Levantamento e pré-seleção de tecnologias de redes de ... · RESUMO ETERNO, V. M.. Levantamento e pré-seleção de tecnologias de redes de sensores para aplicação em monitoramento

Universidade Federal de GoiásRegional Catalão

Unidade Acadêmica Especial de BiotecnologiaCurso de Bacharelado em Ciências da Computação

Levantamento e pré-seleção de tecnologias de redesde sensores para aplicação em monitoramento de

pacientes

Vagner Marques Eterno Júnior

Catalão – GO2017


Levantamento e pré-seleção de tecnologias de redes desensores para aplicação em monitoramento de pacientes

Monografia apresentada ao Curso deBacharelado em Ciências da Computação daUniversidade Federal de Goiás – Regional Catalão,como parte dos requisitos para obtenção dograu de Bacharel em Ciências da Computação.VERSÃO REVISADA

Orientador: Prof. Dr. Dalton Matsuo Tavares

Catalão – GO2017

Ficha de identificação da obra elaborada pelo autor, através doPrograma de Geração Automática do Sistema de Bibliotecas da UFG.

Júnior, Vagner Marques EternoLevantamento e pré-seleção de tecnologias de redes de senso-

res para aplicação em monitoramento de pacientes [manuscrito] /Vagner Marques Eterno Júnior. – 2017.

64 p.: il.

Orientador: Prof. Dr. Dalton Matsuo TavaresMonografia (Graduação) – Universidade Federal de Goiás, Uni-

dade Acadêmica Especial de Biotecnologia, Ciências da Computa-ção, 2017.

Bibliografia.

1. redes de sensores. 2. monitoramento de pacientes. I. Tavares,Dalton Matsuo, orient. II. Título.

CDU 004


Levantamento e pré-seleção de tecnologias de redes desensores para aplicação em monitoramento de pacientes

Monografia apresentada ao curso deBacharelado em Ciências da Computação daUniversidade Federal de Goiás – RegionalCatalão.

Trabalho aprovado em 28 de Março de 2017.

Dalton Matsuo TavaresOrientador

Núbia Rosa da SilvaUniversidade Federal de Goiás – Regional

Catalão

Dayse Silveira de AlmeidaUniversidade Federal de Goiás – Regional

Catalão

Catalão – GO2017

AGRADECIMENTOS

Obrigado a todos amigos e familiares que, de alguma forma, contribuíram para meucrescimento pessoal e acadêmico. Agradeço especialmente aos meus pais (Vagner e Adriana),avós (Romildo e Rosa) e Brenda Lira, os quais sempre estiveram presentes, se preocupando commeu bem-estar, me apoiando, incentivando e nunca me permitindo, de forma alguma, ao menoscogitar desistir.

Aos meus pais e avós obrigado por tudo. Me mostraram o exemplo e caminho a seguir,agradeço também, a todo apoio possível que me deram.

A Brenda Lira, por todo auxílio prestado em diversos momentos com trabalhos, conversas,conselhos e por sempre acreditar em mim mesmo quando eu mesmo não conseguia.

Obrigado também aos meus companheiros de república. Rodolfo, por sempre ser oBanco Catalunia com os menores juros e ser um péssimo cantor. Bryan, por ser o Pond, sempreestar chamando para o “lolzinho”. Renan e Pablo (vulgo Soneca), por sempre me incentivarem aformar sendo ótimos companheiros de quarto. Uzi por patrocinar os litrões prometidos. Phillypipor sempre ter as “melhores ideias”. E Vitor (Sisu), por praticamente morar na república e nãopagar aluguel.

Não poderia esquecer meu orientador Dalton Matsuo, o qual sempre teve muita paciênciae dedicação, me auxiliando e orientando para criação desta monografia.

Por último aos membros da banca, por se disponibilizar à leitura e avaliação destamonografia.

RESUMO

ETERNO, V. M.. Levantamento e pré-seleção de tecnologias de redes de sensores paraaplicação em monitoramento de pacientes. 2017. 64 p. Monografia (Graduação) – UnidadeAcadêmica Especial de Biotecnologia, Universidade Federal de Goiás – Regional Catalão,Catalão – GO.

O presente trabalho busca levantar exemplos de redes de sensores e plataformas de hardware,para serem analisadas e verificar a viabilidade do uso em um cenário específico. Muitas sãoas dificuldades encontradas ao se lidar com redes de sensores, como por exemplo, o consumode energia dos nós e as condições de meio ambiente. Os estudos realizados buscam apresentarum compêndio não exaustivo de sistemas existentes em uma tentativa de catalogar e apresentarsistemas de redes de sensores e tecnologias afins que podem ser aplicadas ao contexto demonitoramento de pacientes. Após a análise dos sistemas encontrados é feito um comparativo,verificando qual melhor se enquadra para uso na criação de um protótipo, posteriormente fazendouma análise para verificar a viabilidade para o uso deste prtótipo em um cenário proposto.

Palavras-chave: redes de sensores, monitoramento de pacientes.

ABSTRACT

ETERNO, V. M.. Levantamento e pré-seleção de tecnologias de redes de sensores paraaplicação em monitoramento de pacientes. 2017. 64 p. Monografia (Graduação) – UnidadeAcadêmica Especial de Biotecnologia, Universidade Federal de Goiás – Regional Catalão,Catalão – GO.

The present work seeks to raise examples of sensor networks and hardware platforms, so theycan be analyzed and verify the feasibility of use in a specific scenario. There are many difficultiesencountered in dealing with sensor networks, such as the energy consumption of nodes andenvironmental conditions. The presented studies seek to show a non-exhaustive compendium ofexisting systems in an attempt to catalog and present systems of sensor networks and relatedtechnologies that can be applied to the context of patient monitoring. After the analysis of thesystems found a comparison is made, verifying which one fits best is more appropriate for use inthe creation of a prototype.

Keywords: Sensor networks, patient monitoring.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1 – e-Health Sensor Shield V2.0 e Arduino acoplados . . . . . . . . . . . . . . 47Figura 2 – Arduino e e-Health Sensor Shield V2.0 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47Figura 3 – Esquema para conectar todos os sensores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48Figura 4 – Saída do código 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49Figura 5 – Saída do código 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50Figura 6 – Saída do código 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51Figura 7 – Saída do código 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52Figura 8 – Saída do código 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53Figura 9 – Saída do código 6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

LISTA DE CÓDIGOS-FONTE

Código-fonte 1 – Código para o sensor de SPO2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48Código-fonte 2 – Código para o sensor de temperatura . . . . . . . . . . . . . . . . . 49Código-fonte 3 – Código para o sensor de EMG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50Código-fonte 4 – Código para o acelerômetro . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51Código-fonte 5 – Código para testar os 4 sensores juntos . . . . . . . . . . . . . . . . 52Código-fonte 6 – Código para testar os 3 sensores juntos + SDcard . . . . . . . . . . . 54

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 – Relação entre os artigos levantados e as questões de pesquisa. . . . . . . . . 32Tabela 2 – Características de cada tecnologia selecionada. . . . . . . . . . . . . . . . . 42

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

BAN Body Area Network

DSP Digital Signal Processor

ECG Eletrocardiograma

EEG Eletroencefalografia

EMG Eletromiograma

FAPEG Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Goiás

Hb Hemoglobina desoxigenada

HbO2 Hemoglobina oxigenada

ICMS Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços

JNER Journal of Neuro Egineering Rehabilitation

NTS Nota de Tributação Simplificada

RFB Receita Federal Brasileira

RSSFs Redes de Sensores Sem Fios

SPI Serial Peripheral Interface

SPO2 Saturação de oxigênio

UTI Unidade de Terapia Intensiva

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251.1 Motivação . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261.2 Objetivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

2 METODOLOGIA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292.1 Identificar as questões de pesquisa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 292.2 Identificação de estudos relevantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302.3 Seleção dos estudos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 302.4 Extração de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 312.5 Síntese do texto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 332.6 Considerações finais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

3 REFERENCIAL TEÓRICO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 353.1 Tipos, classificação de sensores e exemplos . . . . . . . . . . . . . . . 353.2 Arquiteturas de redes de sensores usadas em monitoramento de

pacientes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 363.3 Tecnologias candidatas para a implementação de um sistema de

monitoramento de pacientes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393.3.1 Problemas que devem ser analisados durante a aquisição de equi-

pamentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 403.4 Escolha dentre as tecnologias levantadas . . . . . . . . . . . . . . . . 423.5 Considerações finais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

4 ESTUDO DE CASO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 454.1 Criação do protótipo e resultados experimentais . . . . . . . . . . . . 46

5 CONCLUSÃO E PROPOSTAS DE TRABALHOS FUTUROS . . . 57

REFERÊNCIAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

25

CAPÍTULO

1INTRODUÇÃO

O presente trabalho busca eleger um sistema que proporcione o monitoramento remotode pacientes, que atenda as características necessárias de uma rede de monitoramento corporale seja dotado de uma ampla gama de sensores. O sistema em questão, deve proporcionar omonitoramento de sinais vitais e sintomas de pacientes.

Em (KIM et al., 2013) é apontado que sistemas de monitoramento de pacientes são ossistemas que dependem de recursos limitados (processamento, bateria e memória), os quais sãoimplementados com uma variedade de dispositivos periféricos. Usando a definição existenteem (SINGH; LEE, 2009), é proposto que um sistema de monitoramento remoto ou global depacientes pode ser definido como a computação móvel, com sensores biomédicos e tecnologiasde comunicação.

A saúde é um fator muito importante para o bem estar de qualquer indivíduo. Comessa premissa em mente se tornam métodos para o acompanhamento e prevenção de doenças,cada vez mais, necessários. Como apontado em (PATEL; WANG, 2010), o envelhecimento dapopulação e o sedentarismo são fatores que contribuem para o aumento de doenças crônicas,como doenças cardiovasculares, diabetes e hipertensão. Até mesmo praticantes regulares deesportes estão sujeitos a doenças cardíacas, como no caso do falecimento de um jogador defutebol argentino em decorrência de morte súbita causada por doença cardíaca em um dos jogosdos campeonatos locais em novembro de 2008 e a morte de outro jogador de futebol em 2009,devido a falência de múltiplos órgãos (FU; LIU, 2013).

Uma parte importante dessa pesquisa está exatamente na questão de levantamento eanálise das tecnologias de redes de sensores aplicáveis ao monitoramento do corpo humano.Após a seleção de uma das tecnologias levantadas, haverá a criação de um protótipo e será feitaa análise dos dados recolhidos para verificar a viabilidade para o uso do equipamento.

Este trabalho se insere como parte do projeto de pesquisa financiado pela Fundação deAmparo a Pesquisa do Estado de Goiás (FAPEG) ”Arquitetura para Monitoramento de Sinais

26 Capítulo 1. Introdução

Vitais em Longa Distância em Saúde”, cujo objetivo é desenvolver um sistema que proporcioneo monitoramento remoto de pacientes atendidos no SUS, que seja de baixo custo e dotado deuma ampla gama de sensores que não sejam específicos de fabricante.

1.1 MotivaçãoA motivação para a realização do presente trabalho justifica-se pela possibilidade de

agregação de benefícios aos usuários do SUS que utilizem o sistema de monitoramento remoto,como:

∙ Redução de fatores de risco: em (ALSHURAFA et al., 2014) o sistema pode auxiliaros usuários com o monitoramento constante do paciente, havendo coleta de dados paraanálise e detecção de irregularidades;

∙ Facilidade no acompanhamento do estado clínico pelo paciente: em (CHUANG; MELLIAR-SMITH; MOSER, 2010) o intuito desse tipo de sistema é facilitar para o paciente oacompanhamento de sua doença, mostrando informações médicas de forma clara e de fácilentendimento;

∙ Alerta de estado crítico: em (SANGANI; FINK; PETER, 2014) o sistema pode indicaruma mudança drástica nos sinais vitais do paciente ou uma detecção de queda (através deum acelerômetro), gerando um alerta para o centro médico para que haja socorro de formamais rápida e eficiente;

∙ Dosagem de medicamentos: em (LI et al., 2007) mostra-se que o sistema pode auxiliarcom doenças que exigem um monitoramento contínuo da saúde. Em caso de mudançabrusca no estado do paciente, realiza-se a aplicação de algum tipo de medicamento paraestabilizar ou normalizar o estado de saúde.

Como apontado por (MEGALINGAM et al., 2011), o monitoramento dos sinais docorpo humano é uma aplicação importante para o controle da saúde humana, como no caso depacientes em uma Unidade de Terapia Intensiva (UTI), os quais precisam de vigilância contínua.Utilizando as mais recentes tecnologias, é possível verificar a saúde dos pacientes regularmente.Nesse contexto, geralmente, as máquinas utilizadas são importadas e muito caras, em grandeparte, devido a carga tributária praticada em países em desenvolvimento.

No caso específico do Brasil, segundo (CORREIOS, 2007) cobra-se em mercadoriascom o valor abaixo de 500 dólares o pagamento do imposto de importação lançado na Nota deTributação Simplificada (NTS), com aplicação da alíquota única de 60% sobre o valor aduaneiro.Esse encargo é estabelecido pela Receita Federal Brasileira (RFB). A valoração aduaneira do bemtambém é atribuição exclusiva da RFB e pode ser diferente do valor declarado na documentação.Também pode ocorrer a cobrança do Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS)

1.2. Objetivo 27

por parte do estado de destino da remessa (o valor varia em cada estado). Caso a mercadoriaesteja na categoria entre 501 a 3000 dólares é cobrado o valor aduaneiro, sobre o qual incide oimposto. Este é composto pela soma do valor dos bens integrantes da remessa postal, acrescidodo custo de transporte (tarifa postal), bem como do seguro relativo ao transporte (seguro postal,se houver). Também pode ocorrer a cobrança do ICMS na cidade destino da remessa.

Percebe-se que apenas hospitais ou instituições com acesso a recursos financeiros sig-nificativos teriam a possibilidade de obter equipamentos importados, o que torna mais difícilo acesso destes pela a população em geral. Nesse contexto, o acesso a tecnologia de ponta, namaioria das vezes, é caro e difícil para os usuários do SUS.

1.2 ObjetivoO objetivo principal do trabalho é identificar quais são as tecnologias de redes de sensores

existentes e quais delas podem de fato ser aplicadas/adaptadas para o monitoramento do corpohumano. Dessa forma, pretende-se pesquisar o estado da arte em redes de sensores no contextopretendido, levando-se em conta também a aplicação da tecnologia em estudo no ambientemédico (ex. hospitais, clínicas, casas de repouso etc), inicialmente será adotada esta medida paraque seja garantida a utilização correta e integridade do equipamento, evitando assim resultadosincorretos devido a mau uso ou interferência de um meio externo, além de estar garantido aintegridade e evitando extravio do equipamento.

. Os objetivos específicos envolvem: (I) levantamento e pré-seleção de tecnologias deredes de sensores para a aplicação em monitoramento de pacientes; (II) revisão de escopo sobreas tecnologias de redes de sensores mais recentes; (III) análise das tecnologias mais indicadasdentre as levantadas para aplicação no cenário proposto; (IV) criação de um protótipo rudimentarpara a prova de conceito; e (V) análise do protótipo para verificar a viabilidade para uso.

O objetivo geral desta monografia é, eleger um sistema monitoramento remoto depacientes , que possua ampla gama de sensores, sejam específicos de fabricante e tenha um preçoacessível.

29

CAPÍTULO

2METODOLOGIA

Segundo Kitchenham e Charters (2007), uma revisão de escopo permite que as provas deum determinado domínio possam ser expostas em um alto nível de granularidade. Isto permitea identificação de grupos de provas e evidências para orientar o enfoque das futuras revisõessistemáticas e identificar áreas para estudos mais primárias a serem realizados. Uma revisão deescopo tende a abordar temas mais abrangentes, onde muitos desenhos de estudos diferentespodem ser aplicáveis. Além disso, em uma revisão de escopo é menos provável que sejamabordadas questões de pesquisa muito específicas (ARKSEY; O’MALLEY, 2005).

Levac, Colquhoun e O’Brien (2010) destacam que uma revisão de escopo é uma abor-dagem cada vez mais popular para analisar evidências de pesquisa no âmbito de saúde. Em(ARKSEY; O’MALLEY, 2005) foi publicado o primeiro quadro metodológico para a realizaçãode estudos de revisão de escopo. Embora esta estrutura proporcione uma excelente base para adelimitação do âmbito da metodologia de estudo, ainda é preciso elucidar e reforçar que estequadro contribuirá para apoiar a consistência com que autores realizam e relatam os estudos dedefinição de escopo e pode incentivar pesquisadores e clínicos a se envolverem nesse processo.

Para a criação deste documento, o trabalho de Arksey e O’Malley (2005) foi utilizadocomo base. O modelo de revisão de escopo original, possui 4 etapas: identificar as questões depesquisa, identificar estudos relevantes, selecionar os estudos e extrair os dados. Foi realizadauma adaptação a esse modelo e foi criada uma quinta etapa para a realização da síntese domaterial levantado. Todas as etapas abordadas são explicadas nas próximas seções.

2.1 Identificar as questões de pesquisa

O ponto de partida é identificar a hipótese e quais questões de pesquisa são tratadas,como isso será orientado e como as estratégias para busca são construídas. A hipótese depesquisa definida de acordo com (KITCHENHAM; CHARTERS, 2007) foi a seguinte: “Existem

30 Capítulo 2. Metodologia

tecnologias de redes de sensores que podem ser usadas para o monitoramento do corpo humanoem ambiente hospitalar?”. A questão de pesquisa fundamental definida foi: “O que é conhecido,a partir da literatura existente, sobre o estado da arte em redes de sensores e sua aplicaçãoem sistemas de monitoramento dos sinais vitais de pacientes?”. No contexto desse trabalho, otermo "redes de sensores” é ambíguo e poderia incluir possíveis serviços e tecnologias utilizadasem aplicações que não sejam especificamente do âmbito de saúde. Porém, como apontado em(ARKSEY; O’MALLEY, 2005), é importante no início de uma revisão de escopo, definir osparâmetros e considerar as implicações da adoção de determinados pontos de vista. Definiçõesmuito amplas podem reduzir a probabilidade de ignorar artigos relevantes, mas também podemgerar um grande número de referências.

Em uma tentativa de validar a hipótese, foram criadas questões de pesquisa específicas,onde estas devem nortear a condição do levantamento bibliográfico. As questões de pesquisaespecíficas definidas foram: 1) “Existem tecnologias de redes de sensores usadas em monitora-mento de pacientes”, 2) “Quais são as aplicações mais usuais de redes de sensores no âmbitohospitalar” e 3) “Quais são as “tecnologias candidatas” dentre as tecnologias listadas em 1) e 2)para aquisição e estudo preliminar”

2.2 Identificação de estudos relevantes

Como já indicado anteriormente, uma revisão de escopo tenta ser o mais abrangentepossível na identificação de estudos primários. Para a execução desta etapa da pesquisa, sãocoletados e selecionados materiais de apoio, utilizando máquinas de busca. As bases de dadosselecionadas para a criação desta proposta foram: ACM, CiteSeerX, IEEExplore, Journal of

Neuro Egineering Rehabilitation (JNER) o Portal Capes. Os termos selecionados para a procurade material bibliográfico foram: Body Area Network (BAN), monitoramento de pacientes, sistemapara monitoramento de pacientes, sensores corporais, SHIMMER, Freescale, Cooking Hacks,monitoramento remoto da saúde humana. Cada um dos termos foram buscados em portugês,inglês e espanhol.

2.3 Seleção dos estudos

De um ponto de vista prático, as decisões devem ser tomadas no início sobre a coberturada revisão em termos de período de tempo e da linguagem. Com relação a data da publicaçãodos estudos levantados, foram incluídos preferencialmente os estudos publicados nos últimosdez anos, salvo caso considerado relevante para o trabalho. Este requisito foi adicionado poispublicações anteriores a este período estariam muito desatualizadas. Referente a linguagem,foram utilizados documentos escritos em inglês, português e espanhol. Este requisito foi criadopara facilitar a tradução e entendimento dos textos.

2.4. Extração de dados 31

Durante este trabalho, também foi utilizada a chamada literatura cinza ou grey literature

(CENDÓN; CAMPELLO; KREMER, 2000), a qual é composta por documentos não convencio-nais e semipublicados, produzidos nos âmbitos governamental, acadêmico, comercial e industrial.Tal como é empregada, caracteriza documentos que têm pouca probabilidade de serem adquiridosatravés dos canais usuais de obtenção de publicações, já que nas origens de sua elaboração oaspecto da comercialização não é levado em conta por seus editores. A expressão se contrapõeàquela que designa os documentos convencionais ou formais, ou seja, a “literatura branca”.

Para a seleção dos artigos, foram incialmente considerados o título e posteriormente,foram lidos todos os resumos dos trabalhos levantados na etapa anterior. Como resultado, pode-se ter a noção do conteúdo dos trabalhos, fazendo-se assim uma seleção entre trabalhos quepossivelmente possam contribuir ou não para a etapa de síntese. Todos estes dados foram salvose organizados em um planilha, com informações referentes a identificação do artigo (ID), o nomedo artigo, o ano de publicação, o resumo, o tipo de literatura (artigo, jornal, dissertação etc),a língua do texto, qual a base de dados foi utilizada, qual termo de busca foi utilizado e se omesmo aborda o assunto da pesquisa ou não, por meio da leitura do resumo. Dos 122 artigosselecionados inicialmente, 92 foram identificados como relevantes após a leitura dos resumos, epassaram para a etapa de extração de dados.

2.4 Extração de dadosComo apontado por Arksey e O’Malley (2005), simplesmente produzir um breve resumo

ou perfil de cada estudo não garante a ajuda aos leitores para que esses possam tomar decisõesimportantes com base nas conclusões do estudo. Deve ser utilizado um método que envolva aaplicação de um quadro analítico comum a todos os relatórios de pesquisa primária e a coletade informações gerais sobre cada estudo, de modo a se consolidar as informações reunidas. Talmétodo permite um levantamento abrangente nesta etapa, o qual pudesse abstrair o máximopossível de informações relevantes dos trabalhos analisados e relacionados às questões depesquisa criadas na Seção 2.1, com o intuito de classificar de forma clara e sucinta as informaçõesnecessárias e favorecer a criação do quadro analítico.

32 Capítulo 2. Metodologia

Nesta etapa, devido ao fato de apenas um único pesquisador estar envolvido no levan-tamento, não foi possível realizar a leitura de todo o material. Com isso, a extração de dadosfoi feita em 49 dos 122 trabalhos levantados nas Seções 2.2. e 2.3. Os trabalhos que restarampoderão ser utilizados em pesquisas futuras. O resultado do levantamento realizado é mostradona Tabela 1.

Tabela 1 – Relação entre os artigos levantados e as questões de pesquisa.

ID Nome do artigo

Questãode

pesquisa1

Questãode

pesquisa2

Questãode

pesquisa3

1 (BAE et al., 2012)2 (LIU; DENG; FU, 2013)3 (POON; ZHANG; BAO, 2006)4 (TIMMONS; SCANLON, 2009)5 (PATEL; WANG, 2010) X6 (LI et al., 2007) X7 (BROWN et al., 2009) X X X8 (DEROGARIAN; FERREIRA; TAVARES, 2012) X X9 (WATANABE et al., 2008)10 (GYSELINCKX et al., 2005)11 (LI; LI; KOHNO, 2009)12 (BARROS; WEI; BEYLOT, 2013)13 (DRUDE, 2007)14 (LI; YI, 2011) X X15 (LI; TAKIZAWA; KOHNO, 2008) X16 (ZASOWSKI et al., 2003) X X17 (YAMASUE et al., 2012)18 (MORóN et al., 2009)19 (BOULIS; TSELISHCHEV, 2010)20 (GHILDIYAL; GODARA; AMARA, 2011)21 (FU; LIU, 2013) X X X22 (KOHNO et al., 2008)23 (AYATOLLAHITAFTI; NGADI, 2012)24 (AHN et al., 2004)25 (VICOSO et al., 2008) X X26 (MAHAJAN; REDDY, 2011)27 (ALSHURAFA et al., 2014) X28 (CHUANG; MELLIAR-SMITH; MOSER, 2010) X X29 (KARAKONSTANTIS et al., 2014)30 (SRIRAM et al., 2009a) X X X31 (SUH et al., 2010) X X32 (KIM et al., 2013)33 (XEFTERIS et al., 2010)34 (SOW et al., 2010)35 (SINGH; LEE, 2009)

2.5. Síntese do texto 33

36 (IZZ et al., 2012)

37 (MOHAMMAD, 2015)

38 (PIPKE et al., 2013) X X

39 (HAQUE et al., 2012)

40 (MEGALINGAM et al., 2011) X X X

41 (SANGANI; FINK; PETER, 2014) X X

42 (YANG; KYMISSIS, 2015)

43 (SANTOS, 2011) X X X

44 (NØRREGAARD et al., 2014)

45 (BASTIDAS; PELÁEZ, 2013) X X X

46 (BURNS et al., 2010) X X X

47 (BIRBAS; PETRELLIS; GIOULEKAS, 2015) X X X

48 (XEFTERIS et al., 2010) X X

49 (LOPEZ-YUNEZ et al., 2014) X X

2.5 Síntese do textoComo apontado anteriormente no Capítulo 2, houve a necessidade de criação de um

passo adicional para a realização de uma síntese. Para a fundamentação desta etapa, o trabalhode Kitchenham e Charters (2007) foi utilizado. A síntese é descrita como uma etapa que envolveo agrupamento e o resumo dos resultados obtidos a partir dos estudos primários incluídos.

Após passar por todas as etapas descritas, uma gama rica de informações é reunidapossibilitando assim, um bom embasamento para a criação do texto científico. Com isso, torna-sepossível realizar um comparativo e a análise das tecnologias levantadas.

2.6 Considerações finaisApós passar por todas as etapas descritas no Capítulo 2, foi possível adiquirir uma boa

noção sobre o assunto abordado e fundamentos suficientes para se discutir e eleger uma tecnologiacandidata para se dar início ao estudo de caso. Dando sequência ao trabalho, no capítulo 3 sãoabordados os conceitos sobre redes de monitoramento, arquiteturas, tecnologias que podem serutilizadas, problemas que devem ser levados em conta na aquisição de equipamentos e uma brevediscussão para eleger uma tecnologia para realização de um estudo de caso. No Capítulo 4 sãoapresentados os testes realizados para verificar a viabilidade do uso da tecnologia escolhida noestudo de caso. No Capítulo 5 são apresentadas as considerações finais sobre o texto e propostaspara trabalhos futuros.

35

CAPÍTULO

3REFERENCIAL TEÓRICO

Neste capítulo são abordados conceitos fundamentais relacionados ao monitoramentoremoto da saúde humana. Dentre os conceitos abordados, estão as tecnologias utilizadas paraa troca de informação entre a rede e uma central de tratamento (ou, em alguns casos, entresensores e um nó central); os tipos de sensores (temperatura, estimativa da saturação arterial deoxigênio ou SPO2 etc); a classificação dos sensores; exemplos de diferentes aplicações comoredes vestíveis e implantes; e ,arquiteturas de redes de sensores usadas no monitoramento depacientes.

Segundo Silva (2012), o monitoramento remoto da saúde humana envolve basicamente oemprego da tecnologia de redes de sensores como meio de captura dos dados do paciente emobservação e todo o ambiente em que esse se encontra. Esta tecnologia favorece o monitoramentode pacientes com doenças cardíacas, com problemas respiratórios, com complicações pós-operatórias e ainda, pessoas em tratamento domiciliar ou hospitalar, dentre outros.

3.1 Tipos, classificação de sensores e exemplosOs sensores utilizados em sistemas de monitoramento de saúde podem ter interface ana-

lógica ou digital. Sensores inteligentes geralmente são usados com interface digital. Os sensoresdigitais são sistemas de microcontroladores autônomos e seus resultados de medição podem sersimplesmente lidos pelo controlador de sensores ou podem se comunicar sem fio diretamentecom o gateway. Sensores inteligentes com interface digital podem ser conectados a barramentosseriais como Serial Peripheral Interface (SPI), I2C ou USART/UART. No entanto, as placas quesão utilizadas para a comunicação (geralmente sem fios) entre o sensor e controlador tambémpodem ser controladas por uma destas interfaces e portanto, podem ocorrer conflitos. Comuta-ção de hardware adicional permite que vários sensores possam ser multiplexados nos mesmospinos. Um aumento da SRAM e tamanho de memória flash podem também ser necessários paraarmazenar o firmware com os valores de saída de sensor que podem ser objeto de procedimentos

36 Capítulo 3. Referencial Teórico

de média ou filtragem (averaging/filtering) ou de criptografia de alta complexidade (BIRBAS;PETRELLIS; GIOULEKAS, 2015).

Considerando o âmbito de saúde, Santos (2011) apresenta 2 tipos diferentes de sensores.São eles:

∙ Sensores fisiológicos: esse grupo relaciona-se com a medição da pressão arterial, mediçãode glicose no sangue, temperatura, taxa de respiração, frequência cardíaca, saturação deoxigênio, Eletrocardiograma (ECG), Eletroencefalografia (EEG) etc;

∙ Sensores biocinéticos: esse grupo possui sensores que registram os movimentos do corpohumano, como por exemplo, no caso do Eletromiograma (EMG), do sensor de movimentoetc.

Ainda em Santos (2011), é relatado que existem 4 tipos de sensores voltados para o uso no corpohumano:

∙ Dispositivos discretos: modalidade que estuda as melhorias que devem ser adotadas emsensores de modo a evitar incômodo para o corpo humano, seja por tamanho, peso ouradiação que emitam. Ex. rede de monitoramento vestível (ZASOWSKI et al., 2003);

∙ Dispositivos parasitas: são aqueles que já são utilizados em redes de sensores, mas aindarequerem desenvolvimento. Estes dispositivos não devem ser sentidos pelo usuário e devempermitir o desenvolvimento normal do movimento. Seu volume deve ser muito pequeno eo consumo de energia deve ser baixo. Ex. RSSF desenvolvida em (GUTIÉRREZ; ROCHAT. M. G. DE ANDRADE BARBOSA, 2016);

∙ Dispositivos simbióticos: são dispositivos invasivos colocados dentro do corpo humano.Possuem tamanho muito pequeno, quase microscópicos. Ex. Sistema de monitoramentopor implante desenvolvido em (LI et al., 2007);

∙ Dispositivos bioinspirados: representam o progresso esperado a partir dos sensores, queem um futuro próximo, serão mais inteligentes. Um único sensor poderia captar os sinais docorpo. Tais dispositivos vão usar a nanotecnologia e biologia molecular para se desenvolver.Estes dispositivos irão operar de forma autônoma, alimentados por reações químicas emsistemas biológicos inspirados.

3.2 Arquiteturas de redes de sensores usadas em moni-toramento de pacientes

Esta seção aborda algumas arquiteturas e diferentes sistemas de monitoramento depacientes. Cada arquitetura será mostrada de forma detalhada, incluindo aplicações de redes de

3.2. Arquiteturas de redes de sensores usadas em monitoramento de pacientes 37

sensores para o monitoramento remoto de pacientes.

Uma arquitetura tradicional para o monitoramento de pacientes é chamada de BAN.Derogarian, Ferreira e Tavares (2012) afirmam que um sistema típico de BAN tem um módulocentral que recolhe os dados a partir dos sensores. As conexões de nós sensores para o módulocentral podem ter diferentes topologias, como barramento, estrela ou malha.

No sistema proposto por Li et al. (2007), existem três tipos de dispositivos: o coordenadorBAN, o nó relê e o nó sensor. O coordenador BAN controla os dados de sensores e relês. Os nóssensores recolhem vários dados e os enviam para o coordenador BAN. Um nó relê é usado paratransmitir dados a partir de um nó sensor ao coordenador BAN quando o nó sensor não pode secomunicar diretamente com o coordenador BAN. Embora esses dispositivos possuam funçõesdiferentes, eles são implementados com o mesmo transmissor.

Em (FU; LIU, 2013) é proposto um sistema de monitoramento para exercícios físicosdiários e esportes profissionais com base em um sistema chamado Bodynets. Através destesistema, vários parâmetros fisiológicos são medidos em cada ponto de interesse, e algoritmos deprocessamento dos sinais captados pelos sensores, são usados para estimar a frequência cardíaca,pressão arterial e Saturação de oxigênio (SPO2). Analisadores podem coletar e determinar essesparâmetros fisiológicos em tempo real, de modo a auxiliar na tomada de decisões e ajudar atletasna execução de exercícios físicos diários, ou ainda, para auxiliar esportistas profissionais.

Redes de Sensores Sem Fios (RSSFs) representam uma arquitetura menos específicapara o cenário de saúde. Podem ter aplicações que utilizam uma rede de comunicação sem fioou cabeada entre um módulo e sensores, como discutido em (DEROGARIAN; FERREIRA;TAVARES, 2012). Com base nos requisitos de aplicação, as faixas de frequência utilizadas pelarede sem fio podem ser selecionadas a partir de um conjunto diversificado de categorias e dastecnologias aplicáveis, tais como Bluetooth, ZigBee, ANT e wireless LAN (WLAN) (PATEL;WANG, 2010). Estas abordagens desfrutam dos benefícios de redes sem fio, mas dependendodo meio ao qual a rede foi implementada pode sofrer interferência, queda do nó e baixas taxasde dados, fato que em alguns casos torna a comunicação através de cabos um fator importanteem aplicações de redes de monitoramento. Trabalhos como o de Silva (2012), têm aplicado nomonitoramento da saúde de pacientes o conceito de RSSF, por estes sistemas apresentarem asseguintes características:

∙ eliminação de fatores obstrutivos, tais como fios, alimentação externa, tamanho e o própriopeso dos componentes, facilitando a integração das tecnologias sob o ponto de vista daergonomia;

∙ aptidão dos sensores e sistemas para a produção de resultados relevantes e precisos, devidoa capacidade de processamento inerente a uma RSSF, a qual permite, inclusive, a obtençãode informações não captadas pelo sensoriamento direto, mas por meio da fusão de dados.


A capacidade de “fundir” informações determina o nível de inteligência embutido nosnós-sensores que compõem a RSSF;

∙ baixo custo, quando associado ao uso de componentes eletrônicos de prateleira (off-the-

shelf );

A arquitetura apresentada em (VICOSO et al., 2008) mostra uma organização compostapor um servidor central de regulação responsável por: (i) gerenciar a troca de informações entreemergencistas e especialistas; (ii) localizar especialistas disponíveis no momento do atendimento;(iii) no caso de transferência imediata, indicar ao enfermeiro a unidade mais adequada parareceber o paciente; (iv) armazenar as informações à central de regulação; e (v) envio de pareceresdos cardiologistas para os emergencistas. Todos os dados trocados no sistema são armazenadospelos web services em um banco de dados PostgreSQL hospedado na mesma máquina da centralde regulação. Esses dados são mapeados em objetos implementados em Java, tendo como basepara esse mapeamento o framework Hibernate.

Já em (SRIRAM et al., 2009b), a arquitetura proposta implementa uma rede de moni-toramento que utiliza os batimentos cardíacos do paciente para a autenticação do indivíduo.Este método é utilizado, segundo o autor, por trazer mais segurança e confiabilidade na legiti-midade das informações, pois um outro método como impressão digital ou leitura de íris, entreoutros métodos, pode ser burlado após a autenticação. Os batimentos cardíacos trazem traçosúnicos de cada indivíduo. Para a criação do sistema de monitoramento foi utilizada a plataformaSHIMMER desenvolvida peloDigital Health Advanced Technology Group. O SHIMMER é umaplataforma de detecção compacta com um acelerômetro de 3 eixos integrado, a qual executa osistema operacional TinyOS.

Em (LOPEZ-YUNEZ et al., 2014) foi apresentada uma arquitetura de RSSF para adetecção de queda. O Digital Signal Processor (DSP) da unidade digital, em geral, é usado parafiltrar o ruído elétrico e definir os números de limiar, indicando o sinal desejável com informa-ções. Os acelerômetros fornecem os dados necessários para medir a aceleração gravitacional,aceleração do corpo, o ângulo de inclinação e orientação da localização particular do sensor.Este sistema combina componentes de hardware e de software. O componente de hardwareconsiste no acelerômetro de três eixos MMA7660FC, em placas micro controladoras FreescaleZSTAR3 e em um controlador Arduino Uno. O software ZSTAR3 foi utilizado por ser capaz defiltrar o ruído, enquanto detecta possíveis quedas do sinal, tomando decisões sobre as mesmas,classificando-as. O sistema de detecção de queda é pré-programado com valores de limiar. Essesvalores são utilizados na tomada de decisão lógica para detectar uma pré-queda. Sempre quehouver a detecção de uma pré-queda, um número de referência é gerado no sistema de detecção.

Em (SUH et al., 2010) é construída uma arquitetura de três camadas. A primeira camadaé constituída por sensores que medem os sinais vitais dos pacientes e transmitem os dados para acamada do servidor web. O segundo nível é composto por servidores web que recebem dados a

3.3. Tecnologias candidatas para a implementação de um sistema de monitoramento de pacientes 39

partir do primeiro nível e mantém a integridade dos dados. O terceiro nível é um servidor debanco de dados back-end que executa tarefas de backup e recuperação de dados. Além disso, osdados da terceira camada são utilizados para a análise de dados, como por exemplo, em regressãolinear, e projetos de segurança de dados clínicos.

3.3 Tecnologias candidatas para a implementação de umsistema de monitoramento de pacientes

Conforme visto na seção 3.2, existem várias arquiteturas aplicáveis a sistemas de moni-toramento de pacientes (BANs, RSSFs entre outros). Ao longo desta seção serão apresentadosalguns trabalhos de diferentes autores, os quais relatam o uso de alguns hardwares aplicáveis aodesenvolvimento de sistemas de monitoramento de pacientes.

Como apontado por Derogarian, Ferreira e Tavares (2012), um sistema de monitora-mento de pacientes tem um módulo central que recolhe os dados a partir dos sensores. Em setratando do módulo central, há vários tipos de hardwares que podem realizar essa função, comopor exemplo, as plataformas Arduino, Intel Edson, microcontrolador Texas Instruments sérieMSP430, microcontrolador ATmega entre diversos outros. Os trabalhos de (LI; YI, 2011) comRSSF, (BROWN et al., 2009) com BANs, (MEGALINGAM et al., 2011) com RSSF, (PIPKEet al., 2013) com RSSF usam alguma versão da série MSP430. Fu e Liu (2013) implementamRSSF usando como base o microcontrolador ATmega128L.

Um sistema comercialmente disponível que implementa BAN é o SHIMMER. Segundo(BURNS et al., 2010) a plataforma SHIMMER é composta por uma placa base que fornece ascapacidades de conexão de sensores computacionais, armazenamento de dados, capacidades decomunicação, conector de expansão para uma placa filha ou daughterboard e para o software.O ambiente de desenvolvimento é baseado no sistema TinyOS um sistema open source. Aprincipal funcionalidade do SHIMMER é estendida através de uma gama de placas de expansãoque oferecem várias capacidades de detecção cinemáticas, fisiológicas e ambientais. Pode serutilizado de forma confiável, tanto em testes clínicos ou em cenários de pesquisa em domicílio.O SHIMMER também é um sistema que é implementado usando um microcontrolador MSP430.

O SHIMMER contém uma entrada de cartão microSD, que pode suportar uma capacidadede até 2 GB. Isso facilita o armazenamento de dados para aplicações que não sejam voltadasao streaming de dados e garante que não ocorra perda de dados em cenários móveis, durantefalhas de rede ou durante a recarga da bateria. A atualização da plataforma, denominada deSHIMMER 2, adiciona uma série de funcionalidades, incluindo caminho de transferência dedados direct-to-host a partir do cartão microSD para acelerar a descarga de dados. Os recursosde gerenciamento de energia também são expandidos para permitir a otimização de energia emtodas as aplicações com diferentes requisitos de RF e de armazenamento em memória flash. Parao software, o ambiente de desenvolvimento é baseado no sistema operacional TinyOS.


Considerando um ambiente comercialmente disponível, porém aberto quanto o hardwaree software, o trabalho de (BIRBAS; PETRELLIS; GIOULEKAS, 2015) faz uso de um sistemade baixo custo da empresa Cooking Hacks. Esse sistema é baseado na arquitetura do Arduino.Dessa forma, pode ser executado diretamente usando a plataforma Intel Galileo, ou mediante ouso de bibliotecas apropriadas e de um shield de adaptação. Também pode ser executado sobre aplataforma Raspberry Pi. O produto, denominado de e-Health kit consiste em um shield Arduinoe diversos sensores (temperatura, condutividade da pele, acelerômetro, fluxo de ar da respiração,ECG e EMG, pressão arterial, glicosímetro, pulso e oxigenação no sangue).

Uma rede de sensores de monitoramento de saúde eletrônica de baixo custo foi desenvol-vida, a qual pode atender com maior confiabilidade tanto casos médicos quanto possível. Parao sistema desenvolvido em (BIRBAS; PETRELLIS; GIOULEKAS, 2015), é aborado que se aplaca do micro controlador e os sensores não pode ser modificados, os únicos parâmetros quepodem ser usados como alvos de otimização de energia são o funcionamento do micro controla-dor e os protocolos de comunicação sem fio. A dissipação da energia do micro controlador podeser siginificativamente reduzida se o intervalos de sleep adequados são definidos entre açõesprogamadas. As comunicações entre rede de sensores e o gateway podem ser feitas de formacabeada ou via rede sem fio (Wi-Fi, 3G, GPRS, Bluetooth, 803.15.4 e ZigBee).

3.3.1 Problemas que devem ser analisados durante a aquisição deequipamentos

Alguns fatores referentes as características dos equipamentos devem ser levados emconta. Em (BASTIDAS; PELÁEZ, 2013) houve uma ressalva referente a este tema, com baseem questões relativas a:

∙ Gestão de energia: para a operação dos sensores é um grande problema uma vez que acriação deste tipo de rede depende do tamanho dos sensores para a maior aplicabilidade;

∙ Encaminhamento de informações: embora seja verdade que diferentes algoritmos foramdesenvolvidos para este intuito, continua um problema o controle das informações dos nóse otimização do envio de dados. Esta questão é importante para a arquitetura de rede desem fio;

∙ Software desenvolvido pelo proprietário: ainda possui predominância, o que pode repre-sentar um problema que faz com que o usuário só possa utilizar os sensores do fabricantedo dispositivo. Por outro lado, existem algumas aplicações de middleware aberto;

∙ Segurança: este é outro desafio para os pesquisadores. Sobre este tópico, há diferentespesquisas que argumentam que esta questão está limitada ao desenvolvimento e imple-mentação de RSSFs, especialmente, na busca de protocolos de segurança necessáriospara o limite entre as camadas físicas e de enlace. Esta questão é importante e vai de

3.3. Tecnologias candidatas para a implementação de um sistema de monitoramento de pacientes 41

encontro ao desenvolvimento de todo o contexto da aplicação de redes de sensores sem fio,especialmente para se tornar uma rede confiável e de ampla utilização.

Em relação aos dispositivos fornecidos pela Texas Instruments como apontado no inícioda seção 3.3, esses são microcontroladores, os quais podem exercer suas funções utilizandoum baixo consumo de energia. Esse equipamento permite a programação de modo de estado(como sleep e wake-up) para maximizar ainda mais sua eficiência energética. O microcon-trolador ATmega também possui baixo consumo de energia. Considerando questões relativasao encaminhamento de informações e segurança dos dados de cada dispositivo, no caso dedispositivos Texas Instruments, Li e Yi (2011) afirmam que o coordenador de um sistema demonitoramento corporal não realiza apenas o gerenciamento da rede, mas também a passagemde dados entre a rede de monitoramento e o manipulador de rede externa (como 3G, WiMAX,Wi-Fi etc) com segurança. Em se tratando de microcontrolador, tanto a forma de transporte pelarede quanto o tratamento de dados na rede ficam a critério do desenvolvedor. Assim como osmicrocontroladores da Texas Instruments, o microprocessador ATmega, também possui umaarquitetura aberta.

A plataforma SHIMMER possibilita programações em nível de software para reduçãodo consumo de energia, assim como programações a partir de um botão reset para mudanças deestado, de modo a maximizar a vida útil da bateria. A plataforma SHIMMER (seção 3.3) utilizao protocolo IEEE 802.15.4. O mesmo possui suporte para aplicações como a manipulação depacotes, transmissões de dados, criptografia de dados, intensidade do sinal recebido, qualidadeda ligação e temporização de pacotes.

A plataforma da Cooking Hacks possui software open source, o qual pode variar deacordo com a aplicação desejada pois, isso depende do shield acoplado e do dispositivo decontrole usado (Arduino, Raspberry PI e Intel Galileo), como apontado pelo fabricante (HACKS,2016). Em relação ao Arduino, utiliza-se para programação a IDE Arduino Software Development

Environment e as bibliotecas de código livre fornecidas pela empresa Cooking Hacks. Caso seescolha as plataformas Raspberry Pi ou Intel Galileo, a empresa fornece bibliotecas adequadas eé possível usar uma IDE para programação em C/C++ (Eclipse CDT, Code::Blocks etc).

É levado em conta neste documento o uso da plataforma Arduino, pois o mesmo cumprecom as necessidades para a implementação do protótipo como apontado em (HACKS, 2016).Com relação a eficiência energética, a dissipação de energia do micro controlador pode sersignificativamente reduzida se os intervalos de sleep adequados são definidos entre as açõesprogramadas. A comunicação entre a rede de sensores e o gateway pode ser feita de formacabeada ou via rede sem fio (Wi-Fi, 3G, GPRS, Bluetooth, 802.15.4 e ZigBee). Além disso,uma comutação de hardware adicional pode permitir um aumento da SRAM e do tamanho damemória flash, a qual pode ser utilizada para armazenamento de firmware com os valores desaída de sensor que podem ser objeto de averaging / filtering ou procedimentos de criptografiade alta complexidade para a proteção dos dados.


3.4 Escolha dentre as tecnologias levantadas

Para melhor ser ilutstrado o assunto abordado na seção 3.3, foi criada a Tabela 2. Aquipodemos observar quais tecnologias possuem os requisitos necessários para a implementação deuma rede de sensores que cumpra os requisitos apontados em (BASTIDAS; PELÁEZ, 2013).

Tabela 2 – Características de cada tecnologia selecionada.

PlataformaGestão de

energia

Softwareprogramável e

livre

Envio dosdados

Segurança dosdados

TexasInstruments X XATmega X XSHIMMER X X X XCookingHacks

X X X X

Em relação aos microcontroladores da Texas Instruments e ATmega ambos possuemgestão de energia, software programável e livre. Já em relação ao envio e segurança dos dados,como apontado anteriormente no texto, fica a critério do desenvolvedor do sistema. Devido apesquisa estar em uma fase inicial, essas tecnologias podem não ser uma boa escolha pois, serianecessário uma maior experiência em redes de sensores, além de um estudo aprofundado sobremicrocontroladores, o qual não foi o foco deste trabalho.

A plataforma SHIMMER possui todas as características apontadas na Seção 2: Comrelação a gestão de energia, é possível programações em nível de software para redução doconsumo de energia; O software é programável e livre denominado de TinyOS; Para o envio dosdados é utilizado o protocolo IEEE 802.15.4. Por fim em relação a segurança o mesmo possuisuporte para aplicações de criptografia. Todas as características discutidas foram abordadas nasseções 3.3. Sendo assim SHIMMER se torna um ótimo candidato a utilização do protótipo.

A plataforma Cooking Hacks também possui todas as características necessárias paraa criação do protótipo. Conforme apontado anteriormente, é possível diminuir o consumo deenergia significativamente se os intervalos de sleep forem adequadamente definidos entre asações programadas. O software é programável e livre como abordado anteriormente no textona seção 3.3.1, além de ser possível escolher qual interface (shield) utilizar. Todos os shields

possuem software programável e livre. Fica a cargo do desenvolvedor escolher qual forma decomunicação irá atender as suas necessidades. As escolhas podem variar entre Wi-Fi, 3G, GPRS,Bluetooth, 802.15.4 e ZigBee. Por último, mecanismos de segurança podem ser implementadosmediante o uso de criptografia, desde que o dispositivo possua memória suficiente (expansível).

3.5. Considerações finais 43

3.5 Considerações finaisAtravés da revisão de escopo feita para criação deste trabalho, pode ser observada a

importância das redes de monitoramento corporal no âmbito da saúde. Devido a essa importância,foram analisados possíveis equipamentos para implementar este tipo de aplicação. Como demons-trado na seção 3.3, podemos observar que cada uma das tecnologias levantas (Texas Instruments,Atmega, SHIMMER e Cooking Hacks) possui diversas características que contribuem para umarede de monitoramento corporal eficiente (Seção 3.4).

Como abordado na seção 3.4, as tecnologias levantadas que inicialmente atenderamos requisitos definidos foram as plataformas SHIMMER e Cooking Hacks. Ambas possuemuma todas as características necessárias para dar início ao protótipo, isso pode ser observado naTabela 2.

Levando em conta o que foi apresentado, foi selecionada a plataforma e-Health SensorShield V2.0 da Cook da Cooking Hacks. Em (HACKS, 2016) afirma que o kit permite queos usuários de Arduino e Raspberry Pi executem aplicações biométricas e médicas, onde amonitoração corporal é realizada por meio de até 10 sensores diferentes (pulso, SPO2, fluxo dear (respiração), temperatura corporal, ECG, pressão arterial (esfigmomanômetro), posição dopaciente (acelerômetro) e EMG).

Esta informação pode ser utilizada para monitorizar em tempo real o estado de um doenteou para obter dados sensíveis que podem ser posteriormente levados em consideração durante odiagnóstico médico. As informações biométricas coletadas podem ser enviadas sem fio usandoqualquer uma das 6 opções de conectividade disponíveis: Wi-Fi, 3G, GPRS, Bluetooth, 802.15.4e ZigBee dependendo do aplicativo. Se o diagnóstico de imagem em tempo real for necessário,uma câmera pode ser conectada ao módulo 3G para enviar fotos e vídeos do paciente a um centrode diagnóstico médico.

Os dados podem ser enviados para a nuvem, a fim de realizar armazenamento permanenteou visualizado em tempo real, enviando os dados diretamente para um laptop ou Smartphone.IPhone e aplicações Android foram concebidas de forma a ver facilmente as informações dodoente.

Foi selecionado o shield Arduino pois segundo (ARDUINO, 2017), a plataforma ésimples e acessível. O Arduino tem sido utilizado em milhares de projetos e aplicações diferentese pode ser utilizado para construir instrumentos científicos de baixo custo. Algumas vantagenssão:

∙ Gestão de energia: a linguagem de programação possibilita diminuir o consumo deenergia significativamente se os intervalos de sleep forem adequadamente definidos entreas ações programadas;

∙ Software programável e livre: o software do Arduino é publicado como ferramenta de


código aberto. A linguagem pode ser expandida através de bibliotecas C++, sendo possíveltambém utilizar a linguagem de programação AVR que se baseia em C, dando maiorcontrole sobre o hardware;

∙ Envio dos dados: a comunicação pode ser feita por cabo ou utilizando um dos várioshardwares disponíveis no mercado compatíveis com Arduino para poder fazer a comunica-ção sem fio. Alguns exemplos são o shield XBEE, o qual utiliza o padrão IEEE 802.15.4(Zigbee) e o módulo RN-XV, o qual utiliza o padrão IEEE 802.15.4 (Wi-FI), o móduloBluetooth serial HC-06, o qual utiliza o padrão 802.15.1 (Bluetooth), entre outros;

∙ Segurança dos dados: possui hardware expansível assim sendo, é possível incorporar aopróprio código mecanismos de segurança, que podem ser implementados mediante o usode criptografia.

Além disso, no site do (HACKS, 2016) são disponibilizados tutoriais e bibliotecas parauso do equipamento, isso pode ser de grande ajuda para uma validação inicial do protótipo.No próximo capítulo serão utilizados os códigos e bibliotecas disponibilizados pelo fabricante,também serão feitas algumas modificações nos mesmo para que atendam algumas necessidadescomo a junção de alguns dos códigos e também acrescentar a funcionalidade de salvar asinformações em um cartão SDcard.

45

CAPÍTULO

4ESTUDO DE CASO

Para a criação do protótipo foi selecionado o kit e-Health Sensor Shield V2.0 , onde essekit pode ser tanto acoplado ao Arduino ou Raspberry Pi. Conforme justificado na seção 3.4, parao primeiro protótipo foi utilizado o Arduino. Dentre os 10 sensores disponíveis para utilização,foram escolhidos os sensores de SPO2, temperatura, acelerômetro e EMG.

Esses sensores vitais foram escolhidos pois, segundo (HACKS, 2016), em relação atemperatura, um número elevado de doenças são acompanhadas por mudanças características natemperatura corporal. O curso de certas doenças pode ser monitoradas medindo a temperaturacorporal e a eficiência de um tratamento iniciado pode ser avaliada pelo médico. Oximetria depulso é útil em qualquer ambiente em que a oxigenação do paciente seja instável, incluindocuidados intensivos, operação, recuperação, emergência e hospitais. EMG é usado como umaferramenta de diagnóstico para a identificação de doenças neuromusculares, avaliando dorlombar, cinesiologia e distúrbios do controle motor. Os sinais EMG também são usados comoum sinal de controle para dispositivos protéticos, tais como mãos protéticas, braços e membrosinferiores. O acelerômetro pode ser utilizado sempre que é necessário monitorar as posiçõesdo corpo e os movimentos efetuados devido às suas relações com determinadas doenças (comopor exemplo: apneia do sono e síndroma das pernas inquietas). Analisar os movimentos duranteo sono também ajuda a determinar a qualidade do sono e padrões de sono irregular. O sensorde posição do corpo também pode ajudar a detectar desmaios ou queda de pessoas idosas oupessoas com deficiência.

Cada sensor possui suas próprias características, o sensor de temperatura denominado“Body Temperature Sensor for e-Health Platform [Biometric / Medical Applications]” comoapontado em (HACKS, 2016), possui uma boa precisão para medição de temperatura do corpo oque o torna suficiente na maioria das aplicações. Observa-se que é possível melhorar a precisãodesse sensor por um processo de calibração. Este processo não será abordado no contexto dopresente trabalho.

46 Capítulo 4. Estudo de caso

O sensor SPO2 proporciona a medição da quantidade de oxigênio dissolvido no sangue,com base na detecção de hemoglobina e deoxi-hemoglobina. Dois comprimentos de onda de luzdiferentes são usados para medir a diferença real nos espectros de absorção de Hemoglobinaoxigenada (HbO2) e Hemoglobina desoxigenada (Hb). A corrente sanguínea é afetada pelaconcentração de HbO2 e Hb e os seus coeficientes de absorção são medidos utilizando doiscomprimentos de onda de 660 nm (espectros de luz vermelha) e 940 nm (espectros de luzinfravermelha). Hb tem uma absorção mais elevada a 660 nm e HbO2 tem uma absorção maiselevada a 940 nm. Em seguida, um fotodetector percebe a luz não absorvida a partir dos LEDspara calcular a saturação de oxigênio arterial.

O sensor EMG realiza sua função usando um instrumento chamado um eletromiógrafo,para produzir um registro chamado eletromiograma. Um eletromiógrafo detecta o potencialelétrico gerado pelas células musculares quando essas células são ativadas eletricamente ouneurologicamente.

O sensor de Acelerômetro é capaz de monitorar cinco posições diferentes do paciente(em pé / sentado, em decúbito dorsal, inclinado a esquerda ou direita).

Na Seção 4.1 é apresentado início a criação do protótipo demonstrando todos os procedi-mentos feitos para a criação do mesmo e os resultados obtidos.

4.1 Criação do protótipo e resultados experimentais

Seguindo os procedimentos disponibilizados em (HACKS, 2016), o primeiro passo aser tomado é acoplar o Arduino ao e-Health Sensor Shield V2.0 como mostrado na Figura 1esta figura demonstra os dois dispositivos conectados. A Figura 2 mostra separadamente os doisequipamentes, a esquerda o Arduino UNO e a diretia o e-Health Sensor Shield V2.0.

Após esse procedimento os sensores que irão ser utilizados devem ser ligados, para queos mesmo fossem conectados de forma correta, foi usado o esquema da Figura 3. A Figura 3demonstra onde deve ser ligado cada sensor respectivamente.

Inicialmente foram utilizadas as bibliotecas disponibilizadas no site do fabricante (HACKS,2016), os códigos disponiveis no site do fabricante (HACKS, 2016) foram utilizados como base,sendo modificados para atender as necessidades prpostas nesta monografia, desta forma foi pos-sível verificar a viabilidade do uso do equipamento para o monitoramento dos sinais vitais de umpaciente. Os procedimentos seguidos para a execução dos testes foram: 1)Testar o funcionamentode todos os sensor individualmente; 2) Verificar se é possível todos os sensores funcionaremsimultaneamente; e 3) Escrever os dados colhidos pelos sensores em um SDcard. Neste trabalhonão será abordado o envio e segurança dos dados ficando a cargo de trabalhos futuros.

Para testar o funcionamento de todos os sensor individualmente, foram gerados 4 códigos.

O Código 1 foi utilizado para verificar o funcionamento do sensor de SPO2 para um

4.1. Criação do protótipo e resultados experimentais 47

Figura 1 – e-Health Sensor Shield V2.0 e Arduino acoplados

(HACKS, 2016)

Figura 2 – Arduino e e-Health Sensor Shield V2.0

(HACKS, 2016)

melhor entendendimento do código o mesmo será explicado, da linha 1 a 3 são declaradas asbibliotecas, onde PinChangeInt.h e PinChangeIntConfig.h são utilizadas apenas para o sensor deSPO2, na linha 5 é declarada a variável global cont que será utilizada na função readPulsioximeter,da linha 7 a 13 são utilizadas na função setup, a linha 9 é definida a velocidade da porta serialcom o valor 9600, a linha 10 é chamada uma função da biblioteca eHealth.h onde a mesmaé responsável por definir que os pinos de 6 a 13 são pinos de entrada, a linha 12 o comandoé responsável por anexar um PinChange de interrupção em ordem crescente do pino 6 ao 13,da linha 15 a 22 são utilizadas para a função readPulsioximeter esta função é responsável porcapturar apenas uma das 50 medições, para evitar latência, as linhas 23 a 31 são utilizadas para a


Figura 3 – Esquema para conectar todos os sensores

(HACKS, 2016)

função loop, onde são criados prints para serem apresentadas as informações dos sensores naporta serial.

Código-fonte 1 – Código para o sensor de SPO2

1: # include < PinChangeInt .h >

2: # include < PinChangeIntConfig .h >

3: # include < eHealth .h >

4:

5: int cont;

6:

7: void setup () {

8: Serial .begin (9600) ;

9: eHealth . initPulsioximeter ();

10: PCintPort :: attachInterrupt (6, readPulsioximeter , RISING );

11: }

12:

13: void readPulsioximeter () {

14: cont ++;

15: if (cont == 50) {

16: eHealth . readPulsioximeter ();

17: cont = 0;

18: }

19: }

20: void loop () {


21: Serial .print("PRbpm : ");

22: Serial .print( eHealth . getBPM ());

23: Serial .print(" SPo2 : ");

24: Serial . println ( eHealth . getOxygenSaturation ());

25: Serial . println (" ============================= ");

26: delay (100);

27: }

A saída do Código 1 pode ser observada na Figura 4 nesta figura são apresentadoso PRBpm que corresponde aos batimentos cardíacos e o SPO2 a oximetria do sangue, apóscompilar o código esse resultado é apresentado na porta serial.

Figura 4 – Saída do código 1

O Código 2 é utilizado para verificar o funcionamento do sensor de temperatura, seráexplicado o código para um melhor entendimento, linha 1 inclui a biblioteca eHealth.h, as linhas3 a 5 são utilizadas para a função setup, na linha 4 é iniciada a porta serial com o valor 9600, daslinhas 7 a 11 são utilizadas para a função loop, onde são criados prints para serem apresentadasas informações do sensor de temperatura na porta serial.

Código-fonte 2 – Código para o sensor de temperatura


2:

3: void setup () {


5: }

6:

7: void loop () {

8: Serial .print(" Temperature (A C): ");

9: Serial . println ( eHealth . getTemperature (), 2);

10: delay (100);


11:

12: }

A saída do Código 2 pode ser observada na Figura 5, nesta figura é apresentado atemperatura, após compilar o código esse resultado é apresentado na porta serial.


O Código 3 é utilizado para verificar o funcionamento do sensor de EMG, com relaçãoao código a linha 1 inclui a biblioteca eHealth.h, as linhas 3 a 5 são utilizadas para a funçãosetup, a linha 4 é iniciada a porta serial com o valor 9600, das linhas 7 a 13 são utilizadaspara a função loop, a linha 8 é criada a variável EMG e através da função getEMG presente nabiblioteca eHealth.h atribui o valor a captado pelo sensor a variável EMG, das linhas 9 e 10 sãoresponsáveis por printar o valor do sensor EMG.

Código-fonte 3 – Código para o sensor de EMG


2:

3: void setup () {


5: }

6:

7: void loop () {

8: int EMG = eHealth . getEMG ();

9: Serial .print("EMG value : ");

10: Serial . println (EMG);

11: delay (100);

12: }

A saída do Código 3 pode ser observada na Figura 6, nesta figura é apresentado o valorcapturado pelo sensor EMG, após compilar o código esse resultado é apresentado na porta serial.



O Código 4 é utilizado para verificar o funcionamento do acelerômetro, as linhas decódigo são explicadas, linha 1 inclui a biblioteca eHealth.h, as linhas 3 a 5 são utilizadas paraa função setup, na linha 4 é iniciada a porta serial com o valor 9600, na linha 5 é utilizada afunção initPositionSensor presente na biblioteca eHealth.h, essa função é responsável por definiros pinos que serão utilizados pelo sensor e verificar se o sensor está conectado, das linhas 8a 13 são utilizadas para a função loop, a linha 10 é criada a variável position, onde a mesmarecebe o valor lido pelo acelerômetro através da função getBodyPosition presente na bibliotecaeHealth.h e na linha 11 através da função printPosition presente na biblioteca eHealth.h é feitoum comparativo da variável position para verificar qual a posição do acelerômetro, o resultado éprintado na porta serial.

Código-fonte 4 – Código para o acelerômetro


2:

3: void setup () {


5: eHealth . initPositionSensor ();

6: }

7:

8: void loop () {

9: Serial .print(" Posicao atual : ");

10: uint8_t position = eHealth . getBodyPosition ();

11: eHealth . printPosition ( position );

12: delay (100);

13: }

A saída do Código 4 pode ser observada na Figura 7, nesta figura é apresentado o valorcapturado pelo acelerômetro, após compilar o código esse resultado é apresentado na porta serial.



O Código 5 é utilizado para verificar o funcionamento dos 4 sensores juntos, as linhas decódigo foram explicadas de forma breve, devido já terem sido abordadas nos códigos anteriores,na linha 1 a 5 são incluídas as biblioteca, na linha 7 é criada a variável cont, as linhas 10 a 17são utilizadas pela função setup, nesta função é iniciada a porta serial com o valor 9600, sãoexecutadas as funções initPositionSensor, initPulsioximeter e também definido o PCintPort parao sensor de SPO2, as linhas 19 a 27 é destinada a função readPulsioximeter e por fim a funçãoloop utiliza as linhas 28 a 47 para printar os valores de cada sensor na porta serial.

Código-fonte 5 – Código para testar os 4 sensores juntos

1: # include < PinChangeInt .h >

2: # include < PinChangeIntConfig .h >

3: # include < SD.h >


5: # include < SPI.h >

6:

7: int cont;

8:

9:

10: void setup () {


12:

13: eHealth . initPositionSensor ();

14: eHealth . initPulsioximeter ();

15: PCintPort :: attachInterrupt (6, readPulsioximeter , RISING );

16:

17: }

18:

19: void readPulsioximeter () {

20:

21: cont ++;

22:

23: if (cont == 50) {

24: eHealth . readPulsioximeter ();


25: cont = 0;

26: }

27: }

28: void loop () {

29:

30: Serial .print("PRbpm : ");

31: Serial .print( eHealth . getBPM ());

32: Serial .print(" SPo2 : ");

33: Serial . println ( eHealth . getOxygenSaturation ());

34: Serial . println (" ============================= ");

35: Serial .print(" Temperatura (C): ");

36: Serial .print( eHealth . getTemperature (), 2);

37: Serial . println ("");

38: Serial .print(" Posicao atual : ");

39: uint8_t position = eHealth . getBodyPosition ();

40: eHealth . printPosition ( position );

41: Serial .print("\n");


43: Serial .print("EMG value : ");

44: Serial . println (EMG);

45: delay (100);

46:

47: }

A saída do Código 5 pode ser observada na Figura 8, nesta figura é apresentado o valorcapturado pelos 4 sensores, após compilar o código esse resultado é apresentado na porta serial.


Com os 4 sensores testados separadamente e simultaneamente, demonstrando um bomfuncionamento em ambas as situações, foi dado início aos testes para salvar as infromações


dos sensores em um SDcard. Foi possível salvar os dados dos sensores de temperatura, EMG eacelerômetro em um SDcard, simultaneamente e separadamente. Já o sensor de SPO2 gera erroao salvar as informações, sendo assim o Código 6 foi criado para a utilização dos sensores detemperatura, EMG e acelerômetro.

Nas linhas 1 a 3 são declaradas as bibliotecas utilizadas no código, as linhas 5 e 6 foramutilizadas para declarar as variáveis globais myFile e position, as linhas 8 a 16 são utilizadaspela função setup, nesta função é iniciada a porta serial com o valor 9600 na linha 9, na linha 10é informada na porta serial que o SDcard será iniciado, na linha 11 é criado um if para verificarse o cartão está ligado corretamente, a linha 12 é acessada se a condição for falsa informando afalha ao iniciar o SDcard e a linha 15 é acessada se o cartão for iniciado corretamente informandoisso ao usuário. Nas linhas 18 a 28 é criada a função responsável por criar um arquivo de texto esalvar as informações do sensor de temperatura no arquivo criado, as linhas 29 a 51 são utilizadaspela função responsável por colher e escrever os dados do acelerômetro, as linhas 34 a 46 écriado um if para definir a posição do acelerômetro, essa posição é salva no arquivo criado pelaprópria função, as linhas 53 a 64 são utilizadas para a função responsável por colher os dados dosensor de EMG e salvar no arquivo de texto correspondente ao sensor, as linhas 66 a 72 foramutilizadas pela função loop para chamada das funções com um intervalo de 1 segundo entre cadachamada.

Código-fonte 6 – Código para testar os 3 sensores juntos + SDcard


2: # include < SD.h >

3: # include < SPI.h >

4:

5: File myFile ;

6: int position ;

7:

8: void setup () {


10: Serial .print(" Inicializando SD card ...");

11: if (!SD.begin (4)) {

12: Serial . println ("Falha na inicializa !");

13: return ;

14: }

15: Serial . println (" Incializa ção realizada .");

16: }

17:

18: void escrita_temperatura () {

19: myFile = SD.open("temp.txt", FILE_WRITE );

20: if ( myFile ) {


21: myFile .print(" Temperatura (C): ");

22: myFile . println ( eHealth . getTemperature (), 2);

23: myFile .close ();

24: Serial . println (" Temperatura salva.");

25: } else {

26: Serial . println ("error ao salvar temperatura ");

27: }

28: }

29: void escrita_posicao () {

30: myFile = SD.open(" posicao .txt", FILE_WRITE );

31: if ( myFile ) {

32: myFile .print(" Posicao atual : ");

33: position = eHealth . getBodyPosition ();

34: if ( position == 1) {

35: myFile . println (" Virado para baixo");

36: } else if ( position == 2) {

37: myFile . println ("Posição em pé ou sentada ");


39: myFile . println (" Virado para a esquerda ");


41: myFile . println ("Posição virada para cima");


43: myFile . println (" Virado para direita ");

44: } else {

45: myFile . println ("Posição não definida ");

46: }


48: Serial . println (" Posicao salva.");

49: } else {: Serial . println ("error ao salvar posicao ");

50: }

51: }

52:

53: void escrita_EMG () {

54: myFile = SD.open("emg.txt", FILE_WRITE );

55: if ( myFile ) {


57: myFile .print("EMG value : ");

58: myFile . println (EMG);


60: Serial . println ("EMG salva.");

61: } else {

62: Serial . println ("error ao salvar EMG");


63: }

64: }

65:

66: void loop () {

67: escrita_temperatura ();

68: delay (1000) ;

69: escrita_posicao ();

70: delay (1000) ;

71: escrita_EMG ();

72: }

A saída do Código 6 pode ser observada na Figura 9, nesta figura é apresentado umamensagem para cada sensor cada vez que seus dados são colhidos os mesmos são salvos noSDcard, caso seja salvo é mostrada a mensagem “nome do sensor” salvo, caso não consiga salvaré mostrado a mensagem erro ao salvar “nome do sensor”.


57

CAPÍTULO

5CONCLUSÃO E PROPOSTAS DE

TRABALHOS FUTUROS

Com a metodologia utilizada para levantamento e síntese desta monografia, foi possívela abstração de conteúdo de diversos autores, seguindo as etapas de uma revisão de escopo, dandoassim embasamento para se poder discutir o assunto. Foram seguidas as etapas de identificaras questões de pesquisa, identificação de estudos relevantes, seleção dos estudos, extração dedados e síntese do texto. Posteriormente foram discutidas algumas questões pertinentes a redede monitoramento corporal, para que assim, fosse possível o levantamento e escolha de umatecnologia para a criação de um protótipo experimental.

O principal objetivo desta monografia foi identificar algumas das tecnologias de redes desensores existentes e quais delas podem de fato ser aplicadas/adaptadas para o monitoramentodo corpo humano em âmbito hospitalar.

Foram encontradas 4 tecnologias (Texas Instruments, Atmega, SHIMMER e CookingHacks), onde 2 delas (SHIMMER e Cooking Hacks) se demonstraram promissoras devido aoscritérios estipulados na seção 3.4.

A plataforma Cooking Hacks possui 10 sensores ao todo, destes foram escolhidos 4(temperatura, SPO2, EMG e acelerômetro). Durante os testes os 4 sensores, foram colhidos osdados individualmente, todos demonstram ser capazes de exercer essa tarefa, posteriormente foitestado o funcionando em simultâneo entre todos os sensores selecionados para este protótipo,obtendo um resultado positivo. Devido a importância dos dados colhidos serem salvos foramrealizados testes para salvar as informações colhidas pelos sensores em um SD card, os dados de3 destes sensores (temperatura, EMG e acelerômetro) foram salvos de forma correta. No caso dosensor de SPO2, não foi possível salvar os dados com o código utilizado.

O intuito desta monografia foi eleger um sistema que possa ser aplicado/adaptado aomonitoramento do corpo humano. Com os teste realizados, a plataforma da Cooking Hacks se

58 Capítulo 5. CONCLUSÃO E PROPOSTAS DE TRABALHOS FUTUROS

demonstra promissora, referente a coleta dos dados e armazenamento dos mesmo (com exceçãodo sensor de SPO2), sendo possível ainda fazer adaptações para poder atender diversos cenáriosdevido a característica do Arduino ser uma plataforma expansível e aberta como apontado naSeção 3.3.1.

Como trabalho futuro, será necessário o acompanhamento de um enfermeiro para colheros dados simultaneamente em dispositivos clinicamente válidos, com o intuito de verificar se osdados colhidos são realmente compatíveis. Outra questão é o sensor de SPO2, não funcionarjuntamente com o SD card. Esse caso deve ser melhor analisado, procurando uma solução paraeste problema. Como apontado por (BASTIDAS; PELÁEZ, 2013) o envio dos dados e segurançados mesmo é uma característica que uma rede de monitoramento corporal deve possuir, ficandoassim essa questão para ser aplicada futuramente.

59

REFERÊNCIAS

AHN, K.-H.; PARK, J.-W.; SHIN, D. R.; SHIN, J.-T.; CHO, J. D. An embedded healthcaresystem for blood glucose monitoring in a body area network. In: International Conference onWireless Networks. [S.l.: s.n.], 2004. p. 858–861. Citado na página 32.

ALSHURAFA, N.; EASTWOOD, J.; POURHOMAYOUN, M.; LIU, J. J.; NYAMATHI, S.;SARRAFZADEH, M. A framework for predicting adherence in remote health monitoringsystems. In: Proceedings of the Wireless Health 2014 on National Institutes of Health. NewYork, NY, USA: ACM, 2014. (WH ’14), p. 8:1–8:8. ISBN 978-1-4503-3160-9. Disponível em:<http://doi.acm.org/10.1145/2668883.2669586>. Citado nas páginas 26 e 32.

ARDUINO. 2017. Disponível em: <https://www.arduino.cc>. Acesso em: 14/03/2017. Citadona página 43.

ARKSEY, H.; O’MALLEY, L. Scoping studies: towards a methodological framework. Inter-national journal of social research methodology, Taylor & Francis, v. 8, n. 1, p. 19–32, 2005.Citado nas páginas 29, 30 e 31.

AYATOLLAHITAFTI, V.; NGADI, M. Article: An efficient algorithm with reduced delay inbody area networks. International Journal of Applied Information Systems, v. 4, n. 4, p.19–23, October 2012. Published by Foundation of Computer Science, New York, USA. Citadona página 32.

BAE, J.; SONG, K.; LEE, H.; CHO, H.; YOO, H. J. A 0.24-nj/b wireless body-area-networktransceiver with scalable double-fsk modulation. IEEE Journal of Solid-State Circuits, v. 47,n. 1, p. 310–322, Jan 2012. ISSN 0018-9200. Citado na página 32.

BARROS, J. G.; WEI, A.; BEYLOT, A. L. Reliable routing using heterogeneity in wirelesssensor networks. In: Vehicular Technology Conference (VTC Fall), 2013 IEEE 78th. [S.l.:s.n.], 2013. p. 1–5. ISSN 1090-3038. Citado na página 32.

BASTIDAS, S. C.; PELÁEZ, J. L. Estudio de redes de sensores y aplicaciones orientadas a larecolección y análisis de señales biomédicas. Revista GTI, v. 12, n. 33, 2013. ISSN 2027-8330.Disponível em: <http://revistas.uis.edu.co/index.php/revistagti/article/view/3558>. Citado naspáginas 33, 40, 42 e 58.

BIRBAS, M.; PETRELLIS, N.; GIOULEKAS, F. A low cost sensor controller for healthmonitoring. In: IOP PUBLISHING. Journal of Physics: Conference Series. [S.l.], 2015. v. 637,n. 1, p. 012021. Citado nas páginas 33, 36 e 40.

BOULIS, A.; TSELISHCHEV, Y. Contention vs. polling: A study in body area networks macdesign. In: Proceedings of the Fifth International Conference on Body Area Networks. NewYork, NY, USA: ACM, 2010. (BodyNets ’10), p. 98–104. ISBN 978-1-4503-0029-2. Disponívelem: <http://doi.acm.org/10.1145/2221924.2221944>. Citado na página 32.

http://doi.acm.org/10.1145/2668883.2669586

https://www.arduino.cc

http://revistas.uis.edu.co/index.php/revistagti/article/view/3558

http://doi.acm.org/10.1145/2221924.2221944

60 Referências

BROWN, L.; GRUNDLEHNER, B.; MOLENGRAFT, J. van de; PENDERS, J.; GYSELINCKX,B. Body area network for monitoring autonomic nervous system responses. In: 2009 3rd In-ternational Conference on Pervasive Computing Technologies for Healthcare. [S.l.: s.n.],2009. p. 1–3. ISSN 2153-1633. Citado nas páginas 32 e 39.

BURNS, A.; GREENE, B. R.; MCGRATH, M. J.; O’SHEA, T. J.; KURIS, B.; AYER, S. M.;STROIESCU, F.; CIONCA, V. Shimmer x2013; a wireless sensor platform for noninvasivebiomedical research. In: . [S.l.: s.n.], 2010. v. 10, n. 9, p. 1527–1534. ISSN 1530-437X. Citadonas páginas 33 e 39.

CENDÓN, B.; CAMPELLO, B.; KREMER, J. Fontes de informação para pesquisadorese profissionais. UFMG, 2000. (Coleção Aprender). ISBN 9788570412096. Disponível em:<https://books.google.com.br/books?id=GbPc-E5WQHAC>. Citado na página 31.

CHUANG, Y.-T.; MELLIAR-SMITH, P. M.; MOSER, L. E. A patient-centered health monitoringsystem. In: Wireless Health 2010. New York, NY, USA: ACM, 2010. (WH ’10), p. 196–197.ISBN 978-1-60558-989-3. Disponível em: <http://doi.acm.org/10.1145/1921081.1921109>.Citado nas páginas 26 e 32.

CORREIOS. 2007. Disponível em: <https://www.correios.com.br/para-voce/correios-de-a-a-z/importacoes-de-ate-us-500-00tab-2>. Acesso em: 02/08/2016. Citado na página 26.

DEROGARIAN, F.; FERREIRA, J. C.; TAVARES, V. M. G. Design and implementation of acircuit for mesh networks with application in body area networks. In: Digital System Design(DSD), 2012 15th Euromicro Conference on. [S.l.: s.n.], 2012. p. 896–901. Citado nas páginas32, 37 e 39.

DRUDE, S. Requirements and application scenarios for body area networks. In: 2007 16th ISTMobile and Wireless Communications Summit. [S.l.: s.n.], 2007. p. 1–5. ISSN 2167-1753.Citado na página 32.

FU, Y.; LIU, J. Monitoring system for sports activities using body area networks. In: Proceedingsof the 8th International Conference on Body Area Networks. ICST, Brussels, Belgium,Belgium: ICST (Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and TelecommunicationsEngineering), 2013. (BodyNets ’13), p. 408–413. ISBN 978-1-936968-89-3. Disponível em:<http://dx.doi.org/10.4108/icst.bodynets.2013.253675>. Citado nas páginas 25, 32, 37 e 39.

GHILDIYAL, A.; GODARA, B.; AMARA, A. Design of an ultra low power mac for a he-terogeneous in-body sensor network. In: Proceedings of the 6th International Conferenceon Body Area Networks. ICST, Brussels, Belgium, Belgium: ICST (Institute for ComputerSciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering), 2011. (BodyNets ’11), p.60–66. ISBN 978-1-936968-29-9. Disponível em: <http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2318776.2318791>. Citado na página 32.

GUTIÉRREZ, E. M.; ROCHA T. M. G. DE ANDRADE BARBOSA, D. R. F. e. H. S. C.A. F. da. “Literatura Cinzenta”, Desenvolvimento de uma Rede de Sensores Sem Fios parao Monitoramento Biomédico. 2016. Acesso em: 08/08/2016. Citado na página 36.

GYSELINCKX, B.; HOOF, C. V.; RYCKAERT, J.; YAZICIOGLU, R. F.; FIORINI, P.; LEONOV,V. Human++: autonomous wireless sensors for body area networks. In: Proceedings of theIEEE 2005 Custom Integrated Circuits Conference, 2005. [S.l.: s.n.], 2005. p. 13–19. ISSN0886-5930. Citado na página 32.

https://books.google.com.br/books?id=GbPc-E5WQHAC

http://doi.acm.org/10.1145/1921081.1921109

https://www.correios.com.br/para-voce/correios-de-a-a-z/importacoes-de-ate-us-500-00tab-2

https://www.correios.com.br/para-voce/correios-de-a-a-z/importacoes-de-ate-us-500-00tab-2

http://dx.doi.org/10.4108/icst.bodynets.2013.253675

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2318776.2318791

http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2318776.2318791

Referências 61

HACKS, C. e-Health Sensor Platform V2.0 for Arduino and Raspberry Pi [Biometric / Me-dical Applications]. 2016. Disponível em: <https://www.cooking-hacks.com/documentation/tutorials/ehealth-biometric-sensor-platform-arduino-raspberry-pi-medical>. Citado nas páginas41, 43, 44, 45, 46, 47 e 48.

HAQUE, M.; KAWSAR, F.; ADIBUZZAMAN, M.; AHAMED, S.; LOVE, R.; DOWLA, R.;ROE, D.; HOSSAIN, S.; SELIM, R. Findings of e-esas: a mobile based symptom monitoringsystem for breast cancer patients in rural bangladesh. In: ACM. Proceedings of the SIGCHIConference on Human Factors in Computing Systems. [S.l.], 2012. p. 899–908. Citado napágina 33.

IZZ, M.; KHAZBAK, Y.; ELBATT, T.; YOUSSEF, M. Demo: Cellchek: demonstrating a cost-effective cell phone-based patient monitoring and advising system. In: ACM. Proceedings of the10th international conference on Mobile systems, applications, and services. [S.l.], 2012. p.477–478. Citado na página 33.

KARAKONSTANTIS, G.; SANKARANARAYANAN, A.; SABRY, M. M.; ATIENZA, D.;BURG, A. A quality-scalable and energy-efficient approach for spectral analysis of heart ratevariability. In: IEEE. 2014 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition(DATE). [S.l.], 2014. p. 1–6. Citado na página 32.

KIM, B.-J.; KIM, P.; MIN, H.; SUNG, C. O.; KIM, J. Y.; CHOI, E. An efficient patient monitoringsystem. In: Proceedings of the 2013 Research in Adaptive and Convergent Systems. NewYork, NY, USA: ACM, 2013. (RACS ’13), p. 499–500. ISBN 978-1-4503-2348-2. Disponívelem: <http://doi.acm.org/10.1145/2513228.2513332>. Citado nas páginas 25 e 32.

KITCHENHAM, B.; CHARTERS, S. Guidelines for performing Systematic Literature Re-views in Software Engineering. 2007. Citado nas páginas 29 e 33.

KOHNO, R.; HAMAGUCHI, K.; LI, H. B.; TAKIZAWA, K. R&d and standardization ofbody area network (ban) for medical healthcare. In: 2008 IEEE International Conference onUltra-Wideband. [S.l.: s.n.], 2008. v. 3, p. 5–8. ISSN 2162-6588. Citado na página 32.

LEVAC, D.; COLQUHOUN, H.; O’BRIEN, K. K. Scoping studies: advancing the methodology.Implementation Science, BioMed Central, v. 5, n. 1, p. 1, 2010. Citado na página 29.

LI, C.; LI, H. B.; KOHNO, R. Performance evaluation of ieee 802.15.4 for wireless body areanetwork (wban). In: 2009 IEEE International Conference on Communications Workshops.[S.l.: s.n.], 2009. p. 1–5. ISSN 2164-7038. Citado na página 32.

LI, H.-B.; TAKIZAWA, K.; KOHNO, R. Trends and standardization of body area network (ban)for medical healthcare. In: Wireless Technology, 2008. EuWiT 2008. European Conferenceon. [S.l.: s.n.], 2008. p. 1–4. Citado na página 32.

LI, H. B.; TAKIZAWA, K. i.; ZHEN, B.; KOHNO, R. Body area network and its standardizationat ieee 802.15.mban. In: 2007 16th IST Mobile and Wireless Communications Summit. [S.l.:s.n.], 2007. p. 1–5. ISSN 2167-1753. Citado nas páginas 26, 32, 36 e 37.

LI, Y.; YI, G. The design of physiological information collection nodes based on wireless bodyarea networks. In: Control, Automation and Systems Engineering (CASE), 2011 Internati-onal Conference on. [S.l.: s.n.], 2011. p. 1–5. Citado nas páginas 32, 39 e 41.

https://www.cooking-hacks.com/documentation/tutorials/ehealth-biometric-sensor-platform-arduino-raspberry-pi-medical

https://www.cooking-hacks.com/documentation/tutorials/ehealth-biometric-sensor-platform-arduino-raspberry-pi-medical

http://doi.acm.org/10.1145/2513228.2513332

62 Referências

LIU, X. Y.; DENG, C. P.; FU, Y. H. A compact lower uwb band pifa for ban applications. In:Antennas Propagation (ISAP), 2013 Proceedings of the International Symposium on. [S.l.:s.n.], 2013. v. 01, p. 92–94. Citado na página 32.

LOPEZ-YUNEZ, A.; VASQUEZ, D.; PALACIO, L. A.; TIWARI, N.; SURYADEVARA, V. K.;ANANDWALA, M.; RIZKALLA, M. A novel approach for high speed wireless pre-fall detectionmultisensory system. In: 2014 IEEE 57th International Midwest Symposium on Circuits andSystems (MWSCAS). [S.l.: s.n.], 2014. p. 857–859. ISSN 1548-3746. Citado nas páginas 33e 38.

MAHAJAN, N.; REDDY, K. T. V. A framework for physiological parameters monitoring.In: Proceedings of the International Conference & Workshop on Emerging Trends inTechnology. New York, NY, USA: ACM, 2011. (ICWET ’11), p. 1306–1310. ISBN 978-1-4503-0449-8. Disponível em: <http://doi.acm.org/10.1145/1980022.1980310>. Citado na página32.

MEGALINGAM, R. K.; MOHAN, V.; MOHANAN, A.; LEONS, P.; SHOOJA, R. Indigenousmote design for wireless patient monitoring station. In: Proceedings of the InternationalConference & Workshop on Emerging Trends in Technology. New York, NY, USA:ACM, 2011. (ICWET ’11), p. 980–983. ISBN 978-1-4503-0449-8. Disponível em: <http://doi.acm.org/10.1145/1980022.1980234>. Citado nas páginas 26, 33 e 39.

MOHAMMAD, S. Development of semg based human machine interface control system forwrist watch. In: ACM. Proceedings of the 2015 International Conference on AdvancedResearch in Computer Science Engineering & Technology (ICARCSET 2015). [S.l.], 2015.p. 2. Citado na página 33.

MORóN, M. J.; LUQUE, R.; CASILARI, E.; DÍAZ-ESTRELLA, A. An analytical model forestimating the delay in bluetooth communications with serial port profile. In: Proceedingsof the 2009 International Conference on Wireless Communications and Mobile Compu-ting: Connecting the World Wirelessly. New York, NY, USA: ACM, 2009. (IWCMC ’09), p.1178–1183. ISBN 978-1-60558-569-7. Disponível em: <http://doi.acm.org/10.1145/1582379.1582638>. Citado na página 32.

NØRREGAARD, L. B.; LØVENTOFT, P. K.; FRØKJÆR, E.; LAURITSEN, L.; OLSSON,E. C.; ANDERSEN, L.; RAUFF, S.; MARTINY, K. Patient expectations and experiences from aclinical study in psychiatric care using a self-monitoring system. In: ACM. Proceedings of the8th Nordic Conference on Human-Computer Interaction: Fun, Fast, Foundational. [S.l.],2014. p. 991–994. Citado na página 33.

PATEL, M.; WANG, J. Applications, challenges, and prospective in emerging body area networ-king technologies. IEEE Wireless Communications, v. 17, n. 1, p. 80–88, February 2010. ISSN1536-1284. Citado nas páginas 25, 32 e 37.

PIPKE, R. M.; WEGERICH, S. W.; SAIDI, A.; STEHLIK, J. Feasibility of personalizednonparametric analytics for predictive monitoring of heart failure patients using continuousmobile telemetry. In: Proceedings of the 4th Conference on Wireless Health. New York,NY, USA: ACM, 2013. (WH ’13), p. 7:1–7:8. ISBN 978-1-4503-2290-4. Disponível em:<http://doi.acm.org/10.1145/2534088.2534107>. Citado nas páginas 33 e 39.

POON, C. C. Y.; ZHANG, Y.-T.; BAO, S.-D. A novel biometrics method to secure wireless bodyarea sensor networks for telemedicine and m-health. IEEE Communications Magazine, v. 44,n. 4, p. 73–81, April 2006. ISSN 0163-6804. Citado na página 32.

http://doi.acm.org/10.1145/1980022.1980310

http://doi.acm.org/10.1145/1980022.1980234

http://doi.acm.org/10.1145/1980022.1980234

http://doi.acm.org/10.1145/1582379.1582638

http://doi.acm.org/10.1145/1582379.1582638

http://doi.acm.org/10.1145/2534088.2534107

Referências 63

SANGANI, H.; FINK, A.; PETER, C. Java framework for dialysis monitoring using a distributednetwork architecture. In: Proceedings of the 7th International Conference on PErvasiveTechnologies Related to Assistive Environments. New York, NY, USA: ACM, 2014. (PETRA’14), p. 52:1–52:6. ISBN 978-1-4503-2746-6. Disponível em: <http://doi.acm.org/10.1145/2674396.2674437>. Citado nas páginas 26 e 33.

SANTOS, B. M. Módulo inalámbrico para redes de sensores biomédicos. Ingeniería Electró-nica, Automática y Comunicaciones, v. 31, n. 2, 2011. Citado nas páginas 33 e 36.

SILVA, K. C. N. Monitoramento da saúde humana através de sensores: análise de incerte-zas contextuais através da teoria da evidência de Dempster-Shafer. 2012. Disponível em:<http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-01082013-160349/pt-br.php>. Acessoem: 13/07/2016. Citado nas páginas 35 e 37.

SINGH, D.; LEE, H.-J. Database design for global patient monitoring applications using wap.In: Proceedings of the 2Nd International Conference on Interaction Sciences: InformationTechnology, Culture and Human. New York, NY, USA: ACM, 2009. (ICIS ’09), p. 25–31.ISBN 978-1-60558-710-3. Disponível em: <http://doi.acm.org/10.1145/1655925.1655930>.Citado nas páginas 25 e 32.

SOW, D.; BIEM, A.; BLOUNT, M.; EBLING, M.; VERSCHEURE, O. Body sensor dataprocessing using stream computing. In: ACM. Proceedings of the international conferenceon Multimedia information retrieval. [S.l.], 2010. p. 449–458. Citado na página 32.

SRIRAM, J. C.; SHIN, M.; CHOUDHURY, T.; KOTZ, D. Activity-aware ecg-based patientauthentication for remote health monitoring. In: ACM. Proceedings of the 2009 internationalconference on Multimodal interfaces. [S.l.], 2009. p. 297–304. Citado na página 32.

SRIRAM, J. C.; SHIN, M.; CHOUDHURY, T.; KOTZ, D. Activity-aware ecg-based patientauthentication for remote health monitoring. In: Proceedings of the 2009 International Confe-rence on Multimodal Interfaces. New York, NY, USA: ACM, 2009. (ICMI-MLMI ’09), p. 297–304. ISBN 978-1-60558-772-1. Disponível em: <http://doi.acm.org/10.1145/1647314.1647378>.Citado na página 38.

SUH, M.-k.; EVANGELISTA, L. S.; CHEN, C.-A.; HAN, K.; KANG, J.; TU, M. K.; CHEN,V.; NAHAPETIAN, A.; SARRAFZADEH, M. An automated vital sign monitoring systemfor congestive heart failure patients. In: Proceedings of the 1st ACM International HealthInformatics Symposium. New York, NY, USA: ACM, 2010. (IHI ’10), p. 108–117. ISBN978-1-4503-0030-8. Disponível em: <http://doi.acm.org/10.1145/1882992.1883010>. Citadonas páginas 32 e 38.

TIMMONS, N. F.; SCANLON, W. G. An adaptive energy efficient mac protocol for the me-dical body area network. In: Wireless Communication, Vehicular Technology, InformationTheory and Aerospace Electronic Systems Technology, 2009. Wireless VITAE 2009. 1stInternational Conference on. [S.l.: s.n.], 2009. p. 587–593. Citado na página 32.

VICOSO, R. P.; TEIXEIRA, I. M.; GOMES, A. T. A.; ZIVIANI, A. Suporte Remoto Ao Aten-dimento Médico Emergencial De Vítimas De Infarto via Dispositivos Móveis. ACM, 2008.170–172 p. (WebMedia 08). Disponível em: <http://doi.acm.org/10.1145/1809980.1810029>.Citado nas páginas 32 e 38.

http://doi.acm.org/10.1145/2674396.2674437

http://doi.acm.org/10.1145/2674396.2674437

http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-01082013-160349/pt-br.php

http://doi.acm.org/10.1145/1655925.1655930

http://doi.acm.org/10.1145/1647314.1647378

http://doi.acm.org/10.1145/1882992.1883010

http://doi.acm.org/10.1145/1809980.1810029

64 Referências

WATANABE, K.; HARI, S.; OHNOL, K.; IKEGAMI, T. Experiments on shadow effects ofbody and effective paths for uwb transmission in ban. In: Communications and InformationTechnologies, 2008. ISCIT 2008. International Symposium on. [S.l.: s.n.], 2008. p. 232–237.Citado na página 32.

XEFTERIS, S.; HARITOU, M.; TSERPES, K.; SERRETTI, A.; LLOPART, J. R.; CALATI,R.; VARVARIGOU, T. Analysis of requirements and specifications for a monitoring system tosupport the self-management of dementia patients at home. In: ACM. Proceedings of the 3rdInternational Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments.[S.l.], 2010. p. 52. Citado nas páginas 32 e 33.

YAMASUE, K.; TAKIZAWA, K.; SODEYAMA, K.; SUGIMOTO, C.; KOHNO, R. Vital signmonitoring by using uwb body area networks in hospital and home environments. In: 20126th International Symposium on Medical Information and Communication Technology(ISMICT). [S.l.: s.n.], 2012. p. 1–4. ISSN 2326-828X. Citado na página 32.

YANG, S.; KYMISSIS, I. Large scale temperature monitoring system for detection of potentialebola patient. In: ACM. Proceedings of the 8th ACM International Conference on PErvasiveTechnologies Related to Assistive Environments. [S.l.], 2015. p. 94. Citado na página 33.

ZASOWSKI, T.; ALTHAUS, F.; STAGER, M.; WITTNEBEN, A.; TROSTER, G. Uwb for no-ninvasive wireless body area networks: channel measurements and results. In: Ultra WidebandSystems and Technologies, 2003 IEEE Conference on. [S.l.: s.n.], 2003. p. 285–289. Citadonas páginas 32 e 36.

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Levantamento e pré-seleção de tecnologias de redes de ... · RESUMO ETERNO, V. M.. Levantamento e pré-seleção de tecnologias de redes de sensores para aplicação em monitoramento