Para gerar os gráficos com os sinais detectados pelo acelerômetro, o MatLab é utilizado, para plotar os gráficos em tempo real, a análise dos sinais
detectados é feita através de simulação de movimentos com o ADXL345. O acelerômetro é submetido a oscilações, por uma faixa de tempo de 50 segundos.
No software Matlab a plotagem inicial dos sinais são em três gráficos distintos, cada um com seu eixo de domínio cartesiano.
Neste primeiro momento os sinais detectados não estão tratados, para fazer análises, aplica-se a FFT, transformando o gráfico na função do tempo para a função da frequência. Na função da frequência os sinais são mais simples de compreender e de trabalhar, aplica-se o algoritmo do filtro Butterworth de quinta ordem, nos limites de 5 a 15Hz de frequência, o filtro mostra o gráfico com os sinais dentro da faixa limite atenuando os sinais excedentes superior e inferior. Por fim após o corte de frequência, usa-se o valor eficaz do sinal, para visualizar qual é a energia gasta naquele instante, o valor eficaz é o valor que definirá o alerta de movimento, se a constante de movimento exceder o limite de alerta, um sinal é enviado ao Arduíno, que por sua vez aciona o sinal do cuidador.
Figura 27 - Gráficos nos eixos X, Y e Z, sem transformação
Fonte: MatLab
A figura 27 tem a taxa de amostragem do acelerômetro por uma faixa de 50 segundos, com tempo estático sem movimento, e uma faixa de tempo com oscilações. Percebe-se que a variação de amplitude varia nos três eixos, sendo assim os movimentos são representados cada eixo com uma intensidade.
40
Figura 28 - Sinal do eixo Z após FFT
Fonte: MatLab
O gráfico com o eixo Z é escolhido para a aplicação da transforma rápida de Fourier devido esse sinal ser o mais relevante em relação ao chão. Analisando a figura 28, é possível notar que os sinais são representados pela frequência em relação a amplitude, os sinais de maior intensidade se encontram na faixa entre 5 e 15Hz, sendo assim quando houver o corte de frequência com o Butterworth, só restará os sinais de picos dessa faixa de frequência.
Figura 29 - Sinal após FFT e Filtro Butterworth
Fonte: MatLab
O filtro Butterworth faz o corte sem deixar muita banda no decréscimo de dB, por ser um filtro de quinta ordem a queda de amplitude desce a zero quase
instantaneamente. Os picos do gráfico continuam de 5 a 15Hz, porém os valores abaixo de 5Hz e acima de 15Hz são atenuados e desconsiderados.
Apesar dos sinais da imagem 29 mostrarem valores de pico, esses valores não eficazes, portanto pode ocorrer de o gráfico não exceder o limite de alerte após ser aplicado o valor eficaz dessa função na faixa dentro do limite superior e inferior.
Os gráficos mostram os trabalhos realizados para a detecção dos sinais, simplesmente detectar o movimento numa faixa de tempo, após isso o eixo Z é utilizado para usar a FFT, convertendo o gráfico no domínio do tempo para a frequência, com frequências de 0 a 50Hz. Após a aplicação da transformada, um corte na frequência para se analisar apenas os sinais desejados e atenuar os fora da faixa de detecção.
Figura 30 - Sinal RMS com limite de alerta
Fonte: MatLab
A figura 30 mostra o gráfico após o uso da função eficaz do sinal, é possível notar que o sinal deu uma encolhida, uma vez que os valores de pico são desconsiderados pelo valor eficaz, restando apenas o valor médio de energia gasta no movimento. O limite de alerta é o valor de amplitude que ao ser ultrapassado aciona o alerta do cuidador, apesar do sinal ter diminuído, o limite é excedido pelo sinal eficaz. Sendo assim o alerta do cuidador é acionado.
O acompanhamento do sinal de amostragem condiz com a hipótese de que ao exceder o limite preestabelecido pelo filtro pode-se enviar um sinal que acionará o alerta, uma vez que é possível ver que a magnitude desse sinal é a maior do valor limite.
42 8 SISTEMA DE MONITORAMENTO IMPLEMENTADO
O sistema de monitoramento constituído pelos circuitos do sensor piezo e acelerômetro trabalham no acompanhamento de movimentos durante a noite. Tendo como função principal evitar que idosos portadores de Alzheimer se levantem no período noturno e que possa detectar quando o paciente está tendo uma convulsão, efeito decorrente da doença de Alzheimer.
O circuito piezo é implantado no chão sobre uma placa de MDF que ficará ao lado da cama, assim toda vez que o paciente pisar em cima da placa o circuito piezo acionará o alerta.
O circuito com o acelerômetro é implementado na lateral da cama próximo a cabeceira, que monitora os movimentos que o paciente fará durante a noite, com a função de detectar quando o paciente estiver tendo convulsões e alerte ao cuidador.
Figura 31 - Desenho representando o sistema de monitoramento
Fonte: Própria
A função principal do sistema é a realização da monitoração dos movimentos do paciente, e a monitoração se o paciente levantar, não sendo necessário ter um computador por perto após a programação dos circuitos, sendo necessário somente o arduíno e os componentes de detecção.
Uma placa de MDF garante que o circuito passa atuar somente com um sensor piezo, o acelerômetro instalado na lateral e o arduíno sobre a cama representam o sistema após a programação e definições de limites, não sendo
necessário a utilização de notebooks ou qualquer tipo de computador no sistema final. A utilização do piezo neste caso é somente para a detecção de pressão exercida sobre a placa.
9 CONCLUSÕES
O objetivo geral deste trabalho consistiu em procurar desenvolver um sistema de monitoramento de pacientes de Alzheimer em seus leitos durante a noite. Procurar entender o funcionamento dos componentes do sistema piezo e o acelerômetro e por fim mostrar como é processado o sinal detectado pelo acelerômetro para delimitação a faixa de frequência crítica que é a faixa de frequência onde o paciente está tendo convulsões.
Pesquisas de casos comprovam que cuidadores de pacientes vem sofrendo com o elevado nível de estresse encontrado em seu trabalho, entre esses, passar a noite acordado cuidando de seus pacientes. As noites acordado tornam a qualidade de vida desses cuidadores muito abaixo da das demais pessoas. Outro fator importante é a segurança do paciente uma vez que se o cuidador acabar dormindo o sistema o alertará caso o paciente tente levantar ou venha ter convulsões.
O sistema de monitoramento utilizando as características dos sensores é projetada para realização de testes e comprovação de teorias em laboratório, onde o sensor piezo possui a função de detectar qualquer pressão exercida sobre. Com a característica de transformar energia mecânica em energia elétrica o piezo atua com maior intensidade podendo ser intensificada a tensão se a pressão exercida sobre ele for intensificada, a característica da piezoeletricidade faz com que esse material seja ideal para a monitoração de pressões exercidas no chão caso o paciente venha pisar no chão. Com o circuito comparador é possível delimitar a tensão deixando apenas o que exceder do limite do potenciômetro, sendo assim só passará a tensão que for gerada pela pressão do pé do paciente. A piezoeletricidade é uma característica reversível, podendo assim através de uma tensão aplicada sobre ele gerar vibração.
O circuito com acelerômetro é utilizado para detectar se o paciente está tendo convulsões no leito, com a característica de detectar qualquer variação de movimento em relação a posição inicial, o acelerômetro detecta oscilação de
44 movimento em qualquer direção (eixos X, Y e Z). Essa característica faz com que se instalado na lateral da cama do paciente o acelerômetro detecte todos os movimentos realizados pelo paciente.
Os sinais detectados pelo acelerômetro foram transformados, filtrados para então poder ser utilizado o valor eficaz desse sinal. Após os testes de simulação em laboratório chegou-se a geração de gráficos, em todas as fases de tratamento desse sinal até chegar ao sinal eficaz e o limite que alertará se o paciente está tendo convulsões. Os sinais tratados comprovam que é possível o monitoramento delimitando os movimentos na faixa de 5 a 15 Hz, uma vez que através de artigos de monitoramento onde chegou-se à conclusão de que os movimentos na cama variam de 0 a 20Hz (sem movimento até movimentos elevados).
O trabalho é relevante para a sociedade uma vez que trata de uma situação que está cada vez mais decorrente na sociedade que está envelhecendo. O Alzheimer é uma doença que causa transtornos familiares e na sociedade como um todo. O sistema auxilia os cuidadores sejam eles familiares ou contratados na realização do seu trabalho nos períodos noturnos, assim garantindo uma qualidade de vida melhor.
O sistema possui uma ênfase no circuito de acelerômetro porem para futuros trabalhos, monitoramento de movimentos através de piezo podem ser utilizados, fazendo então um trabalho comparativo buscando averiguar qual o circuito mais eficaz, trabalhos semelhantes foram encontrados, monitorando voluntários durante o período do sono, porém nenhum com ênfase em monitoramento de pacientes de Alzheimer.
O sistema é abordado de forma ampla e explicativa durante o desenvolvimento desse trabalho, desde a captação de sinais até gerar o sinal de alerta, que é um sinal sonoro ou visual (alto-falante e lâmpadas), para aprimoramentos futuros a implantação de um sistema de transmissão de SMS ou de comunicação com aparelhos celulares podem ser utilizadas, facilitando a comunicação com o cuidador e alertando-o mais facilmente.
REFERÊNCIAS
AGUIAR, Virginia Simonato. O cuidador familiar de pessoa com doença de Alzheimer: história oral de vida. 2013.
ALAZIZ, Musaab et al. Motion Scale: A Body Motion Monitoring System Using Bed- Mounted Wireless Load Cells. In: Connected Health: Applications, Systems and Engineering Technologies (CHASE), 2016 IEEE First International Conference on. IEEE, 2016. p. 183-192.
ARDUÍNO. Sensores piezoelétricos. 2016. Disponível em:
<http://www.arduinodobrasil.com.br/blog/wp-content/uploads/2016/05/piezo- ceramico-pastilha-disco-piezoeletrico-23296-MLB20245311244_022015-F.jpg>. Acesso em: 25 jun. 2016.
ASSOCIATION, Alzheimer's. Viagem ao Cérebro. 2016. Disponível em: <http://www.alz.org/brain_portuguese/09.asp>. Acesso em: 30 jun. 2016.
BLUEPRINTS, Romero. Coordenadas locais e de mundo. 2015. Disponível em: <http://romeroblueprints.blogspot.com.br/2015/08/coordenadas-locais-e-de-
mundo.html>. Acesso em: 20 jul. 2016.
BOURKE, Paul. D F T (Discrete Fourier Transform) F F T (Fast Fourier Transform). 1993. Disponível em: <http://paulbourke.net/miscellaneous/dft/>. Acesso em: 20 set. 2016.
COMMONS.WIKIMEDIA.ORG. File:Butterworth response.png. 2016. Disponível em: <https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Butterworth_response.png>. Acesso em: 21 set. 2016>. Acesso em: 21 set. 2016.
DINIZ, Paulo SR; DA SILVA, Eduardo AB; NETTO, Sergio L. Processamento Digital de Sinais-: Projeto e Análise de Sistemas. Bookman Editora, 2014.
ELETRÔNICA, Nova. Circuito de Sensor de Vibração. 2015. Disponível em: <http://blog.novaeletronica.com.br/circuito-de-sensor-de-vibracao/>. Acesso em: 15 jul. 2016.
46 FARIA, Leonardo. Cérebros resistentes ao mal de Alzheimer? 2014. Disponível em: <http://meucerebro.com/cerebros-resistentes-ao-mal-de-alzheimer/>. Acesso em: 30 jun. 2016.
HERRERA, Juan Francisco Rodríguez; RUIZ, Vicente González. Teoría de Señales. 2014. Disponível em:
<http://www.ual.es/~vruiz/Docencia/Apuntes/Signals/Theory/index.html>. Acesso em: 10 set. 2016.
HORIGUCHI, Adriana Satomi et al. Alzheimer: stress e qualidade de vida de cuidadores informais. 2010.
HUEB, Thiago Ovanessian. Doença de Alzheimer. RBM rev. bras. med, v. 65, n. 4, p. 90-95, 2008.
IBGE; 2010, Censo Demográfico. População residente, por sexo e grupos de idade, segundo as Grandes Regiões e as Unidades da Federação – 2010. 2010. Disponível em: <http://www.censo2010.ibge.gov.br/sinopse/index.php?dados=12>. Acesso em: 25 jun. 2016.
INDUSTRIA, Cni Confederação Nacional da; INDðSTRIA, Procel; ELETROBRÁS. Instrumentação e Controle: Guia Básico. 2008. Disponível em:
<http://arquivos.portaldaindustria.com.br/app/conteudo_18/2014/04/22/6281/Instrum entao_corrigido.pdf>. Acesso em: 15 jul. 2016.
JOSÉ, Antônio. Circuito Integrado 741. 2009. Disponível em:
<http://lusorobotica.com/index.php?topic=1187.0>. Acesso em: 10 jul. 2016.
LEMOS, Naira Dutra; GAZZOLA, Juliana Maria; RAMOS, Luiz Roberto. Cuidando do paciente com Alzheimer: o impacto da doença no cuidador. Saúde e Sociedade, 2006.
LUZARDO, Adriana Remião; GORINI, M. I. P. C.; SILVA, A. P. S. S. Características de idosos com doença de Alzheimer e seus cuidadores: uma série de casos em um serviço de neurogeriatria. Texto Contexto Enferm, v. 15, n. 4, p. 587-94, 2006.
OLIVEIRA, Juarez de Castro; Albuquerque, Fernando Roberto P. de C.; LINS Ivan Braga. PROJEÇÃO DA POPULAÇÃO DO BRASIL POR SEXO E IDADE PARA O PERÍODO 1980-2050. 2004.
RECURSOSTERAPEUTICOS. Você sabe o que é efeito piezoelétrico? 2016. Disponível em: <http://blog.recursosterapeuticos.com.br/2013/04/voce-sabe-o-que-e- efeito-piezoeletrico.html>. Acesso em: 10 jul. 2016.
REIS, Valdinei Rodrigues dos. I2C – Protocolo de ComunicaçãoI2C – Protocolo de Comunicação. 2014. Disponível em: <http://www.arduinobr.com/arduino/i2c- protocolo-de-comunicacao/>. Acesso em: 15 ago. 2016.
RODRIGUES, Vinícius. Review Accelerometer ADXL345. 2012. Disponível em: <http://microembarcado.blogspot.com.br/2012/10/review-accelerometer-
adxl345.html>. Acesso em: 18 ago. 2016.
SOUZA, Lucas Ferreira de; RIBEIRO, Rosa Maria. SENSORES PIEZORESISTIVOS E SENSORES PIEZOELÉTRICOS. 2013. Disponível em:
<http://www.cesumar.br/prppge/pesquisa/epcc2013/oit_mostra/Lucas_Ferreira_de_S ouza.pdf>. Acesso em: 10 jul. 2016.
SPARKFUN. SparkFun Triple Axis Accelerometer Breakout - ADXL345. 2015. Disponível em: <https://www.sparkfun.com/products/9836>. Acesso em: 16 jul. 2016.
YAMANA, Yusuke et al. A sensor for monitoring pulse rate, respiration rhythm, and body movement in bed. In: 2011 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE, 2011. p. 5323-5326.