Monitoramento da taxa de saturação de oxigênio via método de magnificação de vídeo euleriana

Texto

(1)´ ´ UNIVERSIDADE TECNOLOGICA FEDERAL DO PARANA ´ ˜ EM COMPUTAÇAO ˜ APLICADA PROGRAMA DE POS-GRADUAC ¸ AO. ´ ˜ ROSA ALESSANDRA DE FATIMA GALVAO. ˜ DE OXIGENIO ˆ MONITORAMENTO DA TAXA SATURAC ¸ AO NO ˜ DE VIDEO ´ ´ SANGUE VIA METODO DE MAGNIFICAC ¸ AO EULERIANA. ˜ DISSERTAÇAO. CURITIBA 2019.

(2) ´ ˜ ROSA ALESSANDRA DE FATIMA GALVAO. ˜ DE OXIGENIO ˆ MONITORAMENTO DA TAXA SATURAC ¸ AO NO ˜ DE VIDEO ´ ´ SANGUE VIA METODO DE MAGNIFICAC ¸ AO EULERIANA. Dissertaça˜ o apresentada ao Programa de Pós-graduaça˜ o em Computaça˜ o Aplicada da Universidade Tecnológica Federal do Paraná como requisito parcial para obtença˜ o do grau de “Mestre ´ em Ciências” – Area de Concentraça˜ o: Engenharia de Sistemas Computacionais. Orientador:. CURITIBA 2019. Roberto Cesar Betini.

(3) Dados Internacionais de Catalogação na Publicação. Rosa, Alessandra de Fátima Galvão Monitoramento da taxa de saturação de oxigênio via método de magnificação de vídeo euleriana [recurso eletrônico] / Alessandra de Fátima Galvão Rosa.-- 2019. 1 arquivo texto (92 f.) : PDF ; 8,52 MB Modo de acesso: World Wide Web Título extraído da tela de título (visualizado em 11 jul. 2019) Texto em português com resumo em inglês Dissertação (Mestrado) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Programa de Pós-graduação em Computação Aplicada, Curitiba, 2019 Bibliografia: f. 81-86 1. Computação - Dissertações. 2. Oxigênio - Uso terapêutico. 3. Oxigênio - Transporte fisiológico. 4. Sinais vitais - Diagnóstico. 5. Informática médica. 6. Medicina - Processamento de dados. 7. Sangue - Doenças Diagnóstico. 8. Células sanguíneas. I. Betini, Roberto Cesar. II. Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Programa de Pós-graduação em Computação Aplicada. III. Título. CDD: Ed. 23 – 621.39 Biblioteca Central da UTFPR, Câmpus Curitiba Bibliotecário: Adriano Lopes CRB-9/1429.

(4) Ministério da Educação Universidade Tecnológica Federal do Paraná Diretoria de Pesquisa e Pós-Graduação ATA DA DEFESA DE DISSERTAÇÃO DE MESTRADO Nº 74 DISSERTAÇÃO PARA OBTENÇÃO DO TÍTULO DE MESTRE EM COMPUTAÇÃO APLICADA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM: COMPUTAÇÃO APLICADA ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: ENGENHARIA DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS LINHA DE PESQUISA: SISTEMAS DE INFORMAÇÃO No dia 05 de junho de 2019 às 10h reuniu-se na Sala B-204 da Sede Centro a banca examinadora composta pelos pesquisadores indicados a seguir, para examinar a dissertação de mestrado da candidata Alessandra de Fátima Galvão Rosa, intitulada: Monitoramento da taxa saturação de oxigênio no sangue via método de Magnificação de Vídeo Euleriana. Orientador:. Prof. Dr. Roberto Cesar Betini. Após a apresentação, o candidato foi arguido pelos examinadores que, em seguida à manifestação dos presentes, consideraram o trabalho de pesquisa: ( ) Aprovado. ( ) Aprovado com restrições. Revisor indicado para verificação: ______________________________. ( ) Reprovado. Observações: _________________________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________ _________________________________________________________________________________ Nada mais havendo a tratar, a sessão foi encerrada às __h__, dela sendo lavrado a presente ata, que segue assinada pela Banca Examinadora e pelo Candidato. O candidato está ciente que a concessão do referido título está condicionada à: (a) satisfação dos requisitos solicitados pela Banca Examinadora; (b) entrega da dissertação em conformidade com as normas exigidas pela UTFPR; (c) atendimento ao requisito de publicação estabelecido nas normas do Programa; e (d) entrega da documentação necessária para elaboração do Diploma. A Banca Examinadora determina um prazo máximo de ______ dias, considerando os prazos máximos definidos no Regulamento Geral do Programa, para o cumprimento dos requisitos (desconsiderar caso reprovado), sob pena de, não o fazendo, ser desvinculado do Programa sem o Título de Mestre. Prof. Dr. Roberto Cesar Betini – Presidente – UTFPR. ________________________. Prof. Dr. Adolfo Gustavo Serra Seca Neto – UTFPR. ________________________. Prof. Dr. Alexandre Reis Graeml (à distância) – UTFPR. ________________________. Profª. Drª. Saloê Bispo Poubel – Fiocruz. ________________________. Assinatura do Candidato:. ________________________.

(5) Ministério da Educação Universidade Tecnológica Federal do Paraná Diretoria de Pesquisa e Pós-Graduação Reservado à Coordenação DECLARAÇÃO PARA A OBTENÇÃO DO TÍTULO DE MESTRE A Coordenação do Programa declara que foram cumpridos todos os requisitos exigidos pelo Programa de Pós-Graduação para a obtenção do título de Mestre. Curitiba, _____de _______________de 20____.. Carimbo e Assinatura do(a) Coordenador(a) do Programa.

(6) Dedico ao meu amado esposo André..

(7) AGRADECIMENTOS. Agradeço a todos que de uma forma ou outra colaboraram para tornar esse trabalho poss´ıvel. Ao meu esposo André agradeço pela compreensão nos momentos de ausência. Aos meus colegas do Instituto Carlos Chagas - Fiocruz Paraná que tanto me apoiaram, principalmente a equipe da Coordenaça˜ o de TI (Glauber, Lucas e Vitor). Em especial agradeço ao meu orientador professor Dr. Roberto Cesar Betini pela paciência e sabedoria em me guiar durante todo o meu mestrado..

(8) Os grandes são grandes, porque eles nunca têm medo de fazer as coisas pequenas. (Braz Alves - Livro tril´ıngue de haicais, 2017).

(9) RESUMO. ˜ DE ROSA, Alessandra de Fátima Galvão. MONITORAMENTO DA TAXA SATURAÇAO ˆ ´ ˜ ´ OXIG ENIO NO SANGUE VIA M ETODO DE MAGNIFICAÇAO DE VIDEO EULERIANA. 92 f. Dissertaça˜ o – Programa de Pós-graduaça˜ o em Computaça˜ o Aplicada, Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Curitiba, 2019. O monitoramento da saturaça˜ o periférica de oxigênio (SpO2 ) e´ fundamental durante cirurgias e em unidades de terapia intensiva. Nas u´ ltimas décadas, vários estudos abordaram o monitoramento de sinais vitais sem contato, mas poucos estudos se concentraram na SpO2 . Esta dissertaça˜ o apresenta um método de monitoramento SpO2 sem contato f´ısico com o paciente, utilizando fotopletismografia p or i magem. O m e´ todo d e M agnificaça˜ o de v´ıdeo euleriana “Eulerian video magnification” - (EVM) foi empregado na soluça˜ o proposta para amplificar as alteraço˜ es na cor da pele, que ocorrem devido ao ciclo card´ıaco. O software desenvolvido opera em uma plataforma de hardware de baixo custo e amplamente dispon´ıvel. Os experimentos foram realizados com nove indiv´ıduos saudáveis. Ao comparar os resultados experimentais com aqueles obtidos com um ox´ımetro de pulso de referência, a soluça˜ o proposta apresentou boa acurácia nas medidas SpO2 , com diferença menor que 2%. Palavras-chave: “Saturaça˜ o periférica de oxigênio”, SpO2 , iPPG, rPPG, “monitoramento sem contato da SpO2 ”..

(10) ABSTRACT. ROSA, Alessandra de Fátima Galvão. MONITORING OF OXYGEN SATURATION IN THE BLOOD BY EULERIAN VIDEO MAGNIFICATION METHOD. 92 f. Dissertaça˜ o – Programa de Pós-graduaça˜ o em Computaça˜ o Aplicada, Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Curitiba, 2019. Peripheral oxygen saturation (SpO2 ) monitoring is critical during surgeries and in intensive care units. Over the last decades, several studies have addressed noncontact monitoring of vital signs, but few reports have focused on SpO2 . This study presents an SpO2 monitoring method without physical contact with the patient using imaging photoplethysmography. Eulerian video magnification - (EVM) was employed in the proposed solution to amplify the changes in skin color due to the heart cycle. The developed software operates on a widely available, lowcost hardware platform. Experiments were performed with nine healthy individuals. When comparing the experimental results to those obtained with a reference pulse oximeter, the proposed solution showed good accuracy in SpO2 measurements, with a difference of less than 2%. Keywords: “Peripheral oxygen saturation”, SpO2 , iPPG, rPPG, “SpO2 noncontact monitoring”..

(11) LISTA DE FIGURAS. FIGURA 1 FIGURA 2 FIGURA 3 FIGURA 4 FIGURA 5 FIGURA 6 FIGURA 7 FIGURA 8 FIGURA 9 FIGURA 10 FIGURA 11 FIGURA 12 FIGURA 13 FIGURA 14 FIGURA 15 FIGURA 16 FIGURA 17 FIGURA 18 FIGURA 19 FIGURA 20 FIGURA 21 FIGURA 22 FIGURA 23 FIGURA 24 FIGURA 25 FIGURA 26 FIGURA 27 FIGURA 28 FIGURA 29 FIGURA 30 FIGURA 31 FIGURA 32 FIGURA 33 FIGURA 34 FIGURA 35 FIGURA 36 FIGURA 37 FIGURA 38 FIGURA 39 FIGURA 40 FIGURA 41 FIGURA 42. – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – – –. Diagrama do processo de respiraça˜ o pulmonar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Molécula de hemoglobina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Método invasivo para obtença˜ o da saturaça˜ o de oxigênio . . . . . . . . . . . . . . . . Ox´ımetros de pulso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Ox´ımetro de pulso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Sinal PPG na faixa do comprimento de onda da luz infravermelha. . . . . . . Emp´ırica relaça˜ o entre a saturaça˜ o de oxigênio arterial e a taxa RR . . . . . . Método não invasivo sem contato f´ısico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Pacientes com problemas com sensores de contato f´ısico . . . . . . . . . . . . . . . . Anatomia da face . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Visão geral do processo EVM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Método de magnificaça˜ o de v´ıdeo Euleriana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Detalhamento do processo EVM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Seleça˜ o dos estudos primários. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Número de publicaço˜ es por ano. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Tipo dos locais de publicaça˜ o dos estudos mapeados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . Fator de impacto dos periódicos com estudos mapeados em 2018. . . . . . . . Distribuiça˜ o de artigos por pa´ıs. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Distribuiça˜ o dos artigos por uso de fonte de luz espec´ıfica. . . . . . . . . . . . . . . Distribuiça˜ o dos artigos por software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Distribuiça˜ o dos artigos por monitoramento em tempo real. . . . . . . . . . . . . . Pontuaça˜ o para definiça˜ o do tipo de pele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Definiça˜ o tipo de pele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Região de interesse - ROI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Ox´ımetro pulso de referência . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Diagrama dos experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Diagrama de hardware e software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Diagrama de hardware proposto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Modelos de Raspberry Pi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Modelos de câmeras para Raspberry Pi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Diagrama de hardware proposto e imagem real do barramento CSI . . . . . . . Cartão MicroSD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Diagrama de hardware proposto e imagem real do cartão MicroSD . . . . . . Tela inicial da soluça˜ o proposta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Tela de identificaça˜ o do voluntário . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Tela de identificaça˜ o da sequência do v´ıdeo de calibraça˜ o . . . . . . . . . . . . . . . Regressão linear obtida com os dados da Tabela 5 para obtença˜ o de α e β . Diagrama da obtença˜ o do AC e DC da intensidade de cor vermelha. . . . . . Fluxo de processamento software proposto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Processamento - Parte I: etapas de A a E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Médias de intensidade de cor dos canais RGB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Processamento - Parte II: etapas F e G - Frequência card´ıaca . . . . . . . . . . . .. 17 18 19 20 21 22 24 25 27 28 29 29 30 33 36 37 37 38 39 39 41 45 46 47 47 48 49 50 51 52 53 53 54 56 57 57 59 61 64 65 66 67.

(12) FIGURA 43 FIGURA 44 FIGURA 45 FIGURA 46 FIGURA 47 FIGURA 48 FIGURA 49 FIGURA 50 FIGURA 51. – – – – – – – – –. Aplicaça˜ o da janela de Hamming no canal verde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Transformada de Fourier canal verde . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Processamento - Parte II: etapa H - Frequência card´ıaca . . . . . . . . . . . . . . . . Índices m´ınimo e máximo da FFT e em destaque o maior pico . . . . . . . . . . . Processamento - Parte III: etapas I e J - SpO2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Experimento monitoramento da frequência card´ıaca. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Gráfico Bland-Altman Experimento I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Gráfico Bland-Altman Cobos-Torres e Abderrahim (2017) . . . . . . . . . . . . . . Gráfico Bland-Altman soluça˜ o proposta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 68 68 69 69 70 73 75 77 78.

(13) LISTA DE TABELAS. TABELA 1 TABELA 2 TABELA 3 TABELA 4 TABELA 5 TABELA 6 TABELA 7 TABELA 8 TABELA 9 TABELA 10 TABELA 11. – – – – – – – – – – –. Métodos e equipamentos para a obtença˜ o da SO2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Simulaça˜ o de valores de intensidade de luz durante a s´ıstole e diástole . . . . Periódicos com maior quantidade de artigos retornados. . . . . . . . . . . . . . . . . Fototipo de pele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Exemplo de dados do processo de calibraça˜ o. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Exemplo de valores de AC e DC de um v´ıdeo de 120 segundos. . . . . . . . . . . Exemplo de valores das taxas R VERMELHO, R AZUL e RR . . . . . . . . . . Exemplo de dados para a obtença˜ o da SpO2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Exemplo dados obtidos em um experimento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Valor do Arms da SpO2 para cada voluntário - Experimento 1 . . . . . . . . . . . . Valor do Arms da SpO2 para cada voluntário - Experimento 2 . . . . . . . . . . . .. 19 23 37 44 58 63 63 64 72 74 76.

(14) LISTA DE QUADROS. QUADRO 1 QUADRO 2 QUADRO 3 QUADRO 4 QUADRO 5. – – – – –. Bibliotecas online. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Dados para a extraça˜ o de informaço˜ es dos estudos primários. . . . . . . . . . . Equipamentos utilizados pelos estudos mapeados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Comparativo entre modelos de Raspberry Pi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Comparativo entre modelos de câmeras para o Raspberry Pi . . . . . . . . . . .. 33 35 40 51 52.

(15) LISTA DE SIGLAS. ABNT AC ARM Arms BPM CHb CHbO2 CSI DC EVM FFT FPS FFTW HDMI IIR iPPG ISO LCD LED LPDDR2 MP NBR O2 OpenCV PPG RAM RGB ROI SaO2 SDRAM SO2 SpO2 SpO2i S2Ri StO2 SvO2 USB VNC Volts. Associaça˜ o Brasileira de Normas Técnicas Alternating current Advanced RISC Machine Root mean Square error Batimentos por minuto Concentraça˜ o de hemoglobina desoxigenada Concentraça˜ o de Hemoglobina oxigenada Camera Serial Interface Direct current Eulerian Video Magnification Fast Fourier Tansform Frames per second Fastest Fourier Transform in the West High-Definition Multimedia Interface Infinite impulse response Imaging photoplethysmography International Organization for Standardization Liquid Crystal Display Light Emitting Diode Low Power Double Data Rate Synchronous Dynamic Random Access Memory Megapixel Norma Brasileira Oxigênio Open Source Computer Vision Photoplethysmography Random Access Memory Red Green Blue system Region of Interest Saturaça˜ o de oxigênio arterial Synchronous Dynamic Random Access Memory Saturaça˜ o de oxigênio arterial Saturaça˜ o periférica de oxigênio i-ésimo valor da saturaça˜ o de oxigênio dado pelo equipamento ensaiado i-ésimo valor da saturaça˜ o de oxigênio dado pelo equipamento de referência Saturaça˜ o de oxigênio tecidual Saturaça˜ o venosa mista de oxigênio Universal Serial Bus Virtual Network Computing Voltagem.

(16) ´ LISTA DE SIMBOLOS. α β π Σ σ. Coeficiente obtido no processo de calibraça˜ o necessário para obtença˜ o SpO2 . Coeficiente obtido no processo de calibraça˜ o necessário para obtença˜ o da SpO2 . Constante Pi = 3,14 Soma Desvio-padrão.

(17) ´ SUMARIO. ˜ 1 INTRODUC ¸ AO .............................................................. ˜ E PROPOSTA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1 MOTIVAÇAO 1.2 OBJETIVOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.1 Objetivo geral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2.2 Objetivos espec´ıficos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3 ESTRUTURA DO DOCUMENTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ˜ TEORICA ´ 2 FUNDAMENTAC ¸ AO ............................................. ´ 2.1 PRINCIPIOS DA FOTOPLETISMOGRAFIA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ˜ DE PERIFERICA ´ ˆ 2.2 SATURAÇAO DE OXIGENIO - SPO2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ ˜ ˜ ˆ 2.3 METODOS PARA OBTENÇAO DA SATURAÇAO DE OXIGENIO ............. 2.4 PROBLEMAS ENVOLVENDO O MONITORAMENTO COM CONTATO . . . . . . . 2.5 MONITORAMENTO BASEADO EM IMAGENS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.6 SISTEMA DE COR RGB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ˜ DA AREA ´ 2.7 DEFINIÇAO DE INTERESSE (ROI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ˜ 2.8 MAGNIFICAÇAO DE VÍDEO EULERIANA (EVM) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ˜ DA LITERATURA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 REVISAO ´ 3.1 METODO DE PESQUISA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1 Processo de Pesquisa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.1.1 Protocolo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.2 Identificaça˜ o dos estudos primários - Estratégia de busca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.3 Processo de seleça˜ o dos artigos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.4 Critérios de inclusão e exclusão . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.5 Processo de extraça˜ o de dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ 3.2 ANALISE E RESULTADO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Frequência de publicaço˜ es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.2 Ve´ıculos de publicaço˜ es . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.3 Estudos distribu´ıdos por pa´ıs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.4 Utilizaça˜ o de fonte de luz espec´ıfica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.5 Software utilizado para o processamento das imagens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.6 Equipamentos utilizados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.7 Monitoramento em tempo real . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ˜ 3.3 DISCUSSAO ................................................................ 3.4 TRABALHOS CORRELATOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ˜ 3.5 CONCLUSAO .............................................................. ´ 4 MATERIAIS E METODOS ................................................... ˜ 4.1 POPULAÇAO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 ABORDAGEM UTILIZADA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 Desenho Experimental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.2 Procedimento Experimental . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 EQUIPAMENTOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 PROCESSAMENTO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. 13 13 14 14 15 15 16 16 16 18 26 27 27 28 28 31 31 31 32 32 33 34 35 36 36 36 38 38 39 40 40 41 43 43 44 44 46 47 48 49 55.

(18) 4.4.1 Processo de calibraça˜ o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.2 Coeficientes α e β . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.3 Componentes AC e DC e taxa RR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.4 Software proposto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ 4.5 ANALISE DOS DADOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5.1 Métrica de avaliaça˜ o da SpO2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5.2 Avaliaça˜ o do desempenho da soluça˜ o proposta por Simioni (2015) . . . . . . . . . . . . . . . 5 RESULTADOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1 RESULTADOS DOS EXPERIMENTOS - SPO2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1.1 Comparaça˜ o com estudo anterior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ˜ 6 CONCLUSAO ............................................................... ˆ REFERENCIAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ´ ´ ´ Apêndice A -- QUESTIONARIO CARACTERISTICAS FISICAS .................. Apêndice B -- TERMO DE CONSENTIMENTO LIVRE E ESCLARECIDO . . . . . . .. 56 58 59 64 71 71 73 74 74 77 79 81 87 91.

(19) 13. ˜ INTRODUC ¸ AO. 1. Uma oxigenaça˜ o adequada dos tecidos humanos e´ necessária para a manutença˜ o da vida. Portanto, o n´ıvel de oxigênio no sangue e´ um importante sinal vital e seu monitoramento cont´ınuo e´ fundamental em cirurgias ou em internaço˜ es em unidades de terapia intensiva (UTI) (NITZAN; TAITELBAUM, 2008). A saturaça˜ o de oxigênio e´ a quantidade de hemoglobina oxigenada do total de hemoglobina presente em 100ml de sangue. A hemoglobina e´ uma prote´ına responsável por levar o oxigênio dos pulmões até as células, pois, sem o suprimento adequado de oxigênio a` s células, os tecidos do corpo morrem1 . Por esse motivo, a saturaça˜ o de oxigênio e´ um dos cinco principais sinais monitorados para determinar o estado de saúde do paciente (O’DRISCOLL et al., 2008). Alguns dos principais métodos para determinar o n´ıvel do oxigenaça˜ o no corpo humano são: saturaça˜ o venosa mista de oxigênio (SvO2 ), saturaça˜ o de oxigênio tecidual (StO2 ) e saturaça˜ o de oxigênio arterial (SaO2 ) (NITZAN; TAITELBAUM, 2008). A estimaça˜ o da saturaça˜ o de oxigênio arterial dos vasos capilares periféricos e´ chamada de saturaça˜ o periférica de oxigênio (SpO2 ) (SHAO et al., 2016b). 1.1. ˜ E PROPOSTA MOTIVAÇAO Considerando a necessidade de monitoramento cont´ınuo da SpO2 e da frequência. card´ıaca de paciente, em condiço˜ es que o contato f´ısico deve ser evitado, como, por exemplo, em v´ıtimas de queimaduras, a pesquisa desenvolvida nessa dissertaça˜ o pretende contribuir a fim de melhorar a qualidade de vida dos indiv´ıduos que necessitem de monitoramento cont´ınuo e reduzindo os custos para o sistema de saúde ao evitar o surgimento de lesões decorrentes do contato com os equipamentos de monitoramento. Para pessoas que buscam uma melhor qualidade de vida e o aumento do desempenho do seu organismo através da prática chamada Biohacking, monitorar vários sinais fisiológicos, entre eles a SpO2 e a frequência card´ıaca e´ necessário. Essas pessoas são conhecidas como 1 Understanding. continuous Mixed Venous Oxygen monitoring with the Swan-Ganz Oximetry TD System. https://www.edwards.com/fr/products/pacatheters/Pages/svo2edbookpdf.aspx. Saturation (SvO2 ) Dispon´ıvel em:.

(20) 14. Biohackers ou Selfhackers. Elas utilizam sensores para monitorar a frequência card´ıaca para prever seus n´ıveis de stress, por exemplo. Ao detectar as variaça˜ o na frequência card´ıaca e´ poss´ıvel tomar medidas como controle da respiraça˜ o e meditaça˜ o para prevenir o aumento do n´ıvel de stress prejudicial para o bom funcionamento do organismo. Um dos pilares do Biohacking e´ dormir com qualidade (ARINA et al., 2015). Para verificar a qualidade do sono o monitoramento da SpO2 e´ recomendado. Segundo Dave Asprey2 a definiça˜ o de Biohacking e´ : a arte e a ciência de se tornar super-humano. O Biohacking usa as tecnologias mais avançadas dispon´ıveis para ajudar a alcançar o mais alto n´ıvel de desempenho f´ısico e cognitivo de seus adeptos. Os entusiastas dessa técnica representam um grupo de potenciais consumidores do monitoramento da SpO2 e da frequência card´ıaca sem contato f´ısico através de imagens de v´ıdeos, pois podem monitorar seus sinais fisiológicos sem a necessidade de equipamentos acoplados ao corpo. Para o desenvolvimento dessa dissertaça˜ o a soluça˜ o proposta por Simioni (2015) foi implementada em uma plataforma de hardware mais atualizada e foi adicionado a` soluça˜ o o monitoramento da SpO2 . O monitoramento da SpO2 e da frequência card´ıaca e´ realizado utilizando a técnica de Fotopletismografia, que permite mensurar os sinais fisiológicos de um indiv´ıduo através da variaça˜ o da quantidade de luz absorvida/refletida pelos tecidos (ENGELBERG, 2014). Para o monitoramento sem contato utilizando imagens de v´ıdeo, os sinais fotopletismográficos são obtidos por uma câmera de v´ıdeo. As imagens passam por um processamento e então a SpO2 e a frequência card´ıaca são estimadas. Diferentemente dos métodos existentes, o sistema apresentado nessa dissertaça˜ o implementa amplificaça˜ o das variaço˜ es de cor nas imagens obtidas. Para tal, foi utilizado o método de Magnificaça˜ o de V´ıdeo Euleriana (EVM), que realça as variaço˜ es de cores na pele, as quais são impercept´ıveis a olho nu (WU et al., 2012). 1.2 1.2.1. OBJETIVOS OBJETIVO GERAL A fotopletismografia baseada em câmera de v´ıdeo (iPPG) e´ uma técnica que pode. ser empregada para medir sinais vitais sem contato f´ısico (VERKRUYSSE et al., 2008; TARASSENKO et al., 2014; SHAO et al., 2016a). O objetivo dessa pesquisa e´ avaliar a utilizaça˜ o de um sistema de monitoramento cont´ınuo da SpO2 e da frequência card´ıaca com as seguintes caracter´ısticas, para verificar se esse sistema pode ser uma alternativa sem contato f´ısico aos ox´ımetros de pulso com contato: 2 Dispon´ıvel. em: https://bulletprooflabs.com/.

(21) 15. • operar sem contato f´ısico. • obter e processar sinais fotopletismográficos. • estimar a taxa de saturaça˜ o de oxigênio e frequência card´ıaca online. • ser implementado em uma plataforma de hardware de baixo custo. • utilizar software livre e gratuito. 1.2.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS. 1. Analisar se o desempenho da soluça˜ o proposta por Simioni (2015) e´ melhorado ao ser implementada em uma plataforma de hardware mais atualizada. 2. Avaliar a acurácia da obtença˜ o da SpO2 pela soluça˜ o proposta, comparando com um ox´ımetro de pulso com contato. 3. Verificar se a soluça˜ o proposta apresenta a mesma acurácia na obtença˜ o das taxas de SpO2 e frequência card´ıaca quando o indiv´ıduo monitorado e´ de pele negra, comparando com os resultados obtidos no monitoramento de indiv´ıduo de pele branca. 1.3. ESTRUTURA DO DOCUMENTO Esse documento está estruturado da seguinte forma: o Cap´ıtulo 2 apresenta o. referencial teórico com os principais conceitos relacionados ao monitoramento do n´ıvel de oxigênio no sangue e apresenta o método EVM. O Cap´ıtulo 4 apresenta os materiais, artefatos tecnológicos e métodos utilizados para o desenvolvimento dessa dissertaça˜ o. O Cap´ıtulo 5 apresenta os resultados obtidos. oportunidades de trabalhos futuros.. O Cap´ıtulo 6 conclui o trabalho realizado e apresenta.

(22) 16. 2. ˜ TEORICA ´ FUNDAMENTAC ¸ AO. Esta seça˜ o apresenta o referencial teórico necessário para o entendimento dos conceitos sobre o monitoramento da saturaça˜ o de oxigênio, fotopletismografia, problemas com o monitoramento com contato f´ısico, monitoramento baseado em imagens, sistema RGB, definiça˜ o da região de interesse (ROI) e detalha o método de magnificaça˜ o de v´ıdeo Euleriana EVM. 2.1. PRINCÍPIOS DA FOTOPLETISMOGRAFIA O ciclo card´ıaco possui duas fases: a fase da diástole e´ quando o coraça˜ o relaxa e. se enche de sangue, e a fase da s´ıstole e´ quando o coraça˜ o se contrai bombeando o sangue para o resto do corpo (GUYTON; JOHN, 2010). Em virtude do ciclo card´ıaco, ocorre a variaça˜ o volumétrica do fluxo sangu´ıneo, que pode ser mensurada através da técnica chamada fotopletismografia, também conhecida pela sigla PPG do inglês (Photoplethysmography), onde photo = luz, plethysmos = aumento e graphy = escrita ou gravaça˜ o (VERKRUYSSE et al., 2008). A PPG usa luz de baixa intensidade, que e´ captada por um fotosensor. Quando a luz passa através dos tecidos biológicos, e´ absorvida pelos ossos, pigmentos da pele e sangue venoso e arterial. Como a luz e´ mais fortemente absorvida pelo sangue do que pelos demais tecidos, as mudanças no volume do fluxo sangu´ıneo pode ser detectada pelos sensores PPG, devido a mudança na intensidade de luz refletida ou transmitida pelos tecidos (TAMURA et al., 2014). O sinal obtido pelo fotosensor e´ analisado por um microprocessador, que mensura a absorça˜ o de luz pelos tecidos para cada comprimento de onda, a fim de determinar a quantidade de hemoglobina oxigenada e desoxigenada presente no sangue (NITZAN et al., 2014). 2.2. ˜ DE PERIFERICA ´ ˆ SATURAÇAO DE OXIGENIO - SPO2 Com já mencionado, existem vários métodos para mensurar o n´ıvel de oxigênio. presente no organismo humano, e para esse estudo o ponto focal e´ a saturaça˜ o periférica de oxigênio - SpO2 . O processo de troca de gases entre a atmosfera, o sangue e as células e´.

(23) 17. denominado respiraça˜ o (TORTORA, 2010). A Figura 1 apresenta o processo de respiraça˜ o: (A) ao inspirarmos, o ar entra nas vias respiratórias pela cavidade nasal, passa pela laringe, traqueia e brônquios até chegar aos pulmões. (B) nos pulmões existem pequenas estruturas chamadas alvéolos. (C) o ar entra e sai do alvéolo (em destaque a rede de capilares sangu´ıneos que envolve os alvéolos). (D) o processo de troca gasosa - oxigênio e dióxido de carbono - ocorre entre os alvéolos e as células sangu´ıneas. Essas células são chamadas de glóbulos vermelhos, e estão presentes no flu´ıdo sangu´ıneo que corre no interior dos capilares. Figura 1: Diagrama do processo de respiraça˜ o pulmonar.. Fonte: Encyclopedia Britannica (2013).. Nos glóbulos vermelhos estão presentes as moléculas de hemoglobina que se ligam ao oxigênio para transportá-lo até as células (TORTORA, 2010). A Figura 2 representa a molécula de hemoglobina em seus dois estados poss´ıveis: oxigenada e desoxigenada. (A) a cadeia polipept´ıdica, juntamente com o grupo Heme composto de quatro a´ tomos de ferro, constitui a hemoglobina desoxigenada, isto e´ sem o O2 ligado a` ela. (B) a hemoglobina oxigenada, carrega o oxigênio captado nos pulmões, ligado aos a´ tomos de ferro do grupo Heme..

(24) 18. Quando a hemoglobina está ligada a um ou a quatro a´ tomos de ferro ela e´ considerada hemoglobina oxigenada, e quando todos os quatro a´ tomos de ferro estão ligados ao oxigênio a hemoglobina está saturada de oxigênio. Figura 2: Molécula de hemoglobina: (a) hemoglobina desoxigenada, (b) hemoglobina oxigenada.. Fonte: Julie (2016).. O n´ıvel de saturaça˜ o de oxigênio no sangue - SO2 - e´ um indicativo de como está o suprimento de O2 nos tecidos (TORTORA, 2010). Para determinar o n´ıvel de oxigênio no sangue e´ utilizada a Equaça˜ o 1 (NORBERT; NIWAYAMA, 2008; KONG et al., 2013; GUAZZI et al., 2015; SHAO et al., 2016a), onde CHbO2 representa a concentraça˜ o de hemoglobina oxigenada e CHb representa a concentraça˜ o de hemoglobina desoxigenada. A quantidade de hemoglobina oxigenada e´ dividida pelo total de hemoglobina (oxigenada + desoxigenada). O resultado e´ multiplicado por 100 para ser expresso em porcentagem.. SpO2 =. 2.3. CHbO2 × 100 CHbO2 +CHb. (1). ´ ˜ DA SATURAÇAO ˜ DE OXIGENIO ˆ METODOS PARA OBTENÇAO Para aferir a quantidade de oxigênio presente no sangue de um indiv´ıduo, atualmente. existem três métodos: o invasivo, o não invasivo com contato f´ısico e o não invasivo sem contato f´ısico. A Tabela 1 apresenta a lista dos métodos e os equipamentos dispon´ıveis, atualmente, para a obtença˜ o do n´ıvel de O2 no organismo humano..

(25) 19 Tabela 1: Métodos e equipamentos para a obtença˜ o da SO2 .. Método. Equipamento utilizado. Invasivo. Catéter. Não invasivo com contato f´ısico. Ox´ımetro de pulso. Não invasivo sem contato f´ısico. Câmera de v´ıdeo. Fonte: Autoria própria.. Método invasivo: nesse método, um cateter e´ introduzido em uma veia do paciente e ligado a equipamentos que fazem a leitura da quantidade de oxigênio existente no sangue. A Figura 3 mostra um exemplo de como e´ utilizado o método invasivo no paciente: (a) representa o monitor multiparamétrico. (b) a tela do monitor multiparamétrico, que possibilita a visualizaça˜ o dos sinais monitorados. (c) apresenta onde e´ introduzido o catéter para a obtença˜ o dos sinais vitais do paciente, entre eles a sonda para o obtença˜ o da taxa de saturaça˜ o de oxigênio no sangue. Esse método e´ utilizado principalmente para mensurar a SvO2 (Saturaça˜ o venosa mista de oxigênio) quando um alto n´ıvel de precisão da aferiça˜ o se faz necessário (SHAO et al., 2016a). Figura 3: Método invasivo para obtença˜ o da saturaça˜ o de oxigênio. (a) monitor multiparamétrico, (b) tela do monitor, (c) sonda de fibra o´ ptica.. Fonte: Getinge Group (2017)..

(26) 20. Método não invasivo com contato: o segundo método, o mais popular atualmente, e´ o não invasivo com contato f´ısico. Esse método utiliza um equipamento chamado ox´ımetro de pulso. Ele mensura a saturaça˜ o arterial periférica de oxigênio (SpO2 ) e a mensuraça˜ o e´ feita utilizando os princ´ıpios da fotopletismografia. A Figura 4 apresenta dois modelos de ox´ımetros de pulso dispon´ıveis no mercado: (A) ox´ımetro que e´ utilizado no lóbulo da orelha do paciente. (B) ox´ımetro que e´ utilizado no dedo do paciente.. Figura 4: Ox´ımetros de pulso: (a) ox´ımetro para orelha, (b) ox´ımetro para dedo.. Fonte: (a) CenterCor Hospitalar (2017), (b) Conecte Saude (2017).. O sangue absorve mais luz que os demais tecidos. Sendo assim, a diminuiça˜ o na quantidade de sangue e´ identificada com o aumento na intensidade de luz detectada pelo fotodetector.. O comprimento de onda e a distância entre a fonte de luz e fotodetector. determinam a profundidade da penetraça˜ o da luz no tecido. A luz nas frequências de core vermelha e infravermelha passa mais facilmente pelos tecidos se comparadas com outros comprimentos de onda. Por esse motivo, esses dois comprimentos de onda são os mais utilizados com fonte de luz para os sensores PPG (TAMURA et al., 2014). De acordo com a forma de operaça˜ o de ox´ımetro, ele pode ser classificado como: ox´ımetro de transmissão (a luz incide sobre a pele e atravessa os tecidos) ou de reflexão (a luz incide sobre a pele e e´ refletida pelos tecidos). O tipo de ox´ımetro determina qual comportamento da luz incidente será analisado e onde ficam localizadas a fonte de luz e o fotosensor (VERKRUYSSE et al., 2017). O ox´ımetro de transmissão analisa a quantidade de luz incidente que e´ transmitida através dos tecidos, isto e´ , a quantidade de luz que atravessa os tecidos e chega até o fotosensor. O tecido monitorado fica entre o fotosensor e a fonte de luz (NITZAN; TAITELBAUM, 2008). A Figura 5 (a) apresenta o esquema do ox´ımetro de transmissão. O ox´ımetro de reflexão analisa a quantidade de luz incidente que e´ refletida pelos tecidos, isto e´ , a quantidade de luz.

(27) 21. que não e´ absorvida pelos tecidos e retorna ao fotosensor (ZHAO et al., 2013; SHAO et al., 2016a; VERKRUYSSE et al., 2017). A Figura 5 (b) apresenta o fotosensor e a fonte de luz posicionados sobre o tecido monitorado. Figura 5: Ox´ımetro de pulso: (a) transmissão, (b) reflexão.. Fonte: Agro et al. (2014).. Para o funcionamento dos ox´ımetros de pulso, em geral, dois LEDs de diferentes comprimentos de onda são empregados para gerar a luz utilizada na mediça˜ o, a qual passa pelos tecidos humanos e e´ captada por um fotosensor. O sinal fotopletismográfico mensurado e digitalizado pelo fotodetector e´ analisado por um processador de sinal digital ou um microprocessador e o valor da taxa de saturaça˜ o e´ apresentado para o usuário (NORBERT; NIWAYAMA, 2008). Segundo Marino (2015), todos os a´ tomos e moléculas absorvem comprimentos de onda espec´ıficos de luz, e essa propriedade e´ a base da técnica conhecida como espectrofotometria, na qual ondas luminosas de comprimentos de onda espec´ıficos são transmitidas por um meio para determinar a sua composiça˜ o molecular. A absorça˜ o de comprimentos de ondas espec´ıficos de luz, a` medida que ela passa por um meio, e´ proporcional a` concentraça˜ o da substância que absorve a luz e ao comprimento da via que a luz atravessa, isso e´ conhecido como lei de BeerLambert (MARINO, 2015). Pelo fato da quantidade de luz absorvida pela hemoglobina variar, dependendo da quantidade de oxigênio que ela carrega, e´ poss´ıvel utilizar a lei de Beer-Lambert para obter a quantidade de hemoglobina presente no sangue (NORBERT; NIWAYAMA, 2008). Também conhecida como método “Taxa das taxas” (“Ratio of ratios”), a lei de Beer-Lambert pode ser expressa pela Equaça˜ o 2, onde R e´ a taxa de absorbância1 do sangue e α e β são constantes empiricamente determinadas (TARASSENKO et al., 2014). SpO2 = α ∗ RR + β 1 Absorbˆ ancia:. (2). e´ a medida da capacidade de um meio refrativo ou um componente o´ ptico absorver luz em um determinado comprimento de onda. Dispon´ıvel em: https://sciencing.com/ difference-between-optical-density-absorbance-7842652.html.

(28) 22. Segundo Wukitsch et al. (1988), e´ conveniente definir a parte variável ou dinâmica do sinal PPG como o sinal de corrente alternada (AC) e o componente estático como o sinal de corrente cont´ınua (DC). A amplitude do sinal DC e´ afetada pela intensidade da fonte de luz, sensibilidade do detector e quantidade de absorvedores constantes presentes (espessura da amostra). Esses mesmos fatores afetarão a amplitude do sinal AC, assim como a perfusão (quantidade de alteraça˜ o do volume sangu´ıneo por pulso) e a saturaça˜ o de oxigênio. Para fazer quaisquer comparaço˜ es u´ teis entre a absorça˜ o para o comprimento de onda vermelho e o comprimento de onda infravermelho, os sinais de corrente alternada (AC) devem ser dimensionados pelos sinais de corrente cont´ınua (DC). Dividir o n´ıvel de AC pelo n´ıvel DC (em cada comprimento de onda) fornece um n´ıvel de AC corrigido ou escalado que não e´ mais uma funça˜ o da intensidade da luz incidente. Esse processo de escalada, executado por meio eletrônico, matemático ou outros, produz valores que são compensados por variaça˜ o na intensidade da luz incidente e representam a absorça˜ o relativa da luz em dois comprimentos de onda que e´ devida apenas a` hemoglobina no sangue arterial. A relaça˜ o numérica do valor da taxa de absorça˜ o da luz do comprimento de onda vermelho corrigido (R vermelho) para o valor da taxa de absorça˜ o da luz do comprimento de onda infravermelho corrigido (R Infravermelho) produz um resultado (a taxa R) que e´ facilmente convertida em saturaça˜ o de oxigênio.. Isto e´ , ao dividir o componente AC. pelo componente DC, para cada comprimento de onda empregado, os fatores que afetam a amplitude do sinal PPG (como ossos, pele e outros que também absorvem a luz incidente) são eliminados, ficando apenas a taxa de absorça˜ o de luz (para cada comprimento de onda) relativa a hemoglobina no sangue arterial. O sinal apresentado na Figura 6 e´ um exemplo de sinal PPG, obtido na faixa do comprimento de onda da luz infravermelha (JUMADI et al., 2017). Figura 6: Sinal PPG na faixa do comprimento de onda da luz infravermelha.. Fonte: Jumadi et al. (2017)..

(29) 23. Segundo Jumadi et al. (2017), os ´ındices Imáx e Im´ın , da Figura 6, são, respectivamente, as intensidades de luz que ocorrem na diástole e s´ıstole, para esse pulso PPG. A taxa de absorvância do sangue para a luz do comprimento de onda, nesse exemplo o infravermelho, pode ser definida pela Equaça˜ o 3. . ac R dc. I m´ın = log I máx. (3). Para exemplificar o processo de obtença˜ o da taxa R, serão considerandos os valores da Tabela 2, retirada do estudo de Mannheimer et al. (1997). Tabela 2: Simulaça˜ o de valores de intensidade de luz durante a s´ıstole e diástole para os comprimentos de onda 660nm e 890nm.. Comprimento de onda 660nm Im´ın Imáx R660 −5 1,247*10-5 1,2526*10 -0,00174. Comprimento de onda 890nm Im´ın Imáx R890 −5 −5 5,6584*10 5,7234*10 0,00496. Fonte: Mannheimer et al. (1997).. Com os valores da intensidade de luz do sinal PPG do exemplo, e´ poss´ıvel utilizar a Equaça˜ o 4 para definir a taxa de absorbância da luz de comprimento de onda vermelho (660nm), e a Equaça˜ o 5 para definir a taxa de absorbância da luz de comprimento de onda próximo ao infravermelho (890nm) (MANNHEIMER et al., 1997; JUMADI et al., 2017). A Equaça˜ o 6 define taxa RR ou a (“Ratios of ratios”).. R660 =. I min AC660 1, 2476 ∗ 10−5 = log( ) = −0, 00174 ) = log( DC660 I max 1, 2526 ∗ 10−5. (4). R890 =. AC890 I min 5, 6584 ∗ 10−5 = log( ) = log( ) = −0, 00496 DC890 I max 5, 7234 ∗ 10−5. (5). R=. R660 −0, 00174 = = 0, 35 R890 −0, 00496. (6). Os coeficientes α e β são obtidos pela calibraça˜ o do ox´ımetro de pulso com contato, que utiliza dados de experimentos in-vivo. O processo de calibraça˜ o correlaciona a taxa RR, que e´ calculada pelo ox´ımetro, com o valor da SaO2 obtida de amostras de sangue de um grande número de voluntários monitorados (Texas Instruments, 2014). A Figura 7 representa a curva de calibraça˜ o baseada em dados emp´ıricos..

(30) 24 Figura 7: Emp´ırica relaça˜ o entre a saturaça˜ o de oxigênio arterial e a taxa RR.. Fonte: Texas Instruments (2014).. Método não invasivo sem contato: esse método também utiliza os princ´ıpios da fotopletismografia. Nos u´ ltimos anos, surgiram vários estudos que apresentam métodos ou técnicas em que se utilizam imagens de v´ıdeo, para o monitoramento de sinais vitais, como frequência card´ıaca e frequência respiratória. Porém, poucos apresentam o monitoramento do n´ıvel de saturaça˜ o de oxigênio (VERKRUYSSE et al., 2017). Nesse método, imagens de v´ıdeo, obtidas do paciente monitorado são submetidas ao processamento computacional, que verifica as variaço˜ es na quantidade de luz que e´ absorvida pelas imagens de determinados comprimento de onda (HUMPHREYS et al., 2007; TARASSENKO et al., 2014; TSAI et al., 2014; SHAO et al., 2016a; VERKRUYSSE et al., 2017). Para verificar a variaça˜ o na quantidade de luz que e´ absorvida, e´ utilizada a intensidade de cor de cada pixel, que compõe o frame. Por meio da análise dessas variaço˜ es, na quantidade de luz absorvida, e´ poss´ıvel obter os sinais fotopletismográficos como, por exemplo: frequência card´ıaca, frequência respiratória, saturaça˜ o de oxigênio, entre outros. Porém, para esse tipo de método, os equipamentos ainda são de alto custo ou utilizam software proprietário, o que torna o preço total da soluça˜ o elevado. A Figura 8 mostra um exemplo de obtença˜ o de taxa de saturaça˜ o de oxigênio sem contato, empregando câmera de v´ıdeo, apresentado por Shao et al. (2016a). O exemplo consiste em uma câmera de v´ıdeo que fica posicionada em frente ao indiv´ıduo monitorado. A essa câmera estão acoplados dois arrays de LED, utilizados como fonte de luz que ilumina a face do indiv´ıduo durante a obtença˜ o das imagens. Cada array de LED fornece luz com um comprimento de onda distinto. No estudo de Shao et al. (2016a), foram utilizadas luz de.

(31) 25. comprimento de onda de 611nm e 880nm, para detectar a variaça˜ o de absorça˜ o de luz pelos tecidos, utilizando a “Ratio of ratios” ou RR. Para obter a RR, e´ necessário empregar, pelo menos, duas fontes de luz de comprimentos de onda distintos (SHAO et al., 2016a). As imagens obtidas pela câmera de v´ıdeo são processadas por software que analisa as variaço˜ es de intensidade de cor dos pixels que compõem a imagem. Essas variaço˜ es são decorrentes da quantidade de luz absorvida pelos tecidos. Como mencionado anteriormente, a quantidade de luz absorvida varia em razão do ciclo card´ıaco (AOYAGI, 2003). Após esse processamento, e´ poss´ıvel mensurar o n´ıvel de saturaça˜ o de oxigênio. Figura 8: Método não invasivo sem contato f´ısico.. Fonte: Shao et al. (2016a).. Algumas soluço˜ es comerciais são baseadas no princ´ıpio do monitoramento da SpO2 sem contato.. A Konica Minolta, empresa especializada em instrumentos de mediça˜ o,. desenvolveu um conjunto de dispositivos e softwares que pode ser utilizado para a obtença˜ o da SpO2 sem contato f´ısico. Esse conjunto e´ composto de dois espectrofotômetros portáteis CM700D e CM-600D e do pacote de software chamado CM-SA Skin Analysis Software (Konica Minolta Sensing Americas, 2016). A empresa Philips anunciou, em junho de 2016, o desenvolvimento de uma câmera para a obtença˜ o da SpO2 sem contato f´ısico (PHILIPS, 2016). No final da not´ıcia publicada no site da empresa, encontra-se o link para o artigo cient´ıfico referente a essa soluça˜ o. Trata-se do trabalho de Verkruysse et al. (2008), que já possuem um estudo mais atual Verkruysse et al..

(32) 26. (2017). Porém essa soluça˜ o ainda não está dispon´ıvel para venda. No estudo de Verkruysse et al. (2017), a seguinte questão e´ levantada: pode uma u´ nica curva de calibraça˜ o fornecer estimativas da SpO2 para uma populaça˜ o de indiv´ıduos com precisão aceitável? Nesse mesmo estudo, Verkruysse et al. (2017) afirmam que, dos estudos relacionados com a obtença˜ o da SpO2 analisados para a elaboraça˜ o do artigo, nenhum apresentou, de forma convincente que as soluço˜ es baseadas em câmera são calibráveis. Porém, os autores finalizam concluindo que existem fortes evidências que e´ poss´ıvel utilizar uma curva de calibraça˜ o para obtença˜ o da SpO2 em soluço˜ es baseadas em câmeras, embora mais estudos sejam necessários. Portanto, a questão da calibraça˜ o u´ nica ainda e´ uma questão não totalmente respondida. O processo de calibraça˜ o correlaciona a taxa RR, que e´ calculada pela soluça˜ o proposta, com o valor da SpO2 , obtido por um ox´ımetro de referência. Nesta pesquisa, foi utilizada a equaça˜ o linear de melhor ajuste, para obter os coeficientes α e β , similarmente ao que e´ feito nos estudos de Scully et al. (2012), Kong et al. (2013), Tarassenko et al. (2014), Bal (2015), Addison (2016), Shao et al. (2016a), Mishra et al. (2017), Fan e Li (2018). O processo de calibraça˜ o e´ melhor detalhado na Seça˜ o 4.4.1. 2.4. PROBLEMAS ENVOLVENDO O MONITORAMENTO COM CONTATO Os métodos com contato f´ısico apresentam alguns problemas. O uso do método. invasivo pode acarretar risco de contaminaça˜ o, trombose ou isquemia do membro em que a via de acesso foi inserida. No método não invasivo e com contato f´ısico, o ox´ımetro de pulso, quando usado por um tempo prolongado, em contato com a pele, pode ocasionar lesões. Para pacientes recém-nascidos, idosos, pacientes que apresentam dermatite de contato (irritaça˜ o severa na pele ocasionada pelo contato prolongado de determinados materiais), pacientes com pênfigo vulgar, ou que apresentem algum n´ıvel de autismo, o contato com os sensores do ox´ımetro diminui a qualidade de vida durante o monitoramento, por desconforto gerado pelo contato f´ısico. A Figura 9 (A) mostra um recém-nascido que apresenta lesões por uso prolongado de sensores. A Figura 9 (B) mostra um paciente com dermatite de contato provocada pelo uso dos sensores colados a` pele. A Figura 9 (C) mostra um paciente com pênfigo vulgar, uma doença que causa bolhas em toda a pele. Para paciente com pênfigo vulgar ou queimaduras muito extensas, o uso do sensor com contato f´ısico não e´ recomendado, pois pode agravar o quadro de saúde. Esses são alguns exemplos de problemas ocasionados pelo uso de equipamentos com contato f´ısico..

(33) 27 Figura 9: Pacientes com problemas com sensores de contato f´ısico.. Fonte: (A) Scalise (2012), (B) Stingeni et al. (2015), (C) Corral et al. (2013).. 2.5. MONITORAMENTO BASEADO EM IMAGENS A iPPG (image Photoplethysmography) e´ um método baseado em câmeras de v´ıdeo,. para visualizar os vasos sangu´ıneos sobre a pele e obter sinais fisiológicos (SUN; THAKOR, 2016). O primeiro protótipo de um ox´ımetro de pulso foi feito por Aoyagi em 1974 (HUCH et al., 2013). Apenas em 2005, Wieringa et al. (2005) apresentaram o primeiro estudo sobre a possibilidade de mensurar a SpO2 com uma câmera de v´ıdeo. Entretanto, Van Gastel et al. (2016) afirmam que Wieringa et al. (2005) não apresentaram os resultados da saturaça˜ o de oxigênio e que o primeiro estudo que estimou a saturaça˜ o de oxigênio sem contato foi Humphreys et al. (2007). A iPPG e´ , frequentemente, utilizada para a mensuraça˜ o de sinais fisiológicos. Porém poucos estudos exploram a SpO2 , afirmam Verkruysse et al. (2017). Em comparaça˜ o com o ox´ımetro de pulso, a iPPG substitui o fotosensor pela câmera (LIU et al., 2012). 2.6. SISTEMA DE COR RGB Uma imagem digital e´ um arquivo eletrônico que e´ formado por elementos de imagem. quadrados denominados pixels. Sendo assim, digitalizar uma imagem significa converter ou capturar eletronicamente uma imagem por meio de um scanner ou de uma câmera digital (CHING; JUROSZEK, 2012). O padrão RGB e´ formado pelas três cores primárias Red - vermelho, Green - verde e Blue - azul. No sistema RGB, a imagem colorida pode ser representada por três matrizes. Cada matriz especifica a quantidade de vermelho, verde ou azul que compõe a imagem. Cada pixel possui brilho ou intensidade representado por um número entre 0 e 255, em que 0 e´ a ausência de intensidade e 255 e´ a intensidade máxima.

(34) 28. da cor. Portanto a tripla R=0, G=0 e B=0 corresponde a` cor preta e R=255, G=255 e B=255 corresponde a` cor branca na imagem. Câmeras RGB possuem três sensores, um para capturar cada cor ou canal de cor (MIURA, 2013; BURGER; BURGE, 2016; CHING; JUROSZEK, 2012). 2.7. ˜ DA AREA ´ DEFINIÇAO DE INTERESSE (ROI) Para reduzir o tempo de processamento e a utilizaça˜ o de memória RAM, e´ necessário. definir uma região de interesse ou ROI (region of interest), para evitar que a imagem completa seja processada pelo sistema. Segundo Marino (2015), a testa e´ um lugar prop´ıcio para a oximetria de pulso, pois a circulaça˜ o arterial nessa região (que se origina na artéria carótida interna) e´ menos propensa a` vasoconstriça˜ o do que as artérias digitais nos dedos. Por isso, para este estudo, a região escolhida foi a testa. A Figura 10 mostra as veias do rosto. Figura 10: Anatomia da face - veias da testa.. Fonte: KevinCease (2018).. 2.8. ˜ DE VÍDEO EULERIANA (EVM) MAGNIFICAÇAO O método de magnificaça˜ o de v´ıdeo Euleriana (Eulerian Video Magnification) foi. apresentado na conferência de computaça˜ o gráfica SIGGRAPH 2012. Segundo Wu et al. (2012), utilizando uma sequência de v´ıdeo padrão como entrada, o método e´ capaz de revelar variaço˜ es de movimento e cores que são dif´ıceis ou imposs´ıveis de perceber a olho nu..

(35) 29. A Figura 11 apresenta uma visão geral do processo de magnificaça˜ o. Figura 11: Visão geral do processo de magnificaça˜ o de v´ıdeo Euleriana.. Fonte: Wu et al. (2012).. Para amplificar as variaço˜ es de movimento e cores, cada frame do v´ıdeo passa por um processo de amplificaça˜ o temporal e espacial. Primeiramente, o sistema decompõe a sequência de v´ıdeo de entrada em diferentes sequências de faixas de frequências espacial e aplica o mesmo filtro temporal em todas a faixas. As faixas espaciais filtradas são então amplificadas por um fator α, e adicionadas de volta no sinal original, usado para gerar o v´ıdeo de sa´ıda. A escolha do filtro temporal e dos fatores de amplificaça˜ o pode ser alterada para diferentes aplicaço˜ es (WU et al., 2012). A Figura 12 mostra um exemplo de utilizaça˜ o do método EVM, para visualizar os batimentos card´ıacos do indiv´ıduo monitorado. Figura 12: Método de magnificaça˜ o de v´ıdeo Euleriana.. Fonte: Wu et al. (2012)..

(36) 30. A Figura 12 (a) e´ a sequência de v´ıdeo de entrada, a Figura 12 (b) e´ a sequência de v´ıdeo magnificado, a Figura 12 (c) e´ o gráfico que representa as fatias (slices) espaço-temporais da sequência de v´ıdeo de entrada e a Figura 12 (d) e´ o gráfico das fatias espaço-temporais da sequência de v´ıdeo magnificado, onde as variaço˜ es de intensidade de cor ficam evidenciadas. A variaça˜ o de coloraça˜ o na pele e´ ocasionada pela circulaça˜ o sangu´ınea, sendo impercept´ıvel a olho nu. Após o processo de magnificaça˜ o, a alteraça˜ o na coloraça˜ o da pele e´ vis´ıvel, pois e´ amplificada a variaça˜ o da intensidade de cor dos pixels que compõem a imagem naquele instante de tempo (WU et al., 2012). O processo de magnificaça˜ o possui várias etapas que são apresentadas na Figura 13. Figura 13: Detalhamento do processo de magnificaça˜ o de v´ıdeo Euleriana.. Fonte: Autoria própria.. Etapa 1: a imagem e´ obtida pela câmera de v´ıdeo. Etapa 2: o frame que compõe o v´ıdeo e´ enviado para o algoritmo EVM. Etapa 3: ao receber o frame, a operaça˜ o resize down e´ realizada, a qual reduz o tamanho do frame. Etapa 4: após a reduça˜ o de tamanho, a operaça˜ o blur e´ usada como filtro espacial para reduzir as altas frequências. Então são aplicados dois filtros passa baixa recursivos (Infinite Impulse Response - IIR) para limitar a amplificaça˜ o das frequências, com o propósito de delimitar as frequências de interesse. Por exemplo, para determinar a frequência card´ıaca, e´ necessário delimitar a faixa de frequência entre 0.4-4Hz que corresponde a 24-240 batimentos por minuto (WU et al., 2012). Etapa 5: após ser filtrado, o frame passa pelo processo de amplificaça˜ o, em que o resultado do filtro temporal e´ multiplicado por um fator α, que resulta na magnificaça˜ o da variaça˜ o de cor ou movimento no frame. Etapa 6: o frame e´ submetido a` operaça˜ o resize up. Etapa 7: o frame retorna ao tamanho original e e´ adicionado novamente ao frame original. Etapa 8: o resultado do processo, que e´ a imagem magnificada..

(37) 31. 3. ˜ DA LITERATURA REVISAO. O levantamento dos estudos presentes na lietratura sobre a obtença˜ o da SpO2 sem contato f´ısico utilizando imagens de v´ıdeo foram identificados através do processo de mapeamento sistemático conforme descrito nas seço˜ es a seguir. ´ METODO DE PESQUISA. 3.1. O método de pesquisa utilizado para realizar a revisão da literatura foi o mapeamento sistemático, o qual segue as diretrizes descritas em Petersen et al. (2015) e Kitchenham (2007). Conforme descrevem os autores de Kitchenham (2007), o mapeamento sistemático e´ mais adequado do que uma revisão sistemática, quando o tópico de pesquisa possui poucas evidências ou e´ muito amplo. Os resultados de um mapeamento sistemático auxilia na identificaça˜ o de lacunas, e pode identificar novos estudos primários a serem conduzidos (KITCHENHAM, 2007). Sendo assim, o mapeamento sistemático apresenta uma visão ampla de um determinado tópico de pesquisa e auxilia na identificaça˜ o de poss´ıveis subtópicos que necessitam de mais estudos primários (NAKAGAWA, 2017). 3.1.1. PROCESSO DE PESQUISA Em Kitchenham (2007) os autores sugerem que os seguintes passos sejam seguidos. para realizar o mapeamento sistemático: - Desenvolver um protocolo. - Definir a questão de pesquisa. - Definir a estratégia de busca. - Definir quais os dados serão extra´ıdos de cada estudo primário incluindo os de qualidade. - Manter a lista de estudos inclu´ıdos e exclu´ıdos. - Usar diretrizes de s´ıntese de dados. - Usar diretrizes de relatórios..

(38) 32. 3.1.1.1. PROTOCOLO A definiça˜ o do protocolo de pesquisa e´ o documento que espec´ıfica os métodos que. serão utilizados para conduzir o mapeamento (KITCHENHAM, 2007). No protocolo estão descritos o objetivo do mapeamento e as questões de pesquisa que e´ parte essencial para a conduça˜ o do mapeamento. Para esse estudo o objetivo e´ : identificar estudos relacionados com a obtença˜ o da saturaça˜ o de oxigênio sem contato f´ısico com o indiv´ıduo monitorado utilizando imagens de v´ıdeo. Para isso, foram definidas as seguintes questões de pesquisa: - Quais são os métodos e técnicas utilizados para o monitoramento da SpO2 sem contato f´ısico através de câmeras de v´ıdeo? - E´ poss´ıvel monitorar a SpO2 utilizando imagens de v´ıdeo em tempo real? 3.1.2. ˜ DOS ESTUDOS PRIMARIOS ´ ´ IDENTIFICAÇAO - ESTRATEGIA DE BUSCA A fim de localizar os estudos primários, foram realizadas buscas automáticas e foi. adotada a técnica backward snowballing. Para a realizaça˜ o da busca automática, utilizada nas bibliotecas digitais e nos motores de busca, elencadas no Quadro 1, foi necessária a definiça˜ o da string de busca. As buscas não foram restringidas por per´ıodo de ano. O processo de construça˜ o da string de busca considerou os seguintes pontos: - Busca de palavras-chave em artigos relevantes ao tema, obtidos em busca informal realizada anteriormente ao mapeamento; - Identificaça˜ o de sinônimos e termos alternativos as palavras-chave; - Utilizaça˜ o do conector booleano OR para agrupar palavras-chave sinônimas e alternativas; - Utilizaça˜ o do conector booleano AND para associar palavras-chave; - Realizaça˜ o de buscas piloto com a string de busca para verificar se estudos relevantes obtidos anteriormente aparecem nas buscas; - Ajuste da string de busca a` s sintaxes das bibliotecas digitais e motores de busca; Sendo assim, a string de busca desse mapeamento sistemático ficou definida da seguinte forma: (“SpO2 estimation” OR “oxygen saturation” OR “blood oxygen saturation” OR SpO2 OR oxymetry OR “pulse oxymetry”) AND (photoplethysmographic OR PPG OR IPPG OR rPPG OR “remote PPG”) AND (no-contact OR noncontact OR no-invasive OR contactless OR camera OR webcam)..

(39) 33. Os campos considerados para a busca dos artigos foram: resumo, t´ıtulo e palavraschave (TITLE-ABS-KEY). O Quadro 1 apresenta as bibliotecas e o motor de busca utilizados para o levantamento dos estudos e a data da realizaça˜ o das buscas. Para a busca snowballing além dos artigos retornados nas buscas automáticas, foram utilizadas as revisões sistemáticas: Liu et al. (2012), Sun e Thakor (2016) e Al-Naji et al. (2017). Quadro 1: Bibliotecas online.. Data da realizaça˜ o da busca. Fonte ACM Digital Library ScienceDirect IEEE Xplore Digital Library Scopus. 17/04/2018 17/04/2018 17/04/2018 17/04/2018. Fonte: Autoria própria.. 3.1.3. ˜ DOS ARTIGOS PROCESSO DE SELEÇAO Os artigos passaram por uma triagem de 3 estágios, o que resultou na lista final de. estudos primários. A Figura 14 mostra os detalhes dessa triagem. Figura 14: Seleça˜ o dos estudos primários.. Fonte: Autoria própria..

(40) 34. Inicialmente 791 artigos foram retornados ao serem executadas as buscas automáticas nas base cient´ıficas (vide Quadro 1) utilizando a string de busca predefinida, desse total, 73 artigos foram exclu´ıdos por serem duplicados, restando 718 artigos que foram considerados como a seleça˜ o inicial. Após a leitura dos t´ıtulos e resumos dos artigos da seleça˜ o inicial, 649 estudos foram exclu´ıdos, por não atenderem os critérios de exclusão (vide Seça˜ o 3.1.4), restando 69 artigos para a leitura completa do texto. Esse montante consiste na seleça˜ o final. Ao aplicar os critérios de inclusão (I1) e (I2) (vide Seça˜ o 3.1.4) nesse u´ ltimo conjunto de estudos, 53 estudos foram exclu´ıdos, restando 16 estudos primários que compreende o conjunto dos estudos primários. Para complementar a busca automática foi utilizada a técnica de backward snowballing. Essa técnica consiste em analisar as referências dos artigos retornados na busca automática a fim de identificar artigos relevantes que não foram encontrados utilizando a string de busca (JALALI; WOHLIN, 2012). Para tal, as referências dos 16 artigos que compõem a seleça˜ o final foram analisadas e as revisões sistemáticas: Liu et al. (2012), Sun e Thakor (2016) e Al-Naji et al. (2017) foram consideradas. Esse processo resultou na adiça˜ o de 1 novo artigo a` lista final, totalizando 17 estudos primários. Foram realizadas pesquisas com a string de busca no Portal de periódicos Capes com os termos em livre traduça˜ o para o português, mas nenhum estudo relacionado com a obtença˜ o da SpO2 sem contato f´ısico foi encontrado, além dos que já tinham sido retornados na busca com os termos em inglês. 3.1.4. ´ ˜ E EXCLUSAO ˜ CRITERIOS DE INCLUSAO Os critérios de seleça˜ o do estudo têm como objetivo identificar os estudos primários. que fornecem evidências diretas sobre a questão de pesquisa (KITCHENHAM, 2007). A seguir são listados os critérios de inclusão e exclusão. Os artigos só foram inclu´ıdos se atenderem todos os critérios de inclusão e não se enquadrarem nenhum dos critérios de exclusão. Critérios de inclusão: (I1) O artigo deve estar relacionado a obtença˜ o da SpO2 sem contato f´ısico; (I2) O artigo deve descrever adequadamente o contexto da pesquisa e como o estudo foi conduzido..