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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/55519

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dc.contributor.advisorSILVA, Marilú Gomes Netto Monte da-
dc.contributor.authorMARANHÃO, Giullia Braga de Albuquerque-
dc.date.accessioned2024-03-20T15:04:08Z-
dc.date.available2024-03-20T15:04:08Z-
dc.date.issued2024-02-08-
dc.date.submitted2024-03-15-
dc.identifier.citationMARANHÃO, Giullia Braga de Albuquerque. Design e desenvolvimento de um protótipo de dispositivo vestível para monitoramento de sinais vitais. 2024. TCC (Graduação) - Curso de Engenharia Biomédica, Departamento de Engenharia Biomédica, Centro de Tecnologia e Geociências, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/55519-
dc.description.abstractPor meio dos avanços na tecnologia de dispositivos vestíveis, tornou-se possível a coleta contínua e não invasiva de sinais vitais. Em particular, os sinais fisiológicos de Fotopletismografia (PPG) e Eletrocardiograma (ECG) destacam-se como meios para a extração de parâmetros como a Frequência Cardíaca (FC) e a Saturação de Oxigênio (SpO2). Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um protótipo de vestível para aquisição de sinais de ECG e PPG e extração de sinais vitais. Para isso, foi realizada a elaboração do seu circuito elétrico, bem como o projeto de uma Placa de Circuito Impresso (PCI) específica para o dispositivo. Além disso, utilizando um microcontrolador, um sinal de ECG artificial foi lido e transmitido por Bluetooth Low Energy (BLE). A partir disso, construiu-se um website para recepção de amostras deste sinal, que comunica-se com uma API responsável por realizar o seu processamento. Este processamento baseou-se na adaptação de uma função da biblioteca NeuroKit2 para Python, e foram testadas diferentes combinações entre métodos de pré-processamento e detecção de picos, para as quais o erro percentual médio absoluto na medida de FC foi calculado. A combinação escolhida, por fim, obteve um erro relativamente baixo de 9,69\%. Apesar das limitações enfrentadas, como atrasos na entrega de componentes eletrônicos, foi possível cumprir os objetivos do trabalho, gerando a versão inicial do protótipo para a construção futura de um dispositivo completo. As informações geradas podem contribuir para o desenvolvimento de estudos similares, estimulando a inovação em tecnologias vestíveis para monitoramento de sinais vitais.pt_BR
dc.format.extent82p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectDispositivos vestíveispt_BR
dc.subjectEletrocardiogramapt_BR
dc.subjectFotopletismografiapt_BR
dc.subjectBluetooth low energypt_BR
dc.subjectFrequência cardíacapt_BR
dc.titleDesign e desenvolvimento de um protótipo de dispositivo vestível para monitoramento de sinais vitaispt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/4803798677736724pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/8098480041936192pt_BR
dc.description.abstractxThrough advances in wearable devices technology, continuous and non-invasive collection of vital signs has become possible. In particular, the physiological signals of Photoplethysmography (PPG) and Electrocardiogram (ECG) stand out as means for the extraction of parameters such as heart rate (HR) and oxygen saturation (SpO2). In this context, the objective of this work is the development of a prototype of a wearable for the acquisition of ECG and PPG signals and extraction of vital signs. For this, the elaboration of its electrical circuit, as well as the design of a specific Printed Circuit Board (PCB) device were accomplished. Additionally, by using a microcontroller, an artificial ECG signal was read and transmitted with Bluetooth Low Energy (BLE). From this, a website was built for receiving samples of this signal, which communicates with an API responsible for carrying out its processing. This processing was based on the adaptation of a function from the NeuroKit2 library for Python, and different combinations of pre-processing and peak detection were tested, for which the mean absolute percentage error in the HR measurement was calculated. The chosen combination obtained a relatively low error of 9.69\%. Despite the limitations encountered, such as delays in delivery of electronic components, it was possible to fulfill the objectives of the work, generating the initial version of the prototype for the future construction of a complete device. The information generated can contribute to the development of similar studies, stimulating innovation in wearable technologies for vital signs monitoring.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Engenharias::Engenharia Biomédicapt_BR
dc.degree.departament::(CTG-DEBM) - Departamento de Engenharia Biomédicapt_BR
dc.degree.graduation::CTG-Curso de Engenharia Biomédicapt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece nas coleções:TCC - Engenharia Biomédica

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