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| Acadêmico(a): Anderson Mordhorst |
| Título: CARDIOREADER: Sistema de Identificação de Batimentos Cardíacos |
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| Conclusão: |
Este trabalho propôs o desenvolvimento de um sistema de identificação de batimentos cardíacos utilizando sistemas operacionais Windows (módulo emissor) e Android (módulo receptor), utilizando comunicação bluetooth e desenvolvido em linguagem Java.
Como fonte de dados de sinais vitais, foi utilizado a MIT-BIH Arrhytmia Database (Physionet, 2012), sendo composta de 48 amostras de 24 minutos cada, coletadas de 47 pacientes (sendo que um dos paciente possui duas amostras na base).
Para identificação de batimentos cardíacos na base de dados, foi utilizado algoritmos de filtragem de sinais (passa-alta e passa-baixa) para eliminação a atenuação de sinais indesejados para que se pudesse computar a quantidade de batimentos cardíacos existentes em cada registro da base, utilizando algoritmos de limiar fixo e adaptativo.
Os resultados obtidos pelo sistema de identificação de batimentos cardíacos foram considerados razoáveis. Os algoritmos de filtragem obtiveram resultados ruins na maioria dos registros, não removendo os sinais ruidosos em boa parte da base de dados. Em relação aos algoritmos de identificação propostos, ambos (limiar fixo e limiar adaptativo) tiverem seus resultados prejudicados pela existência de ruídos no sinal filtrado, sendo o algoritmo de limiar adaptativo o que mais se aproxima dos resultados da base de dados, seguido pelo algoritmo de limiar fixo em 1/5 e por último o algoritmo de limiar fixo em 2/3.
Os trabalhos correlatos de Sampaio (2011), Ferreira et al. (2012) e Bhatia et al. (2010) não fornecem dados comparáveis com o trabalho proposto. No entanto, os resultados adquiridos em testes demonstram que o sistema de identificação de batimentos cardíacos proposto neste trabalho pode ser aplicado facilmente nos cenários idealisados pelos trabalhos correlatos. A combinação de um emissor de sinal cardíaco comunicando com um smartphone via bluetooth torna o projeto versátil e de fácil utilização.
Destaca-se como limitação do projeto o funcionamento do módulo emissor em máquinas virtuais Java em 32 bits (devido a limitação da biblioteca utilizada BlueCove). No módulo receptor, somente é possível efetuar a conexão bluetooth em dispositivos já pareados (a aplicação não efetua pareamento automatizado). A análise de sinais vitais é feita no período de um em um minuto.
As dificuldades encontradas no decorrer do desenvolvimento do projeto foram a ineficiênca do emulador Android para desktop (não possui suporte ao bluetooth, dificultando o processo de depuração do módulo receptor) e a ausência de um especialista na área de cardiologia (que responderia as muitas perguntas levantadas no desenvolimento desse projeto).
Por fim, este trabalho apresenta um conjunto de funcionalidades que podem ser empregados em muitos cenários, inclusive nos cenários descritos pelos trabalhos correlatos. Este trabalho pode servir de base para futuros trabalhos na área de identificação de arritmias cardíacas, item muito importante para o diagnóstico preciso de um cardiologista.
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