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Aquisição de Sinais Fisiológicos Aplicação ao controlo de uma plataforma móvel a partir do EOG João Pedro Batista Dionízio Vilhena Raminhos Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Júri Presidente: Prof. Carlos Jorge Ferreira Silvestre Orientadores: Prof. João Miguel Raposo Sanches Prof. Rodrigo Martins de Matos Ventura Vogal: Prof. Moisés Simões Piedade Abril 2009
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Aquisição de Sinais Fisiológicos
Aplicação ao controlo de uma plataforma móvel a partir do EOG
João Pedro Batista Dionízio Vilhena Raminhos
Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em
Engenharia Electrotécnica e de Computadores
Júri
Presidente: Prof. Carlos Jorge Ferreira Silvestre
Orientadores: Prof. João Miguel Raposo Sanches
Prof. Rodrigo Martins de Matos Ventura
Vogal: Prof. Moisés Simões Piedade
Abril 2009
I
Agradecimentos
Quero agradecer aos meus pais, João e Maria José, e ao meu irmão, António,
pela confiança depositada em mim e pela paciência que tiveram no decorrer deste
trabalho e de todo o curso. Apoiaram e incentivaram todos os momentos que passei no
Instituto Superior Técnico, muitos deles felizes, outros nem tanto, mas só com a sua
ajuda consegui superar as dificuldades encontradas.
Quero também agradecer à Viviana. Juntos ultrapassámos muitos obstáculos,
alguns dos quais bastante difíceis. Foi com ela que passei momentos inesquecíveis. Por
tudo, obrigado.
Ao André, obrigado por toda a ajuda e apoio. Foram muitas as horas de estudo e
de trabalho mas valeu a pena.
À Dora, o meu obrigado pela ajuda que me deu. Ajudou-me desde o inicio da
minha vida universitária e sem ela teria sido bastante mais difícil.
Ao Professor João Sanches, obrigado pela sua disponibilidade total e pelas ideias
que me deu durante todo o desenrolar deste trabalho. Gostei muito de trabalhar com
ele. Quando nos deparávamos com algum problema, parece que tinha sempre uma
solução na ponta da língua.
Gostaria de deixar um agradecimento especial ao Sr. Pina. Sem a sua ajuda e
ideias, este projecto teria ficado mais pobre.
Finalmente, um beijinho muito grande ao meu “priminho” Gonçalo, por todas as
alegrias que me proporcionou desde o seu nascimento. Terá sempre aqui um “primo”
do coração…
II
III
Resumo
A aquisição de sinais fisiológicos é de vital importância no diagnóstico de
determinadas patologias. Um dos sinais fisiológicos mais importantes e utilizados é o
electrocardiograma (ECG), que permite diagnosticar diversas doenças cardíacas. Existem
diversos exames para adquirir o ECG, sendo que o fundamental no âmbito deste
trabalho é o exame Holter, um exame que monitoriza a actividade cardíaca durante um
longo período de tempo. Um outro sinal fisiológico é o electrooculograma (EOG), que
monitoriza a actividade ocular. Este sinal electrofisiológico pode ser utilizado para
controlar dispositivos externos, o que poderá ser extremamente útil em aplicações para
pessoas de mobilidade reduzida. A temperatura central do corpo humano é um
indicador fisiológico importante na detecção e diagnóstico de distúrbios do sono. A
temperatura central do corpo humano pode ser estimada com precisão no pavilhão
auricular, devido à partilha de vasos com o hipotálamo, região do cérebro que controla a
temperatura corporal.
Esta dissertação propõe-se desenvolver um sistema de aquisição de sinais
electrofisiológicos genéricos e um outro de aquisição da temperatura central. Estes
sistemas serão de reduzida dimensão, baixo custo de produção e utilizarão o canal de
áudio para transmissão do sinal fisiológico para um dispositivo de processamento. O
sistema de aquisição de sinais electrofisiológicos a desenvolver neste trabalho pretende
adquirir quer o ECG, quer o EOG, sem alterações significativas em termos de
componentes electrónicos.
Pretende-se ainda desenvolver uma aplicação ilustrativa para utilizar o sistema
tendo como objectivo controlar um robô simulando uma cadeira de rodas eléctrica, com
recurso ao sinal de EOG.
Palavras-chave: Sinais electrofisiológicos, ECG, EOG, temperatura.
IV
V
Abstract
The acquisition of physiological signals is of vital importance in the diagnosis of
certain diseases. One of the most important and used physiological signal is the
electrocardiogram (ECG), which allows to diagnose several heart diseases. There are
several tests to acquire the ECG and one of them is the Holter test, a test that monitors
the heart activity over a long period of time. Another physiological signal is the
electrooculogram (EOG), which monitors the activity of the eyes. This
electrophysiological signal may be used to control external devices, that could be
extremely useful in systems for people with reduced mobility. The core temperature of
the human body is also a physiological indicator for the detection and diagnosis of sleep
disorders. The core temperature of the human body can be estimated with precision in
the ear, due to the sharing of vessels with the hypothalamus, a region of the brain that
controls the body’s temperature.
This thesis proposes to develop a generic electrophysiological signal acquisition
system and a core temperature acquisition system. These systems will both be of small
dimensions and low cost of production, and will use the audio channel for transmitting
the physiological signal to an external processing device. The electrophysiological signal
acquisition system to develop in this work intends to acquire both the ECG or the EOG
without significant changes in terms of electronic components.
It is still intended to develop an application in order to use the system to control
a robot using the EOG signal.
Index Terms: Electrophysiological signal, ECG, EOG, core temperature.
VI
1
Índice
Agradecimentos .................................................................................................. I
Resumo ............................................................................................................. III
Abstract ............................................................................................................. V
Índice ................................................................................................................. 1
Índice de Figuras ................................................................................................ 3
1 Introdução ...................................................................................................... 5
1.1 Motivação e Objectivos............................................................................. 6
1.2 Estado da Arte .......................................................................................... 8
1.3 Estrutura da dissertação ........................................................................... 9
2 Sinais Fisiológicos .......................................................................................... 11
2.1 Electrooculograma (EOG) ........................................................................ 11
2.2 Electromiograma (EMG).......................................................................... 12
2.3 Electrocardiograma (ECG) ....................................................................... 13
2.4 Temperatura Central .............................................................................. 13
3 Circuitos Electrónicos .................................................................................... 15
3.1 Conversor de tensão ............................................................................... 16
3.2 Aquisição ................................................................................................ 16
3.3 Cadeia de Amplificação ........................................................................... 17
3.4 Modulação ............................................................................................. 19
3.4.1 Modulador FM ................................................................................. 19
3.4.2 Modulador AM ................................................................................ 20
3.5 Temperatura ........................................................................................... 24
3.6 Desenho e montagem ............................................................................. 25
4 Programa ...................................................................................................... 29
4.1 Recolha e desmodulação ........................................................................ 29
4.2 Aplicação do algoritmo ........................................................................... 30
4.3 Comunicação com o robô ....................................................................... 30
5 Resultados Experimentais ............................................................................. 33
6 Conclusões e trabalho futuro ........................................................................ 41
7 Bibliografia .................................................................................................... 43
2
ANEXOS............................................................................................................ 45
Anexo I – EOG_wc_guidance.py .................................................................... 45
Anexo II – Pioneer_PC.py .............................................................................. 49
Anexo III – Circuito Electrónicos .................................................................... 53
Anexo IV – Manual do circuito integrado AD620 ........................................... 55
Anexo V – Manual do circuito integrado OP97 .............................................. 63
Anexo VI – Manual do circuito integrado MCP6144 ...................................... 69
Anexo VII – Manual do circuito integrado MCP602 ....................................... 73
Anexo VIII – Manual do circuito integrado LM334 ......................................... 79
Anexo IX – Manual do circuito integrado MCP1525 ...................................... 87
Anexo X – Manual do circuito integrado TC1219 ........................................... 93
3
Índice de Figuras
Figura 1 - Arquitectura do sistema. ................................................................................. 7
Figura 2 - Esquema de ligações para o controlo de um robô através do EOG. .................. 8
Figura 3 - Diagrama das gamas de frequência e tensão dos sinais electrofisiológicos. .... 11
Figura 4 - Colocação dos eléctrodos para o EOG. ........................................................... 12
Figura 5 - Diagrama de blocos do sistema...................................................................... 15
Figura 6 - Esquema de montagem do conversor de tensão. ........................................... 16
Figura 7 - Esquema de ligações do módulo de aquisição de sinais electrofisiológicos. .... 17
Figura 8 - Esquema da cadeia de amplificação. .............................................................. 18
Figura 9 - Resposta em frequência do módulo de amplificação. .................................... 19
Figura 10 - Esquema do modulador FM. ........................................................................ 19
Figura 11 - Diagrama de conceptual do funcionamento do modulador AM. .................. 21
Figura 12 - Esquema do modulador AM. ....................................................................... 21
Figura 13 - Curvas típicas observadas no multivibrador. ................................................ 23
Figura 14 - Exemplo de sinais envolvidos em todo o circuito de modulação................... 24
Figura 15 - Esquema do circuito de aquisição de temperatura. ...................................... 25
Figura 16 - Desenho do sistema de aquisição com modulador AM. ............................... 26
Figura 17 - Desenho do circuito de modulação AM. ....................................................... 26
Figura 18 - Desenho do circuito de aquisição de temperatura. ...................................... 26
Figura 19 - Placas de circuito impresso do sistema de aquisição de sinais
electrofisiológicos. ........................................................................................................ 27
Figura 20 - Processo de fabrico das placas de circuito impresso..................................... 27
Figura 21 - Aspecto final do circuito de aquisição de sinais electrofisiológicos. .............. 27
Figura 22 - Aspecto final do sistema de aquisição de temperatura................................. 28
Figura 23 - Sistemas de aquisição de EOG e ECG. ........................................................... 28
Figura 24 - Diagrama de blocos exemplificativo do programa. ....................................... 29
Figura 25 - Sinais de EOG a detectar pelo programa. ..................................................... 30
Figura 26 - Fluxograma de funcionamento do programa implementado. ....................... 31
Figura 27 - Pontos de colocação dos eléctrodos para aquisição do ECG, utilizando uma
derivação tipo II. ........................................................................................................... 33
Figura 28 - Sinal de ECG adquirido e o mesmo sinal filtrado e amplificado. .................... 34
4
Figura 29 - Sinal de ECG e o mesmo sinal modulado em amplitude. .............................. 34
Figura 30 - Pontos de colocação dos eléctrodos para aquisição do EOG......................... 34
Figura 31 - Sinal de EOG adquirido e o mesmo sinal filtrado e amplificado. ................... 35
Figura 32 - Sinal de EOG modulante e respectivo sinal modulado. ................................. 35
Figura 33 - Saída do modulador de FM com um sinal de ECG à entrada. ........................ 36
Figura 34 - Saída do multivibrador. ................................................................................ 36
Figura 35 - Saída do modulador AM. ............................................................................. 36
Figura 36 - Sinais das diversas fases do processo de desmodulação. .............................. 37
Figura 37 - Sinal de EOG adquirido e o mesmo sinal desmodulado pelo programa
desenvolvido................................................................................................................. 37
Figura 38 - Movimentos do robô em resposta a diversos sinais de EOG. ........................ 38
Figura 39 - Movimentos do robô em resposta a diversas sequências de sinais de EOG. . 38
Figura 40 - Gráfico com os resultados obtidos das diversas medições de temperatura. . 39
Figura 41 - Média das medições efectuadas e respectivo desvio padrão. ....................... 40
Figura 42 - Aquisição da temperatura a . ........................................................... 40
5
1 Introdução
Na sua actividade normal, desenvolvem-se no corpo humano processos
fisiológicos que podem ser medidos e utilizados com diferentes finalidades, como por
exemplo no diagnóstico de diversas patologias. Nestes mecanismos fisiológicos estão
envolvidos processos químicos, físicos, eléctricos e electroquímicos que podem ser
directa ou indirectamente medidos. Assim, por exemplo, é possível detectar a actividade
neuronal no cérebro através da medição do electroencefalograma (EEG), o qual reflecte
a actividade electroquímica associada à transmissão nervosa entre neurónios. O mesmo
acontece com o sistema eléctrico cardíaco, cuja actividade pode ser registada e
observada no electrocardiograma (ECG). No entanto, existem outros mecanismos
fisiológicos que não apresentam manifestações de natureza eléctrica, como seja, a
actividade hormonal ou a temperatura central. Aliás, neste último caso, a temperatura
central pode ser utilizada para medir indirectamente a produção da hormona
melatonina, produzida pela glândula pineal, que está intimamente relacionada com o
ritmo circadiário do sono.
A utilidade da medição das diversas variáveis fisiológicas, não está apenas
relacionada com os processos de diagnóstico, podendo ser utilizada noutros contextos.
De facto, estas variáveis também podem ser utilizadas para controlar dispositivos
externos ou internos. O caso mais emblemático é o dos pacemakers, em que o sinal
eléctrico gerado pelo nó sinusal do coração para estabelecer o ritmo cardíaco pode ser
medido e utilizado pelo pacemaker implantado no tórax do paciente, para gerar
impulsos de sincronização que regularizam o ritmo cardíaco em situações de taquicardia
e bradicardia crónicas ou de irregularidade persistente. Outro exemplo, muito actual, é
o dos sistemas computorizados de interface cerebral (brain computer interface - BCI) em
que os sinais de EEG, devidamente processados e descodificados, são utilizados para
controlar dispositivos externos, tais como teclados virtuais.
6
1.1 Motivação e Objectivos
Os equipamentos de medição dos sinais fisiológicos são frequentemente
complexos, sofisticados e dispendiosos. No Instituto de Sistemas e Robótica (ISR) está
organizado um grupo que se encontra a trabalhar no desenvolvimento da tecnologia de
sistemas de aquisição, processamento e transmissão de sinais biomédicos para efeitos
de diagnóstico utilizando telemóveis. O objectivo deste grupo é o de utilizar a elevada
capacidade computacional dos telemóveis actuais e a sua elevada mobilidade e
portabilidade para alojar aplicações de monitorização e diagnóstico sofisticadas que, em
geral, apenas estão disponíveis em unidades clínicas e hospitalares e cujo custo é
relativamente muito elevado. No contexto deste grupo, estão a ser desenvolvidos os
circuitos electrónicos para a aquisição de vários sinais fisiológicos, assim como os
programas para os processar e transmitir. No entanto, alguns dos algoritmos
desenvolvidos apresentam uma complexidade computacional que apenas permite sua
utilização em telemóveis de gama alta. Nestes casos, as aplicações estão a ser
desenvolvidas para computadores portáteis sendo no entanto o processo de aquisição e
processamento compatível com o que será utilizado nos telemóveis. Para isso, os
programas são desenvolvidos em Python (linguagem de programação independente da
plataforma).
O trabalho desenvolvido nesta tese tem o propósito de contribuir para os
objectivos do grupo, principalmente a três níveis:
1) Aperfeiçoamento e teste de módulos já desenvolvidos;
2) Desenvolvimento de novos módulos;
3) Desenvolvimento de uma aplicação ilustrativa envolvendo os vários
módulos realizados.
A arquitectura base de todo o sistema está representada na Figura 1 e mostra as
aplicações possíveis de efectuar com este sistema. O circuito de aquisição de sinal envia
a informação para o telemóvel por bluetooth, através de módulos específicos de
bluetooth ou através do canal de áudio de um auricular bluetooth comercial normal.
Neste último caso, o sinal adquirido modula em frequência ou em amplitude uma
portadora que é injectada no circuito do microfone do auricular e que é desmodulada
no telemóvel.
7
ModulaçãoTemperatura
Oxímetro
Actígrafo
Aquisição
ECG
EOG
EMG
Figura 1 - Arquitectura do sistema.
Como atrás se referiu, as três componentes principais deste trabalho são as
seguintes:
1) Aperfeiçoamento e teste de um módulo de aquisição de electrocardiograma
(ECG), electrooculograma (EOG) e electromiograma (EMG) com duas tomadas.
Um circuito mede duas tensões e amplifica a sua diferença. Este
módulo, já anteriormente desenvolvido numa tese de mestrado [1],
necessitou de algumas alterações significativas, designadamente num melhor
ajuste da sua resposta em frequência de forma a aumentar a atenuação do
ruído de alta frequência sem distorcer o sinal. A placa de circuito impresso foi
redesenhada de forma a acomodar as alterações e a permitir a sua adaptação
tanto ao modulador AM como ao FM.
2a) Desenvolvimento de um modulador AM miniaturizado.
Este módulo é de grande importância, pois embora a modulação AM
seja mais sensível ao ruído aditivo que o modulador FM, permite uma
desmodulação muito mais simples e computacionalmente mais eficiente.
Este módulo pode ser acoplado a todos os outros módulos de aquisição
desenvolvidos, ou a desenvolver, de forma a permitir a transmissão do sinal
para o telemóvel ou para o computador portátil através do canal de áudio.
Este módulo é baseado num multivibrador cuja onda quadrada é modulada
em amplitude. A frequência da portadora é escolhida de forma que apenas a
primeira harmónica seja transmitida sendo todas as outras eliminadas pelo
canal de áudio. Com esta metodologia foi possível desenhar um circuito
muito compacto para permitir o seu fácil acoplamento físico aos auriculares
bluetooth comerciais de dimensões muito reduzidas.
8
2b) Desenvolvimento de um sensor de temperatura central destinado
principalmente ao diagnóstico de distúrbios do sono.
Como se disse, em [1] já tinha sido apresentado um sensor com esta
finalidade, mas este fornece o sinal modulado em frequência. Nesta tese,
apresenta-se uma nova versão deste módulo, em que o sinal da temperatura
é modulado em amplitude. Assim, foi possível desenhar um outro circuito
muito mais compacto e que pode ser totalmente introduzido no canal
auditivo, o que vai permitir uma medição contínua e cómoda da temperatura
central no tímpano 24 sobre 24 horas.
3) Desenvolvimento de uma aplicação composta pelo módulo de aquisição de EOG
e por uma plataforma móvel.
Nesta aplicação, tanto o módulo de aquisição de EOG como a
plataforma móvel estão a comunicar com um computador portátil, tal como
se pode observar na Figura 2. O objectivo é o controlo da velocidade e da
direcção da plataforma através do movimento dos olhos. Esta aplicação
pretende simular um sistema real, em que uma cadeira de rodas eléctrica é
controlada pelo seu utilizador, apenas através dos movimentos oculares, o
que é particularmente útil no caso de tetraplégicos. A comunicação da
plataforma móvel com o portátil é feita por bluetooth.
Modulação
AMAquisiçãoEOG
Figura 2 - Esquema de ligações para o controlo de um robô através do EOG.
1.2 Estado da Arte
Com o desenvolvimento da tecnologia, têm surgido com maior frequência
sistemas auxiliares a pessoas de mobilidade reduzida, em particular a tetraplégicos.
Devido à sua incapacidade de movimento, é de extrema importância o desenvolvimento
destes sistemas, que devem ser cada vez mais robustos e funcionais, para proporcionar
uma maior autonomia e consequentemente uma melhor qualidade de vida a estas
pessoas.
9
Em [2], foi desenvolvido um sistema que permite controlar o ambiente de
trabalho de um computador, utilizando para tal 5 canais de aquisição de sinais de EMG.
Por utilizar o EMG, cujos sinais eléctricos são de amplitude superior a outros sinais
electrofisiológicos, o sistema é mais sensível ao ruído. Apesar disso, devido à sua
elevada amplitude, a tarefa de processamento de sinal fica facilitada. Além disso, não é
um sistema muito prático para o utilizador, pois além de necessitar muitos eléctrodos
para o sistema funcionar em toda a sua plenitude, também não é simples a colocação
dos eléctrodos para a aquisição do sinal de EMG dos músculos desejados.
Em [3], [4] e [5] são propostos sistemas de controlo de um robô recorrendo ao
EOG. Estes sistemas determinam a posição dos olhos, relativamente à sua posição de
repouso, para controlar uma cadeira de rodas eléctrica. A diferença do trabalho
proposto nesta tese para estes sistemas, é a possibilidade que o sistema agora proposto
tem de adquirir outros sinais electrofisiológicos que não o EOG e o facto de o sinal
adquirido poder ser transmitido pelo canal de áudio de um dispositivo de
processamento externo.
Em [6] foi desenvolvido um sistema muito semelhante ao proposto nesta tese,
com a diferença muito particular de que em [6] o sinal fisiológico utilizado é o EMG em
torno da cabeça, sendo este sinal muito propicio ao ruído. Além disso, é um sistema de
dimensões muito maiores, relativamente ao sistema proposto neste trabalho e envolve
um maior número de dispositivos.
Por outro lado, também têm sido desenvolvidos sistemas que, em vez de
adquirir sinais fisiológicos, geram. Em [7] foi desenvolvido um sistema que gera sinais
eléctricos para serem interpretados pelo córtex visual. Este sistema codifica imagens de
vídeo e envia-os pelo nervo óptico para a área visual do córtex.
1.3 Estrutura da dissertação
Esta tese encontra-se dividida em mais 5 capítulos. No capítulo 2, são descritos
os sinais fisiológicos relevantes no contexto desta tese. Nos capítulos 3 e 4, são descritos
os circuitos electrónicos e a aplicação de controlo da plataforma móvel. No capítulo 5,
são apresentados os resultados experimentais obtidos com os circuitos electrónicos e
com a aplicação desenvolvida. Finalmente, no capítulo 6, são apresentadas as
conclusões do trabalho realizado, assim como sugestões para possíveis melhoramentos
a aplicar ao trabalho desenvolvido nesta tese.
10
11
2 Sinais Fisiológicos
Muitos órgãos do corpo humano, tais como o coração, o cérebro, os músculos
ou os olhos, possuem actividade eléctrica. O coração produz um sinal denominado de
electrocardiograma (ECG). O cérebro produz um sinal denominado
electroencefalograma (EEG). A actividade muscular, tal como a contracção ou relaxação,
produz um electromiograma (EMG). O movimento ocular resulta num sinal chamado de
electrooculograma (EOG) [8].
Utilizando técnicas de medição destes e de outros sinais eléctricos do corpo
humano, obtém-se indicações importantes acerca do normal funcionamento dos
respectivos órgãos.
2.1 Electrooculograma (EOG)
O olho possui um potencial eléctrico de repouso entre as suas zonas frontal e
posterior. Esse potencial deriva essencialmente do epitélio pigmentar da retina e reage
às alterações de iluminação nesta, sendo a frente do olho electricamente positiva
comparado com a parte de trás [9]. A electrooculografia, EOG, é uma técnica que
permite medir esta diferença de potencial ocular recorrendo à utilização de dois
eléctrodos entre cada uma das extremidades do olho.
O sinal eléctrico obtido pela electrooculografia possui características bem
conhecidas, sendo que a gama de amplitudes se situa entre os e os e a
gama de frequências entre os (DC) e os [8]. Na Figura 3 está representado um
diagrama contendo as gamas de tensões e de frequências do sinal de EOG.
Figura 3 - Diagrama das gamas de frequência e tensão dos sinais electrofisiológicos.
12
Uma possível implementação desta técnica é a utilização de três eléctrodos, tal
como está representado na Figura 4, para medir a diferença de potencial em ambos os
olhos simultaneamente. Dois eléctrodos são colocados nas extremidades do osso
esfenóide e um outro eléctrodo é colocado no osso frontal, servindo este de ponto de
referência para as tensões geradas em ambos os olhos.
Esta forma de medição permite recolher um sinal electrofisiológico de amplitude
superior ao que seria de esperar, quando realizada a medição em apenas um olho, visto
que, enquanto um olho tem uma determinada diferença de potencial, o outro olho
possui uma diferença de potencial sensivelmente simétrica. Efectuando uma subtracção
dos sinais obtidos, consegue-se obter um sinal com sensivelmente o dobro da amplitude
do sinal electrofisiológico original.
Figura 4 - Colocação dos eléctrodos para o EOG.
2.2 Electromiograma (EMG)
Sinais electromiográficos, EMG, são sinais biomédicos que correspondem às
correntes eléctricas geradas nos músculos durante a sua contracção e relaxação,
representando a actividade neuromuscular. Verifica-se que o sinal de EMG é um sinal
complexo que é controlado pelo sistema nervoso e depende anatómica e
fisiologicamente das propriedades dos músculos [10].
Uma das grandes dificuldades na utilização dos sinais de EMG em aplicações
reais é o facto de este sinal ser bastante ruidoso, visto o sinal atravessar diferentes
tecidos musculares até chegar à pele, zona de aquisição do sinal. Este facto, aliado à
interacção dos sinais de diferentes funções motoras, torna difícil a utilização destes
sinais em comparação com outros sinais electrofisiológicos como o EOG.
O EMG, tal como qualquer outro sinal electrofisiológico, possui características
eléctricas bem conhecidas, nomeadamente em termos de gamas de frequências e de
13
tensões, nomeadamente entre e de amplitude e entre e de
frequência. Estas gamas podem ser observadas no diagrama da Figura 3.
2.3 Electrocardiograma (ECG)
Electrocardiograma é o registo dos fenómenos eléctricos que se originam
durante a actividade cardíaca [11]. O sinal de ECG à superfície do corpo é de reduzida
amplitude, corrompido com ruído, gerado quer pelo deslocamento dos eléctrodos, quer
pela actividade muscular próxima dos pontos de aquisição do ECG [8]. A recolha deste
tipo de sinais é bastante importante no diagnóstico de anomalias cardíacas, tais como
arritmias ou taquicardias.
O ECG possui uma gama de tensões entre e e uma gama de
frequências que varia entre e , tal como se pode observar na Figura 3.
2.4 Temperatura Central
No desenvolvimento deste projecto, verificou-se que seria possível adaptar o
sistema de forma a adquirir outro tipo de sinais fisiológicos, também úteis no
diagnóstico das mais variadas patologias clínicas ou distúrbios. Devido à relação da
temperatura central do corpo humano com a produção de melatonina, surgiu a
necessidade de uma correcta leitura desta temperatura para a detecção de distúrbios de
sono.
A temperatura central do corpo humano é o grau de intensidade do estado
térmico do corpo. A temperatura normal de um adulto é de , variando ao longo
do dia, atingindo o seu máximo à noite e o seu mínimo de manhã. A temperatura resulta
de um equilíbrio entre a produção e as perdas de calor. A produção de calor, de origem
química, é transmitida a todo o corpo pelo sangue. As perdas de calor fazem-se
essencialmente ao nível do revestimento cutâneo. O esforço físico pode aumentar a
temperatura até dois décimos de grau [12].
Os melhores locais para a medição da temperatura são perto de órgãos vitais no
núcleo central do corpo, tais como o hipotálamo. O tímpano demonstra ser um óptimo
local de medição da temperatura central visto partilhar alguns vasos com o hipotálamo
[13], região do cérebro que controla a temperatura corporal, a fome, a sede e os ciclos
circadianos. Além disso é um método de medição não-invasivo nem desconfortável.
14
Neste trabalho, desenharam-se os módulos de aquisição, transmissão e
processamento de vários sinais fisiológicos, cuja descrição pormenorizada será feita nos
capítulos seguintes.
15
3 Circuitos Electrónicos
Com vista a uma utilização polivalente, decidiu-se criar um sistema de aquisição
de sinais electrofisiológicos genéricos. Para tal optou-se por utilizar placas de circuito
impresso de dupla face para montagem de componentes do tipo surface-mount devices
(SMD).
Este sistema, é composto por três módulos distintos: o de aquisição, o de
amplificação e o de modulação, tal como se mostra na Figura 5. Foi também necessário
criar um módulo inversor de tensão, para alimentação destes módulos.
Aquisição Modulação
Amplificação
Filtro passa-banda
[0.218, 113.532]Hz
1º Andar
K1=10
2º Andar
K2<10
3º Andar
K3=2.2
Figura 5 - Diagrama de blocos do sistema.
O primeiro módulo implementado é então o módulo inversor de tensão, o qual
recebe uma tensão positiva e coloca na saída a tensão de entrada invertida.
Segue-se o módulo de aquisição do sinal electrofisiológico. Este sinal possui
características de amplitude e frequência bem definidas e conhecidas. É necessário
dimensionar este módulo de forma a adquirir o sinal electrofisiológico desejado sem
perder as características do mesmo.
O terceiro módulo é o de amplificação. Este é um módulo de extrema
importância devido às baixas amplitudes dos sinais electrofisiológicos. O seu ganho é
bastante elevado. Neste módulo, é realizada também uma filtração passa-banda,
eliminando assim as componentes DC e as altas frequências presentes no sinal
adquirido.
Finalmente, é necessário um módulo para modular o sinal adquirido de forma a
enviá-lo para um dispositivo remoto. A modulação pode ser feita tanto em amplitude
(AM), como em frequência (FM).
Relativamente ao sistema de aquisição de temperatura, o mesmo é baseado no
circuito do modulador AM já referido, sendo que neste caso, o sinal modulante é uma
tensão directamente proporcional à temperatura no sensor.
16
É ainda de referir, o facto de a alimentação ao sistema ser fornecida por meio de
uma bateria de baixa capacidade, sendo por isso, o consumo de cada módulo individual
bastante importante.
3.1 Conversor de tensão
O circuito conversor de tensão é baseado no esquema sugerido no manual do
circuito integrado TC1219 da Microchip [14]. Este circuito, representado na Figura 6,
apresenta à sua saída a tensão de entrada invertida e é de baixo consumo, tal como
desejável.
Figura 6 - Esquema de montagem do conversor de tensão.
3.2 Aquisição
O circuito de aquisição de sinais electrofisiológicos genéricos foi baseado no
esquema do manual do circuito integrado AD620 da Analog Devices [15], em conjunto
com o amplificador operacional OP97 do mesmo fabricante [16]. A utilização destes
circuitos integrados deve-se em parte ao seu baixo consumo e também ao facto de
poderem ser alimentados com uma tensão mínima de . O esquema do circuito de
aquisição de sinais electrofisiológicos está presente na Figura 7.
Os sinais electrofisiológicos são adquiridos através de eléctrodos de superfície
colocados sobre a pele e em pontos específicos que permitem a aquisição dos sinais
fisiológicos desejados.
Devido às características destes circuitos integrados, os mesmos permitem
adquirir qualquer tipo de sinais electrofisiológicos sem qualquer alteração no seu
esquema de funcionamento. Apenas a jusante do mesmo é necessário considerar as
especificidades do sinal a adquirir. O sinal a obter pode ser aproximado pelo resultado
17
da diferença de potencial entre os dois eléctrodos, esquerdo e direito, relativamente ao
eléctrodo de referência, ou ponto de massa. Enquanto o amplificador de
instrumentação – o AD620 – subtrai o sinal obtido pelo eléctrodo da esquerda ao sinal
obtido pelo eléctrodo da direita, o amplificador operacional – o OP97 – impõe uma
tensão de referência, próxima de zero, ao eléctrodo que serve exactamente de ponto de
referência, permitindo também eliminar eventuais perturbações existentes nos sinais.
Figura 7 - Esquema de ligações do módulo de aquisição de sinais electrofisiológicos.
3.3 Cadeia de Amplificação
O circuito amplificador é constituído por uma cadeia de três amplificadores de
sinal, cada um deles de baixo ganho. Devido ao facto de se utilizar um circuito integrado
quádruplo, o AD8054 da Analog Devices [17], para a implementação dos três andares de
amplificação, achou-se útil utilizar um circuito seguidor de tensão, de forma a isolar esta
cadeia de amplificação de todo o circuito que o precede. O esquema do circuito
desenhado encontra-se na Figura 8.
18
De modo a filtrar o sinal adquirido, foi introduzido um filtro passa-banda entre o
andar seguidor de tensão e o primeiro andar amplificador. Este filtro é constituído por
um filtro passa-baixo de segunda ordem seguido de um filtro passa-alto de primeira
ordem, cuja banda de passagem é . Desta forma são eliminadas a
componente contínua e as altas frequências presentes no sinal recolhido.
Figura 8 - Esquema da cadeia de amplificação.
Devido ao elevado ganho necessário para amplificar o sinal à saída do andar
seguidor de tensão, optou-se pela utilização de 3 andares de amplificação. O primeiro
destes amplificadores é um circuito não-inversor e possui um ganho fixo de
aproximadamente . Os dois restantes são amplificadores inversores. Um deles
possui um potenciómetro na sua malha de retroacção, permitindo um ajuste no ganho,
tendo contudo um ganho máximo de . O outro tem um ganho fixo de cerca de
, mas possuí um potenciómetro na sua entrada inversora, de forma a permitir a
regulação da tensão de base do sinal à saída de toda a cadeia amplificadora. A cadeia de
amplificação tem assim um ganho máximo de cerca de .
A resposta em frequência, obtida por simulação com o programa de análise de
circuitos PSpice, está representada na Figura 9. Analisando a resposta obtida, verifica-se
que o circuito amplificador possui um ganho máximo de , ou seja , e que
a sua banda passante é , satisfazendo assim os requisitos pretendidos.
19
Figura 9 - Resposta em frequência do módulo de amplificação.
3.4 Modulação
A transmissão do sinal da placa de aquisição para o elemento de
processamento, seja um computador ou um dispositivo sem fios bluetooth, é feita
através do canal de áudio, tornando-se portanto necessário modular o sinal. Para tal,
foram desenvolvidos sistemas de modulação em frequência (FM) e em amplitude (AM).
Após diversos ensaios, optou-se pela utilização do modulador AM por, apesar de este
ser mais sensível ao ruído, se conseguirem ganhos computacionais muito mais
significativos, em comparação com o modulador FM.
3.4.1 Modulador FM
O modulador FM foi implementado utilizando um oscilador controlado por
tensão (VCO) dimensionado para ter uma frequência de saída inferior a . O circuito
realizado teve por base o esquema do manual do circuito integrado LM331 da National
Semiconductor [18], representado na Figura 10.
Figura 10 - Esquema do modulador FM.
20
O funcionamento desta montagem é semelhante a um comparador, ou seja, a
frequência de saída do circuito depende da tensão de entrada do mesmo, o sinal a
modular, que é comparada com a tensão em . Sempre que a tensão de entrada é
superior à tensão em , a saída do circuito está activa e é também activado uma fonte
de corrente que carrega o condensador durante um período de tempo .
Geralmente, com esta carga do condensador a tensão em passa a ser superior à
tensão de entrada e a saída do circuito integrado deixa de estar activa. Passado o
período de tempo no qual a fonte de corrente carrega o condensador, o mesmo inicia o
processo de descarga pela resistência até que a tensão de entrada seja novamente
superior à tensão em , sendo repetido todo este ciclo, realizando assim a modulação
em frequência.
Analisando o esquema de funcionamento do circuito integrado utilizando a
montagem da Figura 10, concluí-se que a frequência na saída do circuito é dada pela
expressão (1).
(1)
Devido à frequência de amostragem dos dispositivos de processamento de sinal,
pretende-se obter frequências de saída entre e para um sinal de entrada
com amplitudes compreendidas entre e . Para tal, procedeu-se ao
dimensionamento dos componentes do circuito, cujos valores estão indicados em (2).
(2)
3.4.2 Modulador AM
O modulador AM é na prática um modulador não-linear, visto funcionar tendo
em conta as saturações dos amplificadores utilizados para o efeito. O modulador foi
implementado recorrendo a um conjunto de dois amplificadores, do tipo rail-to-rail.
Optou-se pela utilização do circuito integrado MCP602 do fabricante Microchip [19],
devido à sua baixa tensão de alimentação, entre os e os , e ao seu baixo
consumo, na ordem dos .
O funcionamento da modulação é relativamente simples. O primeiro andar gera
uma onda quadrada, , que satura positivamente em e negativamente em
21
. O segundo andar subtrai este sinal ao sinal modulante, , ficando na sua saída
com (3).
(3)
Devido aos ganhos impostos neste andar, na prática este modulador realiza a
multiplicação do sinal modulante pela portadora.
Para realizar uma modulação AM sinusoidal, foi necessário aplicar uma filtração
passa-alto ao sinal , eliminando a componente DC. O sinal obtido, , pode
agora ser transmitido pelo canal de áudio do dispositivo de processamento, onde sofre
uma filtração passa-baixo. Esta é realizada para eliminar todas as harmónicas de ordem
superior à fundamental, ficando assim o sinal, como um sinal modulante em amplitude.
A frequência de corte deste último filtro, é definida pela frequência de amostragem do
próprio dispositivo de processamento.
Na Figura 11 está desenhado um diagrama conceptual do funcionamento deste
modulador e o esquema do circuito implementado encontra-se na Figura 11.
Figura 11 - Diagrama de conceptual do funcionamento do modulador AM.
Figura 12 - Esquema do modulador AM.
22
Quanto ao multivibrador:
Para gerar a onda quadrada, procedeu-se à montagem do circuito da Figura 12 e
realizou-se a respectiva análise de funcionamento. A tensão na entrada inversora do
multivibrador, , é dada por (4), onde é dada por (5).
(4)
(5)
Conhecendo as características de saída do multivibrador fica-se em (6) com os
valores de referência do gerador de onda quadrada.
(6)
Sabendo as condições de carga e descarga do condensador, pode-se agora
determinar o duty cycle e a frequência do circuito. Assim para a carga do condensador
temos a expressão (7) e para a descarga ficamos com expressão (8).
(7)
(8)
Igualando as expressões (7) e (8) às expressões de (6) e manipulando os
resultados, obtêm-se as relações pretendidas para o duty cycle em (9) e para a
frequência da portadora em (10).
(9)
(10)
Para uma portadora de frequência de e um duty cycle de , os
valores obtidos para os componentes são os seguintes:
(11)
23
Assim, com os valores calculados em (11) e por simulação com o programa de
análise de circuitos PSpice, obteve-se a resposta no tempo que consta da Figura 13.
Nesta figura estão representadas as curvas típicas presentes nas entradas inversora e
não-inversora do multivibrador, a verde e a azul respectivamente, e a sua saída, a
vermelho. O resultado obtido vai de encontro ao pretendido.
Figura 13 - Curvas típicas observadas no multivibrador.
Quanto ao multiplicador:
O terminal positivo do segundo amplificador, recebe o sinal a modular enquanto
o terminal negativo recebe o sinal do gerador de onda quadrada.
Como atrás se referiu, este circuito integrado é alimentado positivamente com
e negativamente com . Assim, quando a saída do multivibrador se encontra
com , o multiplicador satura negativamente em . Quando a saída do
multivibrador se encontra com , o multiplicador funciona como um circuito
amplificador. Este apresenta um ganho de , de modo a aproveitar toda a gama de
funcionamento deste amplificador. A saída do modulador, é então dada por (12).
(12)
Na Figura 14, está representado um exemplo dos vários sinais envolvidos no
processo de modulação, de acordo com o diagrama da Figura 11. De notar que devido a
questões de visualização, os sinais envolvidos não correspondem aos sinais reais,
nomeadamente em termos de frequência e amplitude do sinal modulante. Os mesmos
apenas servem para demonstrar o funcionamento do sistema modulador.
24
Figura 14 - Exemplo de sinais envolvidos em todo o circuito de modulação.
3.5 Temperatura
O sistema de aquisição da temperatura central foi baseado por um lado, no
manual do circuito integrado LM334 da Microchip [20], e por outro lado, no circuito de
modulação AM anteriormente descrito. Foi necessário recorrer à utilização de um
regulador de tensão, o MCP1525 também do fabricante Microchip [21], de forma a ser
possível realizar um ajuste mais preciso do offset, necessário à boa modulação do sinal
de temperatura adquirido. De acordo com o circuito apresentado no manual do sensor
de temperatura, LM332, verifica-se que a tensão de saída do sensor, proporcional à
temperatura, é dada pela expressão (13), dependente das resistências aos seus
terminais.
(13)
Dimensionando o circuito, facilmente se obtém a expressão final da tensão de
saída do circuito (14), directamente proporcional à temperatura em graus Kelvin e
considerando e .
(14)
Como o corpo humano tem uma temperatura que varia entre os e os ,
decidiu-se aumentar ligeiramente esta gama para valores de temperatura a variar entre
os e os , deixando assim de liberdade. De seguida procedeu-se ao
dimensionamento do circuito de forma a adquirir a gama de temperaturas desejadas.
25
Devido ao facto de à temperatura mínima desejada o sensor de temperatura ter à sua
saída , é necessário introduzir um offset na entrada inversora do
multiplicador. Este ajuste foi realizado utilizando o regulador de tensão já referido,
tendo em conta que a tensão de alimentação do circuito diminui com o tempo.
Assim sendo, após diversos ensaios, concluiu-se que o circuito da Figura 15
cumpre com as especificações exigidas. Estas especificações implicam que a aquisição da
temperatura se situe numa banda entre os e os .
Figura 15 - Esquema do circuito de aquisição de temperatura.
3.6 Desenho e montagem
Com todos os módulos necessários devidamente dimensionados, procedeu-se
ao desenho das placas de circuito impresso, utilizando a aplicação Altium Designer 6.8.
O esquema final do circuito é uma junção de todos os módulos descritos no ponto
anteriores, exceptuando-se o modulador FM e o sistema de aquisição de temperatura.
O desenho do sistema de aquisição de sinais electrofisiológicos encontra-se na
Figura 16. Devido a questões de disponibilidade financeira, optou-se por utilizar um
protótipo existente de uma tese de mestrado já concluída [1]. Neste protótipo,
introduziram-se diversas alterações de relevo ao nível dos componentes utilizados. Estas
alterações tiveram como objectivo melhorar substancialmente o sistema de aquisição
de sinais electrofisiológicos necessários para este trabalho.
26
Figura 16 - Desenho do sistema de aquisição com modulador AM.
Por o protótipo usado de [1] utilizar um modulador FM, foi necessário adaptar o
circuito existente para permitir a utilização do modulador AM projectado. Para tal,
desenhou-se o circuito modulador AM, ver Figura 17, com o objectivo de substituir
facilmente o circuito integrado do modulador FM – o LM331 – de empacotamento DIP8,
aproveitando as ligações já existentes no protótipo.
Figura 17 - Desenho do circuito de modulação AM.
O desenho do circuito de aquisição de temperatura encontra-se na Figura 18.
Figura 18 - Desenho do circuito de aquisição de temperatura.
O circuito de aquisição de sinais electrofisiológicos com modulador FM foi
fabricado por uma empresa da especialidade para [1], ver Figura 19. O modulador AM e
o circuito de aquisição de temperatura foram fabricados pelo autor do trabalho. Na
Figura 20 podem-se observar as várias fases do fabrico dos circuitos.
CCW
W
CW
12
1
2
1
2
1
2
1
2
12
1
2
1
2
1 2
1
2
1 2
1 2
1
212
12
5
7
8
4
3
2
1
6
5
6
7
8
4
3
2
1
1 2 3
1 2
21
21
21
2 1
2 1
21
2
1
1
2
1
2
3
4
8
7
6
5
1 2 3
456
CW
CCW
WCW
W
CCW
1 2
21
2
1
2
1
21
2
12
1
21
2
1
1 2
1 2
121
212
1
2
12
1 2
1
2
1
2
12
891011121314
7654321
1 2 3
1 2
1
2
1
2
1
2
3
4
8
7
6
5
2
1
12
5678
1 2 3 4
2
1
2 1
1 21
2
12
1
2
12
1 2
5678
1 2 3 4
1
2
21
1
1
1
1
1
2
1
2 1
2 1
2
1
12
2
1
1
2
3
4
8
7
6
5
1 2
3
1 2
12
12
12
2 1
2
12
1
1
1
1
1
1
27
Figura 19 - Placas de circuito impresso do sistema de aquisição de sinais electrofisiológicos.
Figura 20 - Processo de fabrico das placas de circuito impresso.
Com as placas de circuito impresso obtidas, procedeu-se à montagem dos
componentes. Os resultados finais encontram-se na Figura 21 e na Figura 22. No caso do
sistema de aquisição de sinais electrofisiológicos, efectuou-se a montagem de dois
circuitos, um para a aquisição do EOG e outro para a aquisição de ECG, em caixas
preparadas para o efeito, ver Figura 23, às quais se tentou conferir alguma robustez e
facilidade de utilização. No caso do sistema de aquisição de temperatura, Figura 22,
chama-se a atenção para o pormenor da colocação do sensor de temperatura num
auricular convencional, com vista a permitir uma utilização do mesmo sem incómodo
para o utilizador.
Figura 21 - Aspecto final do circuito de aquisição de sinais electrofisiológicos.
28
Figura 22 - Aspecto final do sistema de aquisição de temperatura.
Figura 23 - Sistemas de aquisição de EOG e ECG.
29
4 Programa
Tendo como objectivo exemplificar a utilização do sistema anteriormente
descrito, criou-se um pequeno programa para comando de um robô utilizando o sinal de
EOG. Devido ao interesse de utilização do sistema independentemente do dispositivo de
processamento do sinal, optou-se pelo desenvolvimento da aplicação utilizando a
linguagem de programação Python. Esta é extremamente robusta e versátil, podendo
ser utilizada tanto em computador, qualquer que seja o sistema operativo, como
também em telemóvel, smartphone ou PDA.
O programa desenvolvido começa por recolher um troço do sinal de EOG
enviado pela placa de aquisição. De seguida, desmodula o sinal e aplica um algoritmo de
processamento para determinar o movimento ocular do utilizador e assim comandar o
robô. Na Figura 24, representa-se o respectivo diagrama de blocos.
Recolha de
1024 amostrasDesmodulação
Aplicação do
algoritmo
Envio de
comandos ao
robô
Figura 24 - Diagrama de blocos exemplificativo do programa.
4.1 Recolha e desmodulação
Recolha:
Recorrendo ao módulo PyAudio, é possível aceder directamente ao fluxo de
dados do canal de entrada de áudio do computador utilizado. O programa adquire 1024
amostras desse fluxo de dados, a um ritmo de 8196 amostras por segundo, formando
um sinal que é rectificado de seguida.
Desmodulação:
Dado utilizar-se o modulador AM, a desmodulação do sinal obtém-se
simplesmente aplicando um filtro passa-baixo ao sinal rectificado.
30
O filtro passa-baixo utilizado é um filtro Butterworth, de quinta ordem e do tipo
IIR (Infinite Impulse Response), com frequência de corte para eliminar as
harmónicas de ordem superior à primeira, ou fundamental.
O filtro IIR é um filtro recursivo, cuja saída é dada pela expressão (15).
(15)
Nesta expressão matemática, e correspondem aos coeficientes do atrás
referido filtro de Butterworth.
4.2 Aplicação do algoritmo
Conhecendo os movimentos oculares e o respectivo sinal eléctrico produzido,
ver Figura 25, facilmente se obteve um algoritmo eficiente que permite controlar um
robô apenas com estas quatro acções voluntárias do utilizador.
Piscar prolongado do olho direito Piscar prolongado do olho esquerdo Piscar olho direito Piscar olho esquerdo
Figura 25 - Sinais de EOG a detectar pelo programa.
Assim, o piscar do olho direito diminui a velocidade angular do robô, de forma a
movimentar-se para a direita. Se a duração do piscar do olho direito for superior a meio
segundo, o robô aumenta a sua velocidade linear, fazendo-o acelerar. Piscando o olho
esquerdo aumenta a velocidade angular, fazendo-o movimentar-se para a esquerda. Se
a duração do piscar do olho esquerdo for também superior a meio segundo, diminui a
velocidade linear, fazendo-o abrandar.
4.3 Comunicação com o robô
Para controlar o robô é necessária uma comunicação bilateral entre o
computador e o robô, não só para enviar os comandos necessários como também para
receber as informações provenientes dos sensores do robô, um Pioneer 3-Dx [22]. A
comunicação com o robô foi realizada utilizando um conversor RS232-Bluetooth. Este
tem a grande vantagem de eliminar os cabos entre o computador e o robô para permitir
uma maior liberdade de movimentos ao robô.
31
Para a inicialização deste robô, é necessário o envio de três comandos de
sincronização (Sync0, Sync1 e Sync2), tal como especificado no manual de operações.
Após o envio do último comando de sincronização, o robô devolve informações
contendo as suas configurações. Com estas informações, fica-se a saber que o robô está
perfeitamente sincronizado com o computador e o robô fica à espera dos comandos
seguintes para realizar as operações desejadas.
Na Figura 26 está presente um fluxograma de todas as operações realizadas pelo
programa, após a sincronização entre o computador utilizado e o robô.
Recolha de
1024
amostras
Filtração IIR
Filtração Kalman
Todas as
amostras
processadas?
Alteração
de amplitude
no sinal?
Variação
positiva?
Duração
superior a
4000
amostras?
Duração
superior a
4000
amostras?
Diminui
velocidade
angular
Aumenta
velocidade
angular
Diminui
velocidade linear
Aumenta
velocidade linear
Processou
4096 amostras?
Envio de comandos
por bluetooth para o
robô
Sim
Não
Sim
Não
SimNão Sim
Não
Sim
Não
Não
Sim
Filtração Kalman
Início
Figura 26 - Fluxograma de funcionamento do programa implementado.
32
33
5 Resultados Experimentais
Após diversos testes realizados com os circuitos obtidos, verificou-se que os
mesmos produzem o efeito desejado. O circuito de aquisição de sinais electrofisiológicos
adquire, em ambiente controlado e condições experimentais, diversos tipos de sinais
electrofisiológicos, nomeadamente o ECG e o EOG, e o circuito de aquisição de
temperatura consegue adquirir temperaturas entre os e os .
Verificou-se que os circuitos, tal como desejado, apresentam consumos muito
reduzidos. A placa de aquisição de sinais electrofisiológicos, alimentada a , apresenta
um consumo de quando utilizado o modulador FM e um consumo de
quando utilizado o modulador AM. Já o circuito de aquisição de temperatura,
alimentado também a , apresenta um consumo de ao adquirir a temperatura
normal do corpo humano, .
O circuito de aquisição de sinais electrofisiológicos foi dimensionado para
adquirir tanto o ECG como o EOG, tendo apenas alterações no valor dos potenciómetros
utilizados para ajuste do ganho e para ajuste do offset.
Aquisição do ECG:
Para a aquisição do ECG, é necessário colocar os eléctrodos em locais específicos
do corpo. Para esta aquisição, utilizou-se uma variante da derivação tipo II, visível na
Figura 27.
Figura 27 - Pontos de colocação dos eléctrodos para aquisição do ECG, utilizando uma derivação tipo II.
Com esta derivação, obtém-se o sinal de ECG da Figura 28, a amarelo. Este sinal
é de baixa amplitude e bastante corrompido por ruído, sendo necessário efectuar a
34
respectiva amplificação e filtração. Na mesma figura observa-se o mesmo sinal ECG após
o módulo de amplificação, a azul, onde se verifica a amplificação efectuada, bem como a
filtração aplicada ao sinal.
Figura 28 - Sinal de ECG adquirido e o mesmo sinal filtrado e amplificado.
Na Figura 29, observa-se o sinal ECG a modular, a amarelo, sobreposto ao sinal
já modulado em amplitude, a azul. A sobreposição dos sinais permite visualizar a boa
modulação efectuada pelo sistema.
Figura 29 - Sinal de ECG e o mesmo sinal modulado em amplitude.
Aquisição do EOG:
Para adquirir o sinal de EOG, é necessária a colocação de dois eléctrodos nas
extremidades do osso esfenóide e um último no osso frontal, imediatamente acima do
nariz, tal como se pode observar na Figura 30.
Figura 30 - Pontos de colocação dos eléctrodos para aquisição do EOG.
35
Na Figura 31 está representado, a amarelo, o sinal de EOG adquirido, onde se
pode verificar que o mesmo é corrompido por bastante ruído. Nessa mesma figura, a
azul, está representado o mesmo sinal após toda a cadeia de amplificação. O sinal
obtido pela filtração e amplificação comprova a eficiência e importância do módulo
amplificador no sistema de aquisição.
Figura 31 - Sinal de EOG adquirido e o mesmo sinal filtrado e amplificado.
A modulação efectuada ao sinal, anteriormente filtrado e amplificado, pode ser
observada na Figura 32. Tal como no caso da aquisição do ECG, a sobreposição dos
sinais permite visualizar a boa modulação efectuada pelo sistema. Nesta imagem, o sinal
a modular encontra-se desenhado a amarelo, enquanto o sinal modulado está
desenhado a azul.
Figura 32 - Sinal de EOG modulante e respectivo sinal modulado.
Com o sinal modulado obtido, pode-se efectuar a transmissão do mesmo para o
dispositivo de processamento, através do canal de áudio.
Modulador FM:
Face à entrada do sinal de ECG, o modulador FM apresenta à sua saída o sinal
representado na Figura 33. Nesta figura, devido à resolução tanto do sinal de entrada
como do sinal de saída do modulador, não é possível observar as variações de
36
frequência desejadas. Contudo, essas variações existem e podem ser observadas no
osciloscópio, numa escala apropriada.
Figura 33 - Saída do modulador de FM com um sinal de ECG à entrada.
Modulador AM:
O modulador AM é composto por dois módulos: o multivibrador e o
multiplicador. A saída do multivibrador corresponde ao sinal representado na Figura 34,
na qual se observa que o sinal obtido é uma onda quadrada de frequência .
Figura 34 - Saída do multivibrador.
Na Figura 35 encontra-se representada a saída do modulador AM face à entrada
do sinal de ECG. Nesta figura, podem-se observar as variações de amplitude do sinal de
saída face às variações de amplitude do sinal modulante.
Figura 35 - Saída do modulador AM.
37
Aplicação de controlo da plataforma móvel:
A aplicação inicia-se com o processo de desmodulação do sinal. Na Figura 36
podem-se observar os sinais presentes nas diversas fases de todo o processo de
desmodulação.
Figura 36 - Sinais das diversas fases do processo de desmodulação.
Na Figura 37, pode-se observar o sinal de EOG adquirido pelo sistema de
aquisição e o mesmo sinal de EOG após todo o processo de desmodulação. Nesta figura,
verifica-se que o sinal desmodulado é uma réplica do sinal original. Conclui-se assim que
a aplicação realiza uma correcta desmodulação.
Figura 37 - Sinal de EOG adquirido e o mesmo sinal desmodulado pelo programa desenvolvido.
Em termos de controlo da plataforma móvel utilizada, o robô responde
correctamente aos estímulos provocados pelo utilizador. Na Figura 38 é possível
observar o comportamento do robô, inicialmente repouso, perante os diversos
movimentos oculares do utilizador. Na Figura 39 verifica-se o comportamento do robô,
novamente na situação inicial de repouso, perante uma sequência de dois estímulos.
38
Piscar prolongado do olho direito Piscar prolongado do olho esquerdo
Piscar olho esquerdo Piscar olho direito
Figura 38 - Movimentos do robô em resposta a diversos sinais de EOG.
Piscar prolongado do olho direito e piscar olho esquerdo Piscar prolongado do olho direito e piscar olho direito
Piscar prolongado do olho esquerdo e piscar olho esquerdo Piscar prolongado do olho direito e piscar olho direito
Figura 39 - Movimentos do robô em resposta a diversas sequências de sinais de EOG.
39
Apesar de o programa desenvolvido ser apenas um exemplo de aplicação para o
sistema criado, verifica-se que o mesmo obtém resultados bastante satisfatórios. O
algoritmo consegue detectar correctamente os estímulos do utilizador, assim como
comandar o robô, em praticamente todas as situações. De referir que esta aplicação é
apenas uma aplicação ilustrativa das potencialidades do sistema. Não contempla
situações de erros de aquisição de sinais, previsão de colisões ou detecção de
obstáculos.
Com os testes realizados comprova-se a fiabilidade apresentada pelo sistema,
conseguindo estar em funcionamento durante largos períodos de tempo, sem
apresentar falhas dignas de registo.
Apesar de a aplicação ter sido desenvolvida para funcionar em condições
laboratoriais, esta apresentou-se suficientemente estável para ultrapassar um dos
grandes problemas neste tipo de aplicações: o deslocamento dos eléctrodos. Esta
dificuldade corrompe o sinal adquirido, tornando-o por vezes demasiado imperceptível,
inutilizando o sinal.
Aquisição da temperatura central:
Após diversas experiências e medições de temperatura, obtiveram-se os gráficos
da Figura 40 e da Figura 41. Na Figura 40 estão representadas os resultados das
medições de temperatura realizadas.
Figura 40 - Gráfico com os resultados obtidos das diversas medições de temperatura.
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
1.25
1.50
1.75
2.00
2.25
2.50
2.75
3.00
3.25
3.50
34 34.5 35 35.5 36 36.5 37 37.5 38 38.5 39 39.5 40 40.5 41 41.5 42 42.5 43 43.5 44
Am
plit
ud
e [V
]
Temperatura [°C]
Medições do sensor de temperatura
Medição 1
Medição 2
Medição 3
40
Na Figura 41 representa-se a média das medições efectuadas. Nessa mesma
figura é apresentado o desvio-padrão obtido, assim como a recta de regressão linear,
dada pela expressão (16).
(16)
Figura 41 - Média das medições efectuadas e respectivo desvio padrão.
O circuito de aquisição de temperatura apresenta à saída do modulador o sinal
representado na Figura 42 que corresponde à aquisição da temperatura de um utilizador
com uma temperatura de . Pode também verificar-se que a frequência do sinal é
aproximadamente , tal como esperado.
Figura 42 - Aquisição da temperatura a .
0.00
0.25
0.50
0.75
1.00
1.25
1.50
1.75
2.00
2.25
2.50
2.75
3.00
3.25
34 34.5 35 35.5 36 36.5 37 37.5 38 38.5 39 39.5 40 40.5 41 41.5 42 42.5 43 43.5 44
Am
plit
ud
e [V
]
Temperatura [°C]
Média e desvio padrão das medições do sensor de temperatura
41
6 Conclusões e trabalho futuro
Neste trabalho desenvolveu-se um sistema de aquisição de sinais
electrofisiológicos genéricos, composto por diversos módulos independentes. Neste
contexto, foi também desenvolvido um outro sistema de aquisição da temperatura
corporal. Ambos os sistemas são de dimensões bastante reduzidas e, entre outras
possíveis aplicações, destinam-se ao diagnóstico de determinadas patologias clínicas ou
ao controlo de dispositivos remotos como um componente robótico, um computador ou
um telemóvel.
Ambos os sistemas desenvolvidos conseguem adquirir o sinal para o qual estão
destinados, assim como enviar o mesmo sinal para o dispositivo de processamento, pelo
seu canal de áudio. O dispositivo utilizado foi um computador portátil, mas é facilmente
substituível por um telemóvel ou PDA, tornando o sistema ainda mais portável e
autónomo.
Os sistemas desenvolvidos apresentaram resultados bastante satisfatórios em
condições laboratoriais. Os protótipos obtidos revelaram-se bastante robustos,
permitindo a sua utilização contínua durante largos períodos de tempo, sem problemas
que mereçam menção. É ainda desejo do grupo que desenvolveu os protótipos,
continuar a aperfeiçoar estes sistemas, com vista a uma futura possível utilização
comercial.
Futuramente, um dos melhoramentos a realizar ao sistema de aquisição de
sinais electrofisiológicos, é a introdução de um microcontrolador PIC (Peripheral
Interface Controller), juntamente com um módulo de bluetooth dedicado, tornando
assim possível a utilização de um telemóvel de gama normal. Actualmente, não é
possível a utilização de telemóveis nestes sistemas, visto a aquisição e desmodulação do
sinal recebido pelo canal de áudio ser bastante exigente computacionalmente. Este
facto inibe por completo o telemóvel, perdendo todo o sistema a capacidade de
funcionar em tempo-real.
Com uma PIC integrada no sistema, grande parte do pré-processamento pode
ser efectuado pela própria PIC. Além disso, pode ser definido um ritmo de amostragem
bastante inferior, libertando assim os recursos do telemóvel para a sua utilização
normal. Isto só será possível utilizando um módulo bluetooth dedicado, que recebe o
42
sinal electrofisiológico num dos seus canais, já em formato digital obtido pela PIC, e
permite que o telemóvel faça aquisições desse valor, a um ritmo de amostragem
adequado ao seu funcionamento. A grande vantagem deste sistema é a possibilidade de
integrar diversos canais em simultâneo, podendo por exemplo controlar um braço
robótico com diversos sinais electrofisiológicos em simultâneo.
Um aperfeiçoamento possível de ser realizado na aplicação é o aproveitamento
de todas as potencialidades de uma cadeira de rodas eléctrica. Utilizando os dados
provenientes dos sensores de detecção de movimento, poder-se-á assim evitar
obstáculos ou colisões. Também um mecanismo de paragem de emergência poderá ser
incorporado numa aplicação futura, tendo em vista, por exemplo, uma perturbação
anormal do sistema que impeça o seu correcto funcionamento.
O sistema de aquisição de sinais electrofisiológicos poderá ainda ser aproveitado
para que sejam desenvolvidas aplicações práticas que permitam controlar outros
dispositivos, como por exemplo controlar o rato de um computador.
Por último, é possível ainda realizar diversos melhoramentos no sistema de
aquisição de temperatura, nomeadamente em termos de dimensões do sistema, para
permitir uma aquisição de 24 sobre 24 horas da temperatura de uma pessoa, sem que
isso se torne muito incómodo.
43
7 Bibliografia
[1] Pereira, Bruno., Sistema de aquisição de sinais biomédicos baseado num
telefone celular - Aplicação na estimação da temperatura central para determinação do
ciclo circadiano do sono. s.l. : Instituto Superior Técnico, 2008.
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Henares, Madrid : Electronics Department, University of Alcala, 2000.
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MobileRobots Exclusive Advanced Robot Control & Operations Software. 2006.
45
ANEXOS
Anexo I – EOG_wc_guidance.py
import pioneer_PC, pyaudio, bluetooth, time CHUNK = 1024 FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1 RATE = 8192 RECORD_SECONDS = 30
A=[-2.7534144044624, 2.53630139514008, -0.781221008995100] B=[0.000208247710310860, 0.000624743130932581, 0.000624743130932581, 0.000208247710310860]
Q = 1e-6 R = 1e-2
xhat_a = 0.0 P_a = 1.0 xhat_b = 0.0
P_b = 1.0 v = 0
w = 0 eog_data = [0, 0, 0]
const = 2**(-15) eog_filter = [0, 0, 0] eog_filtered_a = [0]
eog_filtered_b = [0] last_move = 0 count = 0
signal = [] data = [] count_msg = 0
flag_count = 0 count_v = 0
address = u'00:12:6F:00:86:7C' channel = 1
conn = bluetooth.BluetoothSocket(bluetooth.RFCOMM) conn.connect((address, channel))
print "Initializing Bluetooth connection..." msg = pioneer_PC.initialize(conn) print msg
p = pyaudio.PyAudio() stream = p.open(format = FORMAT, channels = CHANNELS, rate = RATE, input = True, frames_per_buffer =
CHUNK)
print "Robot waiting for orders..." for i in range(0, RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS):
count_msg += 1 if count_msg > 4: msg_rcv = pioneer_PC.command_robot(conn, v, w)
count_msg = 0 audio_data_rcv = stream.read(CHUNK) audio_data = ''.join(audio_data_rcv)
eog_data = eog_data[len(eog_data) - 3 : len(eog_data)] for j in range(0, len(audio_data), 2): lsb = ord(audio_data[j])
46
msb = ord(audio_data[j + 1])
value = (msb<<8)|lsb if value > 32767: value = - ( value + ~65535)
eog_data.append(value) data.append(value) eog_filter = eog_filter[len(eog_filter) - 3 : len(eog_filter)]
for j in range(3, len(eog_data), 1): res = B[0] * eog_data[j] + B[1] * eog_data[j - 1] + B[2] * eog_data[j - 2] + B[3] * eog_data[j - 3] - A[0] * eog_filter[j - 1] - A[1] * eog_filter[j - 2] - A[2] * eog_filter[j - 3]
eog_filter.append(res) xhatminus_a = xhat_a
Pminus_a = P_a + Q K_a = Pminus_a / (Pminus_a + R)
xhat_a = xhatminus_a + K_a * (res - xhatminus_a) eog_filtered_a.append(xhat_a) P_a = (1 - K_a) * Pminus_a
xhatminus_b = xhat_b Pminus_b = P_b + Q
K_b = Pminus_b / (Pminus_b + R) xhat_b = xhatminus_b + K_b * (xhat_a - xhatminus_b)
eog_filtered_b.append(xhat_b) P_b = (1 - K_b) * Pminus_b
if flag_count == 0: if xhat_b > 2100: #Piscar olho direito - Virar direita ou acelerar if last_move == 1:
count += 1 else: count = 0
last_move = 1 elif xhat_b < 600: #Piscar olho esquerdo - Virar esquerda ou abrandar if last_move == -1:
count += 1 else: count = 0
last_move = -1 else: if (not (last_move == 0)):
if last_move == 1: if count < 3000: if w > 0:
w = 0 else: w -= 10
count = 0 last_move = 0 else:
if v < 0: v = 0 else:
v += 60 flag_count = 1 else:
if count < 3000: if w < 0: w = 0
else: w += 10 count = 0
last_move = 0 else: if v > 0: v = 0
else: v -= 60 flag_count = 1
else: if count_v > count:
47
if (last_move == 1 and xhat_b > 600) or (last_move == -1 and xhat_b < 2100):
flag_count = 0 count_v = 0 last_move = 0
else: count_v += 1
stream.close() p.terminate() pioneer_PC.close(conn)
print "Closing bluetooth connection..." conn.close() print "Bluetooth connection terminated!"
48
49
Anexo II – Pioneer_PC.py
import time def send_bt_msg(fd, msg):
n = len(msg) msg_send = [250, 251, n + 2] for item in msg:
msg_send.append(item) (chk1,chk2) = chksum(msg) msg_send.append(chk1)
msg_send.append(chk2) packet = '' for item in msg_send:
packet += chr(item) packet += '\r\n' fd.send(packet)
def read_bt_msg(fd): msg = ()
pack = [] buf = ord(fd.recv(1)) if buf == 250:
buf = ord(fd.recv(1)) if buf == 251: buf = ord(fd.recv(1))
n = buf - 2 i = 0 while i < n:
pack.append(ord(fd.recv(1))) i += 1 chk1 = ord(fd.recv(1))
chk2 = ord(fd.recv(1)) if not ((chk1,chk2) == chksum(pack)): print "PACKET ERROR: Bad checksum, discarding"
else: msg = tuple(pack) return msg
def chksum(msg): n = len(msg)
i = 0 b = 0 s = 0
if (n % 2 == 1): nn = n - 1 else:
nn = n while i < nn: c = msg[i]
if b == 0: s += (c << 8) b = 1
else: s = s + c b = 0
s &= 0xffff i += 1 if (n % 2 == 1):
s ^= msg[n - 1] x = s >> 8 y = s & 0xff
return (x,y) def parseint(data):
n = data[0] + (2 ** 8) * 53 if data[1] > 127: n -= 2**16
50
return n
def parseuint(data):
n = data[0] + (2 ** 8) * data[1]; return n
def digest(data): x_pos = 0.0
y_pos = 0.0 th_ang = 0.0 sonar = [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
if ((data[0] == 50) or (data[0] == 51)): ##ODOMETRY x_pos = parseint(data[1:3])
y_pos = parseint(data[3:5]) th_ang = parseint(data[5:7])
##SONAR nsonars = data[19] i = 0
while i < nsonars: ptr = 20 + i * 3 sid = data[ptr]
rng = parseuint(data[ptr + 1 : ptr + 3]) sonar[sid] = rng i += 1
elif data[0] == 32: display_msg(data) return (x_pos, y_pos, th_ang, sonar)
def display_msg(msg): n = len(msg)
i = 1 s = '' while i < n:
if msg[i] == 0: print s s = ''
else: if ((msg[i] > 31) and (msg[i] < 127)): s += chr(msg[i])
i += 1 def splitint(data):
if data < 0: data += 2 ** 16 lb = data & 0x00ff
hb = data >> 8 return (lb, hb)
def pulse(fd): pack = [0] send_bt_msg(fd, pack)
def rotate(fd, om): (low_bit, high_bit) = splitint(om)
pack = [9, 59, low_bit, high_bit] send_bt_msg(fd, pack)
def drive(fd, v): (low_bit, high_bit) = splitint(v) pack = [11, 59, low_bit, high_bit]
send_bt_msg(fd, pack) def obstacle_detect(sonar): far = False
near = False for item in sonar: if item < 100:
near = True elif (item >= 100 and item < 250):
51
far = True
return (near, far) def command_robot(fd, v, w):
drive(fd, v) time.sleep(0.05) rotate(fd, w)
time.sleep(0.05) msg = read_bt_msg(fd) if (not (msg == ())):
(x, y, teta, sonar) = digest(msg) return msg
def initialize(fd): send_bt_msg(fd, [0])
time.sleep(1) send_bt_msg(fd, [1]) time.sleep(1)
print "SYNC0" send_bt_msg(fd, [0]) time.sleep(2)
msg_rcv = read_bt_msg(fd) msg_rcv = read_bt_msg(fd) print "SYNC1"
send_bt_msg(fd, [1]) time.sleep(2) msg_rcv = read_bt_msg(fd)
print "SYNC2" send_bt_msg(fd, [2]) time.sleep(2)
msg_rcv = read_bt_msg(fd) print "Robot info:" display_msg(msg_rcv)
send_bt_msg(fd, [1]) time.sleep(0.1) send_bt_msg(fd, [4, 59, 1, 0])
time.sleep(0.1) return msg_rcv
def close(fd): pack = [2] print "Shutting down mobile device..."
send_bt_msg(fd, pack) print "Mobile device shutdown."
52
53
Anexo III – Circuito Electrónicos
Sistema de aquisição de sinais electrofisiológicos - Figura 6, Figura 7, Figura 8 e
Figura 12
Modulador AM - Figura 12
Sistema de aquisição de temperatura - Figura 15
54
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Anexo IV – Manual do circuito integrado AD620
56
57
58
59
60
61
62
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Anexo V – Manual do circuito integrado OP97
64
65
66
67
68
69
Anexo VI – Manual do circuito integrado MCP6144
70
71
72
73
Anexo VII – Manual do circuito integrado MCP602
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75
76
77
78
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Anexo VIII – Manual do circuito integrado LM334
80
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82
83
84
85
86
87
Anexo IX – Manual do circuito integrado
MCP1525
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89
90
91
92
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Anexo X – Manual do circuito integrado TC1219
94
95
96
97
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![Desenho Da Figura Humana - J[1].H. Vanderpoel](https://static.fdocumentos.com/doc/165x107/5695cfc71a28ab9b028f7de6/desenho-da-figura-humana-j1h-vanderpoel.jpg)
