Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1373
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorSimioni, Maicon Cezar-
dc.date.accessioned2015-11-23T14:40:27Z-
dc.date.issued2015-08-18-
dc.identifier.citationSIMIONI, Maicon Cezar. Monitoramento da frequência cardíaca via método de magnificação de vídeo e Euleriana em tempo real. 2015. 52 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1373-
dc.description.abstractMonitoring vital signs in patients is used to obtain relevant data for medical decisions in a fast way. However, this measurement is both inefficient and difficult, if not impossible in certain cases, such as in burnt victims, due to the impossibility of placing the electrodes directly on the skin or in infants, because of the fragility of skin. This study aims to develop of a system for continuous acquisition of photopletismografics (PPG) signals for the telemetry of heart rate in real time in a low cost platform using the OpenCV library and the method developed by MIT called the Eulerian Video Magnification, amplifying variations that are imperceptible to the naked eye. To develop the system were used the hardware platform Raspberry Pi version B with ARM11 700MHz processor and 512MB RAM. The heart rate data collected from the experi- ments were compared with data collected by a finger oximeter model More Fitness MF-425 it was chosen, by using the same working principle "PPG"to effect the measurement. After data collection was estimated the confidence interval to measure system accuracy, which corresponded to 96,5% compared to the oximeter used. It became clear that the developed system used to measure heart rate via magnification method of Eulerian live video is a low-cost technology (approximately R$ 300.00) compared to the multiparameter monitors used for monitoring critically patients, ranging in cost from R$ 8,000.00 to R$ 34,000.00. So also, it contributes to cost reduction in the treatment to the patient in need of constant monitoring, enabling with the savings generated by the acquisition and deployment of this technology makes possible greater investment in other areas of hospitals.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.subjectBatimento cardíaco - Mediçãopt_BR
dc.subjectProcessamento de sinais - Técnicas digitaispt_BR
dc.subjectProcessamento eletrônico de dados em tempo realpt_BR
dc.subjectAlgorítmospt_BR
dc.subjectDiagnóstico por imagempt_BR
dc.subjectSoftware - Desenvolvimentopt_BR
dc.subjectVisão por computadorpt_BR
dc.subjectSimulação (Computadores)pt_BR
dc.subjectComputaçãopt_BR
dc.subjectHeart beat - Measurementpt_BR
dc.subjectSignal processing - Digital techniquept_BR
dc.subjectReal-time data processingpt_BR
dc.subjectAlgorithmspt_BR
dc.subjectDiagnostic imagingpt_BR
dc.subjectComputer software - Developmentpt_BR
dc.subjectComputer visionpt_BR
dc.subjectComputer simulationpt_BR
dc.subjectComputer sciencept_BR
dc.titleMonitoramento da frequência cardíaca via método de magnificação de vídeo e Euleriana em tempo realpt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoO monitoramento de sinais vitais em pacientes tem o intuito de obter rapidamente dados relevantes para decisões médicas. No entanto, tal mensuração é pouco eficiente, difícil, quando não impossível, em determinados casos, como por exemplo em pacientes vítimas de queimaduras, em função da impossibilidade de colocar o eletrodo diretamente na pele, ou em recém-nascidos, devido à fragilidade da pele. Este estudo trata do desenvolvimento de um sistema para aquisição contínua de sinais fotopletismográficos para a telemetria da frequência cardíaca em tempo real, em uma plataforma de baixo custo, utilizando a biblioteca OpenCV e o método desenvolvido pelo MIT chamado de Magnificação de Vídeo Euleriana, que revela variações que são imperceptíveis a olho nu. Para desenvolver o sistema foi utilizada a plataforma de hardware Raspberry Pi Versão B com processador ARM11 de 700MHz e 512MB de memória RAM. Os dados da frequência cardíaca coletados dos experimentos foram comparados com os dados coletados por um oxímetro de dedo More Fitness modelo MF-425. Esse foi escolhido por utilizar o mesmo princípio "Fotopletismografia"para efetuar a medição. Após a coleta de dados foi estimado o intervalo de confiança para aferir a precisão do sistema, que correspondeu a 96,5% em relação ao oxímetro utilizado. Ficou evidente que o meio utilizado para medir a frequência cardíaca via método de magnificação de vídeo Euleriana em tempo real é uma tecnologia de baixo custo (aproximadamente R$300,00) quando comparado aos monitores multiparamétricos utilizados para o monitoramento de pacientes críticos, cujo custo varia entre R$ 8.000,00 e R$ 34.000,00. Sendo assim, também contribui com a redução de custos no tratamento ao doente que necessita de monitorização constante, possibilitando que, com a economia gerada pela aquisição e implantação desta tecnologia, viabilize um maior investimento em outras áreas dos hospitais.pt_BR
dc.description.embargo5000-
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.degree.levelMestradopt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.contributor.advisor1Betini, Roberto Cesar-
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Computação Aplicadapt_BR
Aparece nas coleções:CT - Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
CT_PPGCA_M_Simioni, Maicon Cezar_2015.pdf
  Disponível a partir de 4999-12-31
3,27 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.