Development of a wearable sensor to monitor respiratory parameters

• Autor(a) principal: Vicente, Bernardo Afonso Santos Monteiro
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/40115
• topic: Wearable device; Capacitive sensor; Pulmonary function test; Signal processing; Statistical analysis

O Teste de Função Pulmonar (PFT) desempenha um papel crucial no diagnóstico de doenças pulmonares, como a doença pulmonar obstrutiva crónica (DPOC) e a asma, permitindo quantificações de volumes respiratórios e frequência respiratória. No entanto, a pandemia da COVID-19 trouxe desafios aos procedimentos tradicionais de PFT (principalmente à espirometria), levando à exploração de métodos alternativos. Os sensores wearable têm surgido como uma solução promissora, permitindo a avaliação contínua de parâmetros respiratórios. O presente estudo aborda esta inovação, com foco no desenvolvimento e teste de um sensor wearable capacitivo usando poli(sebacato de glicerol) (PGS). Quando exposto a uma pressão induzida equivalente à dos movimentos torácicos humanos, o sensor construído a partir de um substrato poroso de PGS (Sensor 1), apresentou um gauge factor (GF) de 1,52 e uma sensibilidade de 0,09 kPaˉ¹, enquanto o sensor construído a partir um substrato sólido microestruturado de PGS (Sensor 2), exibiu um GF de 1,64 e uma sensibilidade de 0,055 kPaˉ¹. Ambos demonstraram durabilidade, linearidade e repetibilidade, mesmo sob diversas condições de utilização. Os testes de função pulmonar envolveram 80 participantes, dos quais 72 forneceram dados respiratórios que preencheram os requisitos para análise posterior, revelando uma alta taxa de retenção de participantes. O processamento de dados permitiu remover com sucesso o ruído existente, artefactos indesejados e o fenómeno de baseline wander, garantindo a qualidade dos dados. O alinhamento dos picos de inspiração e expiração entre os dados do sensor e do espirómetro permitiu o cálculo preciso da frequência respiratória para todos os participantes, e os valores de erro médio absoluto (MAE) calculados (cerca de 10% para ambos os sensores) indicaram uma forte concordância entre os dados do sensor e do espirómetro, colocando os sensores propostos em posição de igualdade com dispositivos wearable bem estabelecidos na área da saúde. Além disso, um modelo de correlação suportou uma relação linear entre as ondas inspiratórias dos sensores e dos sinais simultâneos de espirometria, enquanto a análise de características revelou fortes correlações positivas entre os dados do sensor e do espirómetro, particularmente para características que representam tempos de ventilação. Este estudo destaca o potencial dos sensores capacitivos na monitorização respiratória não invasiva, uma vez que os dispositivos propostos igualam as capacidades de grande parte das tecnologias existentes.