Proposta de um sistema de telemetria de sinais de pacientes em programas de reabilitação cardiovascular e cardiopulmonar

Proposta de um Sistema de Telemetria de Sinais de Pacientes em Programas de Reabilitação Cardiovascular e Cardiopulmonar L. Schwarz1, M. A. Sovierzoski2, C. A. N. Jahnecke3, F. C. Santos4, P. Giassi-Junior5, J. Marino Neto6, J. L. B. Marques7 1,2,3,4,5,6,7

Instituto de Engenharia Biomédica (IEB), Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), Brasil 2 Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Brasil

Resumo - A monitoração de sinais vitais em pacientes tem o intuito de obter rapidamente dados relevantes para decisões terapêuticas. No entanto, tal mensuração é pouco eficiente durante a locomoção, em função de artefatos decorrentes de movimento que distorcem o sinal e impossibilitam a sua recuperação. Este estudo trata do desenvolvimento de um equipamento para aquisição e tratamento de sinais fotopletismográficos para a telemetria de sinais vitais de pacientes engajados em exercício físico. O equipamento será constituído de um transdutor fotopletismográfico de massa reduzida, sendo, portanto, menos susceptível a artefatos de movimento; uma estação remota que deverá ser transportada pelo paciente durante a sessão de reabilitação; e uma estação-base acoplada a um computador pessoal. O equipamento deverá apresentar dimensões e massa reduzidas, sendo sua utilização confortável ao paciente. O equipamento deverá adquirir três sinais fotopletismográficos de comprimentos de onda diferentes de cada paciente, até o máximo de oito pacientes simultâneos. O software que será desenvolvido para receber, armazenar e analisar estes dados permitirá ainda a configuração de avisos visuais e alarmes sonoros individuais para cada paciente. Palavras-chave: Telemetria, Artefatos de Movimento, Reabilitação Cardiovascular, Reabilitação Cardiopulmonar. Abstract – The purpose of monitoring vital signals on patients is to quickly obtain relevant information for therapeutical decisions. During the patient's locomotion, however, such measurements could be less efficient, due to motion artifacts that distort the signal and usually difficult its recovery. This study deals with the development of a telemetry-based device for acquisition and processing of photoplethysmographic data of rehabilitation patients engaged in physical exercise. The equipment consists of a photoplethysmographic transducer with reduced mass and less vulnerable to movement artifacts; a remote station that can be transported by the patient during the rehabilitation sessions and a radio-base station attached to a personal computer. The equipment should have reduced dimensions and mass, being comfortable for the patient. The equipment allow for the acquisition of up to three photoplethysmographic signals of different wavelengths of each patient, taken from up to eight patients simultaneously. The software that receive, store and analyze these data will allow for configuration of visual alerts and individual audible signs for each patient. Key-words: Telemetry, Motion Artifacts, Cardiovascular Rehabilitation, Cardiopulmonary Rehabilitation.

Introdução Desde o diagnóstico e/ou ocorrência do evento cardiovascular ou cardiopulmonar, o paciente é submetido a exercícios físicos monitorados, em programas de reabilitação específicos. Estes exercícios objetivam a obtenção e manutenção de um nível ideal de condicionamento físico, permitindo a restituição, ao indivíduo, de uma satisfatória condição clínica, física, psicológica e laborativa [1]. No entanto, os exercícios físicos prescritos desencadeiam modificações fisiológicas decorrentes de treinamento que podem ocasionar riscos aos pacientes. Em virtude disso, faz-se necessária a monitoração previamente ao início e durante o decorrer das sessões de exercício dos

sinais fisiológicos dos pacientes, para identificar sinais de alerta, como, por exemplo, queda da saturação de oxigênio, episódios de isquemia miocárdica, arritmias cardíacas graves, hipertensão arterial descontrolada, dentre outros [2]. Algumas das técnicas existentes para a mensuração destes parâmetros envolvem a aquisição e o processamento de ondas fotopletismográficas. O processo de fotopletismografia é caracterizado pela recepção de um feixe luminoso transmitido através dos tecidos. Este feixe é parcialmente absorvido pelos tecidos epitelial, adiposo e ósseo e pelos vasos sangüíneos, parte chamada de contínua. Outra parte é absorvida pelo fluxo sangüíneo pulsátil,

caracterizando a parte variável do sinal fotopletismográfico. A lei de Beer-Lambert estabelece a relação entre a absorção do feixe luminoso de um comprimento de onda por uma substância e a concentração de um determinado componente na substância. Para a mensuração da saturação de oxigênio, é necessário pelo menos dois comprimentos de ondas distintos: uma fonte luminosa na faixa do espectro do vermelho e uma fonte luminosa na faixa do espectro do infravermelho. A monitoração de parâmetros como a saturação de oxigênio, a pressão arterial não invasiva e a freqüência cardíaca, é citada como de fundamental importância em consensos de reabilitação cardiovascular e cardiopulmonar de diversos países [3–8]. No entanto, a mensuração destes parâmetros por fotopletismografia durante exercício físico é muito dificultada devido a artefatos de movimento que distorcem o sinal, muitas vezes impossibilitado sua correta recuperação e posterior análise [9]. Artefatos de movimento podem ser causados por perda no acoplamento óptico entre a fonte luminosa e a fonte receptora, por caminhos diretos entre o fotodetector e as fontes e por vasoconstrição devido à pressão externa nos tecidos. Trabalhos anteriores visavam à redução dos artefatos de movimento em sinais fotopletismográficos através da utilização de um transdutor telemétrico em formato de anel [10]. O transdutor mantinha seus componentes ópticos firmemente aderidos à pele por meio de faixas de poliéster elásticas [11], e a separação física entre as partes ópticas e eletrônicas acarretou numa melhoria significativa na aquisição dos sinais [12]. Portanto, este trabalho objetiva o desenvolvimento de um sistema telemétrico para a aquisição contínua e redução de artefatos de movimento de sinais fotopletismográficos de pacientes engajados em programas de reabilitação cardiovascular e cardiopulmonar, visando também à possibilidade de monitoração dos parâmetros fisiológicos de atletas de alto nível durante a prática desportiva. Metodologia O sistema proposto é constituído de um sistema de aquisição de sinais de fotopletismografia (photoplethysmography – PPG), uma estação transmissora e uma estação rádio-base acoplada a um computador portátil, conforme ilustrado na Figura 1.

Figura 1 - Comunicação entre a estação rádiobase e a estação remota de cada paciente. O transdutor fotopletismográfico é constituído de três LEDs, sendo dois infravermelhos e um vermelho, e um fotorreceptor. Os LEDs foram escolhidos de acordo com suas características ópticas e elétricas. Deu-se preferência aos LEDs que apresentavam maior intensidade luminosa, maior ângulo de abertura, maior capacidade de potência elétrica e menor abertura espectral. O LED vermelho escolhido foi o TLMD3102 (Vishay Semiconductors), com comprimento de onda de pico em 650 nm. Os LEDs infravermelhos selecionados foram o TSMS3700 (Vishay Semiconductors) e o TSMG2700 (Vishay Semiconductors), com comprimentos de onda de pico em 950 nm e 830 nm, respectivamente. O fotorreceptor utilizado foi o OPT101 (Burr-Brown). Este dispositivo é constituído de um fotodiodo acoplado a um amplificador de transimpedância, apresentando alta sensibilidade para os comprimentos de onda dos LEDs selecionados. O transdutor apresenta pequena massa e dimensões reduzidas, e deve ser firmemente aderido à superfície da pele, de forma a evitar a formação de caminhos diretos entre os LEDs e o fotorreceptor. A estação remota é alimentada por uma bateria padrão MN1604 de 9 V (Duracell), possuindo autonomia de 3 horas de uso contínuo e permitindo a monitoração de dois pacientes por carga da bateria. Os três LEDs do transdutor conduzem alternadamente em ciclos ativos de 2%, com freqüência de 120 Hz. A alimentação dos LEDs é realizada pelo transistor tipo Darlington MMBT6427LT1-D (On Semiconductor) e o chaveamento dos LEDs é síncrono com o chaveamento do fotodiodo. A melhoria da relação sinal-ruído no fotodiodo é obtida com o aumento da potência de sinal emitido pelos LEDs. Através deste sistema de modulação pulsada, é possível ultrapassar em mais de 10 vezes a corrente direta máxima dos LEDs. A estação transmissora no paciente, cujo diagrama de blocos está demonstrado na Figura 2, é comandada pelo microcontrolador

ADuC841BSZ62-3 (Analog Devices). Este microcontrolador trabalha em 20 MIPS, na freqüência de 20 MHz, e possui conversores A/D e D/A. A corrente direta dos LEDs é ajustada pelo microcontrolador, com 32 passos de 8 mA até 315 mA, através de um conversor D/A em topologia rede resistiva R2R e uma fonte de corrente controlada por tensão constituída de amplificadores operacionais TLC084 (Texas Instruments) e transistores de chaveamento 2N2222 (Philips Semiconductors). O circuito do conversor D/A e a fonte de corrente foi simulado com o software Electronics Workbench DesignSuite Multisim versão 9.0 Trial (National Instruments).

Estes gráficos foram obtidos com o software MATLAB versão 7.2 Trial (MathWorks).

Figura 3 – Coeficientes do filtro FIR com janela de Hamming.

Figura 2 – Diagrama de blocos da estação transmissora. O sinal de saída do fotorreceptor é préamplificado e passa por um estágio de filtragem passa-baixas Butterworth em topologia Sallen Key de quarta ordem com freqüência de corte de 12 Hz. O sinal é então, filtrado por um passa-altas Butterworth em topologia Sallen Key de segunda ordem com freqüência de corte de 0,05 Hz [13]. O filtro passa-faixa equivalente foi simulado com uso do software Orcad PSpice versão 10.5 Demo (Cadence). O sinal é separado em duas componentes: alternada (CA) e contínua (CC). As duas componentes são, então, digitalizadas pelo conversor A/D de 12 bits do microcontrolador e a componente CA do sinal é processada por dois filtros digitais. O primeiro filtro utilizado foi um IIR passa-altas com um pólo e um zero e freqüência de corte em 0,07 Hz. O segundo filtro é um FIR passa-baixas, com janela de Hamming de 133 coeficientes. Os coeficientes do filtro estão demonstrados na Figura 3, a magnitude da resposta em freqüência do filtro está representada na Figura 4 e a fase da resposta em freqüência do filtro está representada na Figura 5.

Figura 4 – Diagrama de magnitude da resposta em freqüência do filtro FIR.

Figura 5 – Diagrama de fase da resposta em freqüência do filtro FIR. O sinal digitalizado é armazenado em um buffer interno do microcontrolador e, quando

solicitado pela estação rádio-base, é enviado através de um módulo de rádio XBee® (MaxStream). Estes módulos trabalham na banda ISM, na freqüência de 2,4 GHz, transmitindo e recebendo dados com velocidade de 250 kbps usando o protocolo ZigBee®. A estação rádio-base se comunica com cada estação transmissora, solicitando e recebendo dados e enviando informações de forma a ajustar o padrão de luminosidade dos LEDs em tempo real ou acionando alarmes sonoros, caso seja necessário solicitar ao paciente uma interrupção nos exercícios. As estações rádio-base e as estações transmissoras devem manter comunicação estável a uma distância de até 120 m, de forma a cobrir toda a distância de uma pista de atletismo oficial, onde, normalmente, são realizados os programas de reabilitação cardiovascular e reabilitação cardiopulmonar. Foi realizado um teste de eficiência dos módulos XBee® e XBee Pro® com o objetivo de estudar o alcance real de cada módulo de rádio e qual o comportamento esperado dos módulos durante condições adversas, como chuva, por exemplo. Os testes iniciais foram executados em uma pista oficial de atletismo, em duas etapas: com tempo bom e ensolarado e com chuva leve. Para o teste dos módulos foi utilizado o kit XBee Professional Kit® (MaxStream). O receptor possuía um módulo XBee Pro® com uma antena do tipo meia-onda, omnidirecional com ganho de 2 dBi e foi conectado à porta USB de um computador portátil. O transmissor foi transportado pela pista, simulando uma sessão de reabilitação, em movimentos de caminhada em velocidade moderada, trote leve e corrida leve. Foram testadas três configurações de transmissores: módulo XBee®, com antenas chip e wire e módulo XBee Pro® com antena wire. O computador foi posicionado na parte externa da pista, no meio da reta dos 100 metros, conforme indicado na Figura 6. Nos dois experimentos foram monitorados o nível de sinal recebido pela estação no computador e o número de pacotes de dados perdidos.

Figura 6 – Posicionamento do computador pessoal na pista de atletismo.

A estação rádio-base comunica-se com um computador portátil através da porta USB e de um interfaceador USB-paralelo UM245R (Future Technology Devices Inc.), apresenta um módulo de rádio XBee Pro® (MaxStream) e o microcontrolador ADuC841BSZ62-3. O projeto segue o protótipo desenvolvido em trabalhos anteriores do grupo de pesquisa [13]. O software para processamento, análise e armazenamento dos dados de cada paciente foi desenvolvido em linguagem C++ com interface visual, baseado em trabalhos anteriores do grupo de pesquisa [14]. O software permite a configuração de alarmes individuais para cada paciente e o armazenamento de sinais em um banco de dados para processamento futuro. Os dados armazenados podem ser extraídos do banco de dados para arquivos formatados com extensão .txt e .dat, para processamento posterior com MATLAB® ou software similar. Resultados Os valores da corrente direta dos LEDs controlados pelo circuito conversor D/A e pela fonte de corrente foram simulados. Os valores correspondentes às combinações algébricas dos bits de dados são apresentados na Tabela 1. Tabela 1 – Corrente nos LEDs pelos dados do conversor D/A. DADO

Corrente (mA)

00000

0,037

00001

7,821

00010

19,492

00100

40,876

01000

82,604

10000

165,125

O diagrama de Bode do filtro passa-faixa equivalente está demonstrado na Figura 7.

Figura 7 – Diagrama de Bode do processo de filtragem analógica.

Os resultados referentes ao teste de eficiência dos módulos de rádio estão resumidos na Tabela 2. Tabela 2 – Resultados do teste de eficiência dos módulos de rádio. Transmissor

XBee® antena chip

XBee® antena wire

XBee Pro® antena chip

Condições Sol

Distância

Sinal

1m

-63 dBm

120 m

-101 dBm

Chuva

1m

-65 dBm

Leve

120 m

-110 dBm*

1m

-49 dBm

Sol

120 m

-89 dBm

Chuva

1m

-54 dBm

Leve

120 m

-108 dBm*

1m

-40 dBm

Sol

120 m

-72 dBm

Chuva

1m

-43 dBm

Leve

120 m

-103 dBm

* perda de pacotes antes da distancia total

Discussão e Conclusões O conversor D/A e a fonte de corrente implementados apresentaram desempenho satisfatórios, possuindo corrente de fuga baixa (37 μA) para o dado 00000 e corrente máxima elevada (315 mA) para o dado 11111. O cálculo do tempo de condução dos LEDs para estas correntes elevadas foi considerado com cuidado, pois quanto maior a corrente direta do LED, menor o tempo até que a junção PN aqueça perigosamente e maior deve ser o tempo para resfriamento da junção. Ao mesmo tempo, no período em que o LED está conduzindo, o sistema deve se estabilizar e permitir a amostragem, sendo, portanto, necessário considerar o tempo de acomodação do LED, do fotorreceptor e de todos os componentes passivos e amplificadores operacionais dos circuitos de amplificação e filtragem analógica. A diminuição do nível do sinal recebido pelos módulos de rádio ocorreu devido à proximidade entre a freqüência de trabalho dos módulos e a freqüência de ressonância da água, portanto, a utilização dos módulos durante chuva mais intensa acarretaria em maior diminuição do nível de sinal, ocasionando a perda de pacotes de dados. O fabricante dos módulos de rádio afirma que a perda de pacotes de dados pode ocorrer quando o nível de sinal decai abaixo de -100 dBm, embora os resultados tenham demonstrado que não foi constatada perda de pacotes de dados com valores abaixo de -108 dBm, não é recomendável o uso do dispositivo sob condições

tão severas, a menos que antenas direcionais ou amplificadores de sinal sejam utilizados. A análise do sinal fotopletismográfico corrompido por artefatos de movimento é um problema de difícil resolução. Trabalhos anteriores [13–14] visavam o cancelamento destes ruídos por software, porém enfatizavam a necessidade de utilização de outras abordagens. Um método de cancelamento de artefatos de movimento utilizando três sinais fotopletismográficos ao invés de apenas dois [15] foi proposto, com resultados favoráveis, no entanto, pressão local ou efeito gravitacional, aliados a mudanças no acoplamento óptico podem acarretar erros de interpretação pelo sistema. Outros métodos incluem também a utilização do sistema com três sinais fotopletismográficos com algoritmos de filtragem adaptativa [16] e a utilização de filtragem adaptativa em conjunto com acelerômetros [17]. Os resultados favoráveis obtidos com as abordagens citadas em [10], [11], [12], [15] e [16] sugerem que a miniaturização dos transdutores, aliada a algoritmos de filtragem adaptativas implementados no próprio microcontrolador e/ou via software representam uma alternativa possivelmente viável para a redução de artefatos de movimento em sinais fotopletismográficos. Agradecimentos Os autores agradem à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pela bolsa de LS, MAS e CANJ. Referências [1] Godoy, M. (1997), “I Consenso Nacional de Reabilitação Cardiovascular”, Arq. Bras. Cardiol., v. 69, n. 4, p. 267-291. [2] de Carvalho, T. (2006), “Diretriz de Reabilitação Cardiopulmonar e Metabólica: Aspectos Práticos e Responsabilidades”, Arq. Bras. Cardiol., v. 84, n. 1, p. 74-82. [3] New Zealand Guidelines Group (2002), “Evidence-Based Best Practice Guideline – Cardiac Rehabilitation”, [http://www.nzgg. org.nz]. 12 de novembro de 2005. [4] Scottish Intercollegiate Guidelines Network (2002), “Cardiac Rehabilitation”, [http://www .sign.ac.uk/guidelines/fulltext/57/index.html] . 8 de novembro de 2005. [5] Australian Heart Research Centre (1999), “Best Practice Guidelines for Cardiac Rehabilitation and Secondary Prevention”, [http://www.health.vic.gov.au/nhpa/downloa ds/bestpracticecardiacrehab.pdf]. 8 de novembro de 2005.

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Dissertação de Mestrado, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Instituto de Engenharia Biomédica, EEL/UFSC, Florianópolis. [14] Correa, R.S., (2005), Desenvolvimento de Software para Monitoração e Análise de Pacientes em Programas de Reabilitação Cardíaca, Dissertação de Mestrado, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Instituto de Engenharia Biomédica, EEL/UFSC, Florianópolis. [15] Hayes, M.J., Smith, P.R. (2001), “A New Method for Pulse Oximetry Possessing Inherent Insensitivity to Artifact”, IEEE Trans. in Biom. Eng., v. 48, n. 4, p. 452461. [16] Yao, J., Warren, S. (2004), “A Novel Algorithm to Separate Motion Artifacts from Photoplethysmographic Signals Obtained with a Reflectance Pulse Oximeter”, Proceedings of 26th Annual International Conference of the IEEE EMBS, San Francisco, p. 2153-2156, 1-5 September. [17] Relente, A.R., Sison, L.G. (2002), “Characterization and Adaptive Filtering of Motion Artifacts in Pulse Oximetry Using Acceleromenters”, Proceedings of Second Joint EMBS/BMES Conference, Houston, p. 1769-1770, 23-26 October. Contato Leandro Schwarz Mestrando em Engenharia Elétrica (IEBUFSC), Engenheiro Eletricista (UFSC). Endereço profissional: Instituto de Engenharia Biomédica, Departamento de Engenharia Elétrica, Centro Tecnológico, Universidade Federal de Santa Catarina, CEP: 88040-900, Florianópolis – SC / Telefone: (48) 3331-8181 ramal 39 / URL: www.ieb.ufsc.br / Email: [email protected].