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Título: Desenvolvimento de sistema para monitorar crises nervosas autistas por meio de sinais fisiológicos Programa de Pós-graduação em Engenharia Biomédica
Autor(es): Monteiro, Klaus Ribeiro
Orientador(es): Rocha, Adson Ferreira da
Assunto: Autismo - crianças
Transtorno do Espectro Autista
Crises nervosas - monitoramento
Sistema nervoso central
Data de publicação: 2-Set-2022
Referência: MONTEIRO, Klaus Ribeiro. Desenvolvimento de sistema para monitorar crises nervosas autistas por meio de sinais fisiológicos Programa de Pós-graduação em Engenharia Biomédica. 2022. xvi, 89 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Resumo: Cerca de uma em cada 54 crianças tem sido diagnosticada com Transtorno do Espectro Autista. Um dos maiores problemas para essas crianças, seus pais e cuidadores são as crises nervosas, em que as crianças assumem um comportamento que aparenta ser quase irracional. A longo prazo, a questão de pesquisa levantada é: seria possível se prever tais crises mediante a mensuração de sinais fisiológicos? Muitos pesquisadores acreditam que o comportamento dos ramos simpático e parassimpático do Sistema Nervoso Central pode, potencialmente, ser uma chave para prever as referidas crises. O objetivo principal deste trabalho é viabilizar um sistema que permita o monitoramento de crises nervosas autistas utilizando um sistema composto por sensores vestíveis de movimento, temperatura, resistência galvânica da pele, batimento cardíaco, comunicação por radiofrequência e inteligência computacional embarcada. Compondo o hardware de captação, localizado na Luva/Pulseira, utilizou-se o microprocessador Arduino Nano, o sensor de movimento MPU 6050, um termistor de 10 kΩ como sensor de temperatura e o Sensor Grove de Resposta Galvânica da Pele (em inglês, Galvanic Skin Response, ou GSR), o módulo de ECG AD8232, bem como o módulo de transmissão via rádio frequência nRF24L01+. O hardware que recebe os dados da luva é composto por um módulo de comunicação por rádio frequência nRF24L01+, outro Arduino Nano e um Mini PC Raspberry PI 3, sendo que este último lança os dados brutos na nuvem, via WI-FI, para uso pelo software de processamento. Concluída a implementação, realizou-se um teste funcional com dez adultos saudáveis simulando-se a estereotipia dos autistas, e a sudorese por meio do umedecimento com água filtrada, sem a necessidade de adição de cloreto de sódio, dos dedos indicador e médio, onde foram localizados os sensores de GSR. Após a realização do teste funcional, como descrito acima, efetuou-se outro teste, também com adultos saudáveis, eliciando-se uma resposta do Sistema Nervoso Central-SNC, por meio do Cold Pressor Test, uma manobra cuja variante consiste em se mergulhar subitamente ambos os pés em água gelada e se captar e analisar a alteração do batimento cardíaco e da GSR. A análise estatística dos resultados permitiu concluir que a distribuição de energia cinética foi uniforme e as distribuições de GSR e HR gaussianas, e que por intermédio da aplicação do t-Test de Student, concluiu-se que as médias de GSR e HR, antes e depois da simulação, foram diferentes. Atingiu-se um grau de acerto de 90%, em relação ao número total de levantamentos, conforme resultado evidenciado pelo primeiro teste funcional, e 100% no segundo teste (utilizando-se o procedimento do Cold Pressor Test). Ao final da pesquisa, foi feito um teste de uso com um indivíduo autista, que constatou o uso da luva com conforto e naturalidade pelo voluntário. Durante o teste, não ouve a ocorrência de crise, e os dados obtidos foram consistentes com essa observação. Os resultados obtidos indicam um bom potencial do protótipo para, após maior desenvolvimento, vir a ser útil em pesquisas que envolvem manifestações físicas e fisiológicos associadas a estados psicológicos de autistas.
Abstract: About one in 54 children has been diagnosed with Autism Spectrum Disorder. One of the biggest problems for these children, their parents and caregivers are meltdowns, in which children assume behavior that appears to be almost irrational. In the long term, the research question raised is: would it be possible to predict such crises by measuring physiological signals? Many researchers believe that the behavior of the sympathetic and parasympathetic branches of the Central Nervous System could potentially be a key to predicting such crises. The main objective of this work is to provide a system that allows the monitoring of autistic nervous crises using a system composed of wearable sensors of movement, temperature, galvanic skin resistance, heartbeat, radiofrequency communication and embedded computational intelligence. Composing the capture hardware, located in the Glove/Bracelet, the Arduino Nano microprocessor, the MPU 6050 motion sensor, a 10 kΩ thermistor as a temperature sensor and the Grove Galvanic Skin Response Sensor (in English, Galvanic Skin Response, or GSR) were used, as well as the AD8232 ECG module, and the nRF24L01+ radio frequency transmission module. The hardware that receives the data from the glove is composed of a radio frequency module nRF24L01+, another Arduino Nano and a Raspberry PI 3 Mini PC, the latter of which sends the raw data to the cloud, via WI-FI, for use by the processing software. Once the implementation was completed, a functional test was carried out with ten healthy adults, simulating the stereotypy of autistic people, and sweating through moistening with filtered water, without the need to add sodium chloride, of the index and middle fingers, where GSR sensors were located. After performing the functional test, as described above, another test was performed, also with healthy adults, eliciting a response from the CNS, through the Cold Pressor Test, a maneuver whose variant consists of suddenly immersing both feet in ice water and check for a change in heart rate and GSR. The statistical analysis of the results allows us to conclude that the distributions of kinetic energy, GSR and HR, were uniform and the last two were Gaussian, respectively, and that through the application of Student's t-Test, it was concluded that the means of GSR and HR, before and after the simulation are different. A degree of accuracy of 90% was reached, in relation to the total number of experiments, as evidenced by the first functional test, and 100% in the second test (using the Cold Pressor Test procedure). At the end of the research, a use test was carried out with an autistic individual, who verified the use of the glove with comfort and naturalness by the volunteer. During the test, no crisis occurred, and the data obtained were consistent with this observation. The results obtained indicate a good potential of the prototype to, after further development, become useful in research involving physical and physiological manifestations associated with psychological states of autistic individuals.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Ciências e Tecnologias em Engenharia (FCTE) – Campus UnB Gama
Informações adicionais: Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Programa de pós-graduação em Engenharia Biomédica, 2022.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica
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