Desenvolvimento e avaliação de um sistema de análise de equilíbrio postural humano embasado em sinais de inclinômetros e máquinas de suporte vetorial

Resumo Portugues

Este trabalho consiste em desenvolver e avaliar um sistema baseado em acelerômetros e máquinas de suporte vetorial que indica a variação de equilíbrio do usuário. As pessoas acometidas de distúrbios no sistema responsável pelo controle do equilíbrio, como a labirintite, sofrem com diversos desconfortos no cotidiano como tontura e vertigem. Estes problemas de equilíbrio constituem uma das principais causas de acidentes em idosos. Neste contexto, é importante monitorar os níveis de equilíbrio de pacientes para determinar riscos de queda e auxiliar em tratamentos associados a equilíbrio. Algumas soluções existem para tal fim, como sistemas baseados em câmeras e plataformas de força, mas em geral são restritas a ambientes fechados. Assim, a proposta desse trabalho é elaborar um sistema para monitoração de sinais relacionados a equilíbrio que possa ser usado em ambientes internos ou externos e validá-lo usando sistemas de ambientes fechados já validados na literatura. O sistema proposto é constituído de acelerômetros, que captam diferenças na inclinação corporal, e, por meio de armazenamento local de dados, ou transmissão sem fio, monitore e possibilite a posterior classificação de equilíbrio com base nas informações coletadas. O sistema desenvolvido consiste em uma camisa do tipo segunda pele, seis acelerômetros, um microcontrolador para aquisição e processamento dos sinais, módulo de transmissão por rádio frequência, módulo de gravação em cartão SD (Secure Digital). Ele inclui ainda, máquinas de vetores de suporte (SVM, do inglês Support vector machines) para classificação dos sinais dos acelerômetros em níveis de equilíbrio estático, níveis de equilíbrio perturbado e em faixas de centros de pressão. O desenvolvimento do sistema é composto de uma fase de treinamento e uma fase de validação. Na fase de treinamento, utilizou-se os sinais de referência em que se adquiriu medidas dos acelerômetros em diversas situações de equilíbrio e desequilíbrio intencional e comparou-se com pontuações de equilíbrio do software SWAY, já validado na literatura. Com base na comparação, o sistema foi capaz de identificar níveis de equilíbrio a partir dos sinais providos dos acelerômetros. Também foi efetuado um treinamento para estimar o centro de pressão a partir dos acelerômetros, para tanto, os sinais foram adquiridos simultaneamente com o sistema proposto e uma plataforma de força AMTI, sistema já considerado referência para avaliação de centros de pressão. Nos procedimentos experimentais para avaliação do sistema foi efetuado um conjunto de simulações e análises de sinais reais coletados com o equipamento em funcionamento. Para verificar o funcionamento, foram executados experimentos em que o participante se encontrava hora parado, hora andando, hora em rotação corporal e hora em quedas bruscas simuladas. Posteriormente, com auxílio do SWAY, foram feitos experimentos com o indivíduo parado inclinando-se nas 4 principais direções (frente, esquerda, direta e trás) para coletar dados que foram processados pelo classificador SVM. Também foram executados testes com um manequim e um João Bobo, afim de observar como o sistema e o classificador se comportariam perante um desequilíbrio ou uma queda repentina. Além disso, foi executado um experimento para comparar as faixas de valores de pressão do sistema proposto com os valores fornecido pela plataforma de força AMTI. Os resultados obtidos mostram que o sistema permite classificar de dois até sete níveis de equilíbrio, com taxas de acerto variando de 92.5%, no pior caso (com cinco níveis) a 98.3%, no melhor caso (com dois níveis). Com dois níveis de equilíbrio, sendo um o estado de normalidade e o outro o de desequilíbrio, o sistema atingiu, em mil sessões de validação – treinamento – no melhor caso, uma acurácia de 98.9%, precisão de 99.6%, sensitividade de 98.8% e especificidade de 98.9%. Além disso, a acurácia média, com dois níveis de equilíbrio, foi significativamente maior que 93% (p = 0.045) e a precisão foi significativamente maior que 97% (p = 0.044). Já com sete níveis de equilíbrio a acurácia foi significativamente maior que 94% (p = 0.046) e a precisão foi significativamente maior que 80% (p = 0.049). Já os testes efetuados com os bonecos mostram que o sistema é capaz de diferenciar, a partir dos acelerômetros, uma variação associada a queda brusca de uma variação de retomada de equilíbrio. Neste caso, usando apenas os sinais dos acelerômetros provenientes de antes da queda ou da reestabilização, a acurácia média foi significativamente maior que 95% (p = 0.043) e precisão significativamente maior que 95% (p = 0.026). Outro aspecto avaliado foi o uso do sistema para estimar, a partir apenas de acelerômetros, a faixa de valores do centro de pressão tendo em vista a classe determinada pela SVM. Neste caso, o sistema foi capaz de inferir o centroide da região de centro de pressão com erro inferior a 0.9 cm (p = 0.0045, em uma média para mil sessões treinamento-validação). Esses resultados sugerem que este sistema proposto pode ser usado para detectar variações de níveis de equilíbrio e, portanto, sinalizar risco de queda no dia-a-dia sem a necessidade de o usuário estar em um ambiente fechado. Possíveis aplicações incluem monitoração de pacientes com problemas de equilíbrio, treinamento de atletas, reabilitação de pacientes após lesões ou procedimentos cirúrgicos etc.