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Título: Identificação automática de situações de emergência através de técnicas de fusão de sinais vitais e de movimentos
Autor(es): Martins, Vinicius Ruiz
Orientador: Bastos Filho, Teodiano Freire
Coorientador: Andreão, Rodrigo Varejão
Data do documento: 15-Abr-2008
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: O objetivo principal do presente trabalho é o desenvolvimento de uma plataforma multimodal para monitoramento de pessoas idosas e/ou com problemas cardíacos, sendo também objeto do trabalho o desenvolvimento de um programa de simulação de dados fisiológicos. É proposto um sistema para identificação automática de situações de urgência baseado no emprego de redes probabilísticas (com o uso da técnica Rede Bayesiana) para a fusão de sinais vitais e de movimento, fornecidos por um sistema de telemonitoramento de pacientes em domicílio, chamado TELEPAT. São mostradas as vantagens de se utilizar redes probabilísticas, além da metodologia utilizada para se obter a classificação dos sinais dos sensores. Finalmente, o emprego desse sistema como uma importante ferramenta para auxiliar pacientes idosos ou pacientes com problemas cardíacos é demonstrado através de experimentos. Para a constituição de bases de dados fisiológicos sintéticos foi desenvolvido um programa de simulação de dados, a partir de sinais normais perturbados artificialmente, de acordo com os perfis de situações alarmantes. Os sinais simulados podem ser utilizados nas etapas de treinamento e teste da Rede Bayesiana para fusão de dados, além de servirem para outros programas, com outras finalidades. Os programas, tanto de simulação quanto de fusão de dados, foram desenvolvidos em ambiente Matlab.
The main aim of this thesis is the development of a multimodal system for monitoring aged people and/or people with cardiac diseases, as well as the development of a physiological data simulation software. A system for automatic identification of urgency situations is proposed, which is based on the application of probabilistic networks (with the use of the Bayesian Network) for the vital signals and movement fusion. These signals are supplied by a telemonitoring system of patients in domicile, called TELEPAT. Besides the methodology used to get the classification of the sensor signals, the advantages of using probabilistic networks are shown. Finally, the application of this system as an important tool to assist aged or patients with cardiac diseases is demonstrated by experiments. For the formation of synthetic physiological databases, the development of a data simulation software by using normal signals disturbed artificially (in accordance with the profiles of alarming situations) was done. The simulated signals can be used in the training and test stages of the Bayesian Network for data fusion, and also attend a number of software, with other purposes. The data simulation and data fusion software had been developed in Matlab environment.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/4069
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