Programa de Pós-Graduação em Fisioterapia
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Navegando Programa de Pós-Graduação em Fisioterapia por Assunto "Acelerômetro"
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Dissertação Desenvolvimento e validação de um sistema para análise neuromuscular em tempo real para pessoas com Esclerose Lateral Amiotrófica(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-02-13) Fernandes, Ana Paula Mendonça; Lindquist, Ana Raquel Rodrigues; Rodríguez, Denis Delisle; https://orcid.org/0000-0002-0100-8026; http://lattes.cnpq.br/4447544386255111; Cavalcanti, Fabricia Azevedo da Costa; Fernandes, Felipe Ricardo dos SantosIntrodução: A Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) é uma doença neurodegenerativa grave que compromete progressivamente a funcionalidade e a qualidade de vida dos pacientes. A análise de sinais eletromiográficos de superfície (EMGs) e acelerometria (ACC) desempenha um papel fundamental no diagnóstico precoce e no planejamento terapêutico. No entanto, o alto custo dos dispositivos e a complexidade na classificação de padrões neuromusculares limitam o acesso a essas tecnologias, especialmente no contexto do Sistema Único de Saúde (SUS). Diante desse cenário, torna-se essencial o desenvolvimento de sistemas acessíveis e eficientes para diagnóstico e monitoramento da ELA. Objetivos: Este projeto tem como objetivo desenvolver e validar um sistema para a coleta, processamento e análise em tempo real de sinais EMGs e ACC. A ferramenta visa auxiliar na triagem de pacientes com ELA, acelerando o processo de diagnóstico, na prescrição de exercícios e no monitoramento da progressão da ELA. Metodologia: O sistema desenvolvido consiste em um sensor EMGs de baixo custo, integrado a um computador por meio de comunicação MQTT. Os dados coletados são processados em tempo real, permitindo análise instantânea dos sinais neuromusculares. A validação do sensor e do código de processamento foi realizada em um grupo controle, composto por quatro pessoas saudáveis, garantindo a confiabilidade do sistema antes de sua aplicação clínica. Resultados: A validação do sistema incluiu testes de bancada, estudos piloto com quatro indivíduos saudáveis e a avaliação do código de processamento em tempo real. Os dados de EMGs foram analisados por meio de testes estatísticos, incluindo coeficiente de correlação intraclasse (ICC), análise de Bland-Altman e razão de energia, demonstrando alta consistência e concordância entre os métodos. Para validar o código em tempo real, os sinais brutos e processados de cada indivíduo foram comparados por meio de correlação de Pearson, regressão linear e teste SPM1D, apresentando forte correlação linear (r > 0,96), ausência de diferenças estatisticamente significativas (p > 0,05) e coeficientes de regressão próximos de 1, com elevados coeficientes de determinação (R2 > 0,92). Conclusão: O sistema desenvolvido integra tecnologias avançadas de monitoramento e análise de sinais musculares, proporcionando uma solução acessível para apoiar o diagnóstico, monitorar a progressão da ELA e estabelecer objetivos terapêuticos personalizados. Seu alto desempenho na validação preliminar reforça seu potencial para aplicação clínica e futura incorporação ao SUS.