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Questo lavoro di tesi ha un duplice obiettivo ovvero lo sviluppo di modelli sperimentali per la stima di parametri respiratori, mediante Unità di Misura Inerziali, in soggetti sani posti in posizione supina su di un lettino e la realizzazione di un nuovo sistema indossabile, basato su sensori inerziali, adatto a compiere tali misure.
All’interno di alcune sessioni sperimentali è stata acquisita la cinematica del torace durante la respirazione, in contemporanea da una rete di nove Unità di Misura Inerziali e da un set di quarantacinque marker riflettenti. I dati provenienti dai sensori inerziali sono stati poi analizzati in modo da identificare un set minimo di segnali e sensori, la cui combinazione lineare meglio corrispondesse al Volume Corrente, misurato tramite Pletismografia Optoelettronica.
I modelli così ottenuti sono stati affinati e validati tramite un approccio Leave-One-Out-Cross-Validation per valutare se potessero stimare accuratamente un set di parametri respiratori relativi a tre compartimenti del tronco. L’approccio utilizzato ha permesso di ottenere due modelli: il primo, detto Modello 1, si basa sulla combinazione lineare dell’accelerazione 3D misurata da tre Unità di Misura Inerziali poste sul compartimento addominale e sul margine costale inferiore; il secondo, detto Modello 2, è stato ricavato come combinazione lineare dell’accelerazione lineare lungo l’asse Y di due IMU poste sul compartimento addominale. Entrambi i modelli permettono una stima accurata della frequenza respiratoria, con un errore relativo <1.5%.
Il Modello 2 è risultato più accurato nella stima della durata delle fasi inspiratoria ed espiratoria grazie ad un errore relativo <5% mentre il Modello 1 è risultato più accurato nella stima del volume tidale grazie ad un errore relativo <5%.
Dopo aver identificato i modelli per la stima dei parametri respiratori tramite IMU, è stato realizzato un sistema indossabile adatto a compiere tali misure ed un banco di prova per testarlo. Il sistema sviluppato si basa su due accelerometri ed una scheda Arduino Mega 2560.
Dopo aver amplificato il segnale dei sensori, in modo da aumentarne la risoluzione, è stato implementato un algoritmo che permettesse il riconoscimento dei punti di minimo e di massimo nel segnale ovvero gli istanti che rappresentano rispettivamente l’esordio delle fasi di inspirazione ed espirazione. Il sistema misura la frequenza respiratoria ed è stato predisposto il salvataggio dei dati necessari per la stima degli altri parametri respiratori. Il sistema, testato sul banco di prova, ha permesso la stima della frequenza respiratoria. Sarà necessario effettuare ulteriori test per valutarne l’accuratezza ed inoltre sarà necessario effettuare alcune modifiche all’hardware in modo tale da ottenere un sistema che possa replicare il Modello 2.