• elaborazione segnali
• frequenza cardiaca
• frequenza respiratoria
• monitoraggio paramteri vitali
• sensori a radiofrequenza

Il presente lavoro di tesi, realizzato presso i laboratori del Dipartimento dell’Informazione, si prefigge come obiettivo lo sviluppo e la validazione di algoritmi per l’estrazione delle frequenze cardiaca e respiratoria, partendo dal segnale registrato mediante un sensore a radiofrequenza posto a contatto con il corpo del paziente.
L’obiettivo risulta essere di notevole interesse in diversi settori, laddove il monitoraggio delle attività vitali umane può incidere sulla sicurezza e l’incolumità degli individui stessi.
Potremmo pensare, ad esempio, ad una sala operatoria in cui un sensore dedicato esterno monitorizza il battito del cuore e il respiro di un paziente sotto operazione (senza doverlo ricoprire di elettrodi e fili). Oppure ad un pompiere che in missione di salvataggio indossa sulla pelle un sensore, che in qualche modo comunica le sue attività vitali al centro di coordinamento delle operazioni.
Naturalmente potremmo ora citare molte situazioni ed ognuna delle quali richiederebbe un’attenta analisi del caso specifico; questo però evade dall’obiettivo della tesi.
Infatti, in questo lavoro ci limitiamo ad analizzare delle tecniche sperimentali di signal processing al fine di ricavare le informazioni di nostro interesse provenienti dal cuore e dai polmoni.
Il lavoro svolto ha preso le mosse da una serie di attività preliminari e propedeutiche volte a comporre un quadro sullo stato dell’arte sui temi che si intendevano affrontare. Sono state effettuate ricerche sugli utilizzi clinici più significativi in ambito medico e su algoritmi di signal processing per analizzare i dati provenienti dai nostri sistemi di misura.
Partendo dall’analisi della ricerca svolta presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione, si è proceduto ad un’acquisizione dei dati posizionando, di volta in volta, il sensore in differenti punti del torace (all’altezza del cuore), per poter evidenziare la posizione ottimale di rilevazione dell’informazione di nostro interesse.
Sono state effettuate prove sia in caso di respirazione normale, sia in caso di apnea per osservarne le differenze. Le acquisizioni sono state inoltre eseguite su diversi individui per poterne confrontare i risultati e il tutto è stato ripetuto per ogni tipologia di antenna.
Il secondo passo è consistito nell’analisi della serie di dati misurati, mediante lo sviluppo e l’ottimizzazione di alcuni algoritmi di signal processing. Sono stati implementati, utilizzando il software Matlab 7, degli algoritmi di stima nel dominio delle frequenze. Si è proceduto inizialmente con un’analisi dei dati attraverso l’uso della Trasformata di Fourier. In seguito i dati sono stati trattati con 2 diverse tipologie di filtraggio (Filtro a Mediana e Filtro di Savitzky-Golay) al fine di estrarre nel miglior modo possibile le frequenze di nostro interesse.
I segnali da noi acquisiti sono stati anche messi a confronto con le misure effettuate contemporaneamente e in real-time attraverso il Wealthy System della Smartex, una maglietta intelligente integrata di sensori per la stima di diversi parametri vitali, come l’elettrocardiogramma, la respirazione, la temperatura e il movimento. Dal confronto dei segnali risulta evidente la capacità del sensore a radiofrequenza di misurare l’attività cardiaca e quella respiratoria.
Come si intuisce le problematiche relative all’approccio di questo sistema di trasmissione sono molte. Questo è un lavoro senza dubbio ambizioso e di enorme complessità, che nel futuro dovrà essere ovviamente rivisitato, sulla base di sperimentazioni applicate ai vari casi pratici. Resta comunque evidente dagli studi qui effettuati che la stima della frequenza cardiaca e di quella respiratoria è alla portata di sensori a radiofrequenza e che la riuscita dello scopo rappresenterebbe un notevole traguardo nel campo della sicurezza di ogni individuo sotto monitoraggio.