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Capitolo IV Considerazioni conclusive
Paragrafo 4.1 Risultati
Nel corso di questa tesi siamo partiti da diversi studi precedenti effettuati presso il centro interdipartimentale E. Piaggio, effettuati sui piezocable. Questi si prestano bene come sensori dei segnali respiratori, garantendo un buon rapporto segnale rumore in confronto ad altre soluzioni[33]. Si è così progettato e realizzato un sistema in grado di monitorare la ventilazione polmonare e di dare una stima della frequenza cardiaca. Il sistema ottenuto riesce a calcolare efficacemente i flussi d’aria respirati ed è in grado di fornire anche la frequenza respiratoria. Durante i test, effettuati confrontando i nostri dati con il sistema commerciale, i risultati rilevati si sono rivelati eccellenti, confermando le potenzialità che si erano viste negli studi precedenti [33],[34]. In particolare, la frequenza respiratoria è sempre calcolata con errori inferiori al 5% e l’errore sulla ventilazione polmonare è sempre inferiore al 15%. Risultati più che soddisfacenti per un sistema portatile.
Figura 1 soggetto 1: Verde= Segnale dispositivo oggetto di studio, Bianco= Biopac
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Soggetto BR piezoelettrico BR Biopac Air Flow Piezo
Air Flow Biopac
1 17.5 18.2 0.63 0.7
2 15 17.9 0.85 1.01
Tabella 1 Alcuni risultati del confronto del BR, Air Flow tra piezoelettrico e Biopac
Nell’ambito del calcolo della frequenza cardiaca l’errore si è rilevato un po’ superiore, dell’ordine del 20%. Tuttavia, per un sistema che privilegia ed assicura il confort del paziente, evitando la presenza di elettrodi a contatto con la pelle, un errore di tale entità risulta più che accettabile.
Soggetto HR piezoelettrico HR Biopac
1 87 92
2 73 86
3 78 87
4 68 98
5 67 92
Tabella 2 alcuni risultati del confronto HR tra piezoelettrico e Biopac
Il progetto, oltre a questi buoni risultati nell’ambito dell’analisi dei segnali elaborati, risponde alle specifiche tipiche degli SWS, che di seguito passeremmo in rassegna.
Per garantire la portabilità ed assicurare il confort per il paziente, è necessario che il dispositivo possa funzionare mediante batterie, senza cavi di alimentazione. Pertanto, in fase progettuale, si è posta una notevole cura nello scegliere le componenti a basso consumo energetico. Lo stadio di alimentazione è stato oggetto di uno studio attento e di una minuzioso dimensionamento allo scopo di ottenere tutte le tensioni necessarie al funzionamento del circuito, servendosi semplicemente di due comuni pile ministilo, evitando la presenza di più ingombranti e costosi “battery-pack”.
Anche la scelta del protocollo di trasmissione dei dati ZigBee non è casuale, bensì mirata a coniugare la trasmissione wireless a bassi consumi.
58 Per rispondere alla specifica dell’analisi dei dati in real-time, è stato scelto un moderno microcontrollore in grado di offrire eccellenti prestazioni computazionali, senza pregiudicare per questo i consumi.
Il firmware è stato anch’esso oggetto di un’analisi scrupolosa. Come descritto nel corso della tesi, sono stati elaborati due programmi. Nonostante le buone capacità del micorcontrollore, il peso delle elaborazioni è notevole, tuttavia si è riusciti a gestire al meglio le temporizzazioni degli algoritmi, l’allocazione delle variabili in memoria e, non ultimi, i consumi energetici.
In fase di progettazione , si è adottata una particolare cura nella scelta delle componenti utilizzate, adottando, dove possibile, la soluzione più economica. L’integrato più costoso del sistema è il microcontrollore, il cui costo si aggira intorno alla decina di euro. Anche nella realizzazione dello stadio di filtraggio si è privilegiata sempre la soluzione più economica.
Alla luce di queste considerazioni il nostro sistema risponde appieno a tutte le specifiche che ci siamo posti:
• Low-power;
• Comfort per il paziente; • Low-cost;
• Real-time.
Paragrafo 4.2 Punti aperti
Questioni ancora aperte restano la valutazione del rapporto segnale-rumore, introducendo una serie di test su un numero di statisticamente significativo di soggetti, che hanno come fine quello di dimostrare che il sistema realizzato presenti un rapporto segnale-rumore migliore rispetto alle alternative attualmente sul mercato. In quest’ottica, i test più rilevanti riguardano le prove in presenza di intensa attività fisica, in cui, da studi preliminari [33], il dispositivo ha presentato un ottimo comportamento. Nel caso di esito positivo, si può valutare la fase successiva di un eventuale commercializzazione.
Con questo tipo di sistema, tuttavia, a meno di un approccio radicalmente diverso nell’analisi del segnale cardiaco, non ci sono grossi margini di miglioramento. Nel centro Piaggio, si stanno studiando sistemi specializzati per l’analisi dei segnali cardiaci basati sempre sull’utilizzo dei
59 sensori piezoelettrici. Nel caso in cui tale approccio si dovesse dimostrare vincente, è possibile immaginare l’unione dei due dispositivi per la rivelazione del segnale cardiorespiratorio.
Per quanto riguarda il segnale respiratorio, benchè i risultati siano buoni, si può pensare di migliorare la risoluzione ottenuta passando da due a N sensori. La presenza di N sensori permette di approssimare in maniera più fedele alla realtà il busto umano. Con un array di sensori che cingono il torso si potrebbe addirittura realizzare un modello tridimensionale e portare a nuovi utilizzi per il sistema. L’idea è realizzare un modello del busto schematizzato su N cilindri con base ellittica, di cui noi possiamo conoscere le deformazioni istante per istante. Tale approccio si stima possa fornire una migliore approssimazione delle variabili esaminate nel corso di questa tesi. In particolare, la presenza degli N cilindri si ritiene possa apportare delle migliorie dal punto di vista della precisione della misura dei flussi d’aria e dei volumi respirati, aumentando la precisione con cui si conoscono i movimenti respiratori. Questo approccio permetterebbe di confrontare i risultati del sistema con i ben più ingombranti e costosi pletismografi optoelettronici (OEP)[37]. Questi si basano sull’analisi delle traiettorie descritte da una serie di particolari marker e forniscono un quadro completo delle variabili respiratorie, nonché informazioni sulla meccaniche del movimento grazie alla introduzione di loro un modello virtuale, come schematizzato nelle figure sottostanti.
Analogamente a quanto schematizzato per il sistema OEP
piezoelettrici potrebbe permettere di realizzare una modellazione 3D del busto umano
Figura 4 a) Esempio co
Tale metodologia apre nuovi campi di applicazione ad esempio: analisi della postura,
Analogamente a quanto schematizzato per il sistema OEP, anche un sistema dotato di N sensori piezoelettrici potrebbe permettere di realizzare una modellazione 3D del busto umano
on 5 sensori 4 b) Modello corri
nuovi campi di applicazione, oltre a quello più strettamente clinico ad esempio: analisi della postura, realtà virtuale, applicazioni multimediali ed altro ancora.
60 anche un sistema dotato di N sensori piezoelettrici potrebbe permettere di realizzare una modellazione 3D del busto umano.
ispettivo
oltre a quello più strettamente clinico, come realtà virtuale, applicazioni multimediali ed altro ancora.
