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KBIT: mHealth Framework: framework para aquisição distribuída de biossinais e aplicação Móvel para Dinamometria
| dc.contributor.advisor | Silva, Hugo | |
| dc.contributor.author | Costa, Pedro Filipe Fernandes da | |
| dc.date.accessioned | 2021-02-25T15:24:13Z | |
| dc.date.available | 2021-02-25T15:24:13Z | |
| dc.date.issued | 2021-02 | |
| dc.description.abstract | Até 2050, a população mundial com 60 anos ou mais deve totalizar 2000 milhões, acima dos 900 milhões em 2015. Associado ao envelhecimento da população está a fragilidade, sendo que esta é considerada altamente predominante com o aumento da idade e acarreta riscos elevados relacionados com o declínio do estado de saúde, incluindo mortalidade, quedas e hospitalização. Estudos recentes demonstram que a força de preensão é um parâmetro que reflete a resistência muscular em pessoas idosas em diferentes condições clínicas. A dinamometria é um dos processos possíveis para obtenção de medidas quantificáveis da força muscular, potência e/ou resistência. Com este trabalho tenta-se obter uma solução de forma a que a esta população mais envelhecida tenha um maior e mais fácil acompanhamento com uma alternativa de baixo custo para avaliação da fragilidade por via de dinamometria, com tecnologias comummente presente no nosso dia a dia. Descreve-se a criação de uma framework que permite o rápido e fácil desenvolvimento para ambiente móvel, focando-se na incorporação de sensores para medição da força de preensão e com potencial para medição de outros sinais fisiológicos. Esta possibilita a aquisição, processamento, visualização, gravação e comunicação dos dados em tempo real para plataformas cloud. Com a capacidade das tecnologias cloud, estes dados são depois integrados com outras ferramentas. Foram realizados ensaios às ferramentas de desenho de gráficos e analisada a usabilidade de várias opções de layout da aplicação, tendo-se adotado a solução que proporciona melhor desempenho. Como prova de conceito e foco, realizou-se um estudo mais aprofundado ligado à dinamometria, fazendo a monitorização da força de preensão do utilizador recorrendo a um dinamómetro ligado a um dispositivo BITalino sendo os dados registados no smartphone. Assim é possível obter uma leitura em tempo real do teste realizado no smartphone guardar o mesmo e, posteriormente, analisar estes dados. | pt_PT |
| dc.description.abstract | By 2050, the world population aged 60 and over is expected to total 2000 million, up from 900 million in 2015. Associated with population aging is fragility, which is considered highly prevalent with increasing age and entails high risks related to declining health status, including mortality, falls and hospitalization. Recent studies show that grip strength is a parameter that reflects muscle resistance in elderly people in different clinical conditions. Dynamometry is one of the possible processes for obtaining quantifiable measures of muscle strength, power and/or resistance. With this work we try to obtain a solution so that this older population has a greater and easier follow-up with a low-cost alternative for the evaluation of fragility by dynamometry, with technologies commonly present in our daily lives. It describes the creation of a framework that allows the fast and easy development for mobile environment, focusing on the incorporation of sensors for measuring grip force and with potential for measuring other physiological signals. This allows the acquisition, processing, visualization, recording and communication of data in real time for cloud platforms. With the capability of cloud technologies, this data is then integrated with other tools. Tests were performed on the graph design tools and the usability of various layout options of the application was analyzed, adopting the solution that provides the best performance. As a proof of concept and focus, a more in-depth study was carried out linked to dynamometry, monitoring the user's grip force using a dynamometer connected to a BITalino device and the data recorded on the smartphone. This way it is possible to obtain a real time reading of the test performed on the smartphone, save it, and later analyze this data. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202643581 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.26/35684 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Framework | pt_PT |
| dc.subject | Smartphone | pt_PT |
| dc.subject | Dinamometria | pt_PT |
| dc.subject | mHealth | pt_PT |
| dc.subject | Android | pt_PT |
| dc.subject | Dynamometric | pt_PT |
| dc.title | KBIT: mHealth Framework: framework para aquisição distribuída de biossinais e aplicação Móvel para Dinamometria | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.grantor | Instituto Politécnico de Setúbal | |
| thesis.degree.name | Trabalho de Projeto submetida como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Software | pt_PT |
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