Como o Monitoramento Acústico Pode Detectar Sinais Vitais e Movimentos Humanos?

A detecção de sinais vitais através de dispositivos acústicos tem se tornado uma área promissora de pesquisa, permitindo medir parâmetros fisiológicos como respiração e batimento cardíaco sem a necessidade de contato direto com o corpo. O princípio fundamental por trás dessa tecnologia é o fenômeno de variações na trajetória do som refletido devido aos movimentos sutis do corpo humano. Esses movimentos, gerados pelo processo respiratório e pelas batidas do coração, alteram a distância entre o dispositivo de medição (normalmente um microfone) e o corpo, proporcionando informações valiosas sobre o estado físico do indivíduo.

A capacidade de detectar esses pequenos movimentos depende da resolução do dispositivo acústico utilizado. Dispositivos comerciais de monitoramento acústico, como microfones de alta precisão, são capazes de perceber variações de cerca de 8,5 mm, o que é suficiente para identificar as flutuações causadas pela respiração e pelo batimento cardíaco. Para realizar a medição precisa, são frequentemente utilizadas informações de fase mais sensíveis do sinal acústico, dado que a resolução espacial dos dispositivos acústicos geralmente é limitada. A equação que descreve o comportamento do sinal acústico no monitoramento de sinais vitais é dada por:

onde $h(t)$ representa a resposta do canal acústico, $\beta_k(t)$ é o coeficiente de atenuação complexo, $d_k(t)$ é o comprimento do caminho de reflexão, $c$ é a velocidade do som e $n(t)$ é o ruído aditivo. A precisão do modelo é altamente dependente da capacidade do dispositivo de distinguir entre as variações causadas pelos sinais vitais e os artefatos de movimento, que podem interferir nas medições.

A modelagem do deslocamento do corpo, por sua vez, é dada pela equação:

onde $d_h(t)$, $d_r(t)$ e $d_m(t)$ representam, respectivamente, os deslocamentos causados pelo batimento cardíaco, pela respiração e por movimentos indesejados. Movimentos não relacionados ao monitoramento dos sinais vitais, como aqueles causados por mudanças de posição ou atividades físicas, geram deslocamentos muito maiores e, por isso, são frequentemente filtrados ou suprimidos. Normalmente, em ambientes de monitoramento, busca-se um estado estático onde $d_m(t) = 0$, minimizando a interferência desses artefatos.

É importante destacar que, além dos sinais vitais, os dispositivos acústicos também podem ser usados para o rastreamento de movimentos e atividades físicas de um indivíduo. O estudo de métodos para separar os sinais de respiração e batimento cardíaco dos artefatos de movimento se baseia em técnicas de filtragem e decomposição de modos, que permitem isolar os sinais relevantes. Tais abordagens são essenciais para garantir a precisão do monitoramento, especialmente em contextos dinâmicos, onde a pessoa pode estar em movimento.

Ademais, a precisão dos métodos acústicos de monitoramento de sinais vitais é amplamente influenciada pela qualidade dos dispositivos usados e pelas condições ambientais. Ruídos de fundo e variações na acústica do ambiente podem afetar a precisão das medições, o que exige um controle rigoroso sobre as condições do experimento. Para melhorar os resultados, frequentemente são utilizados sistemas que combinam múltiplas fontes de dados, como imagens de câmeras ou sensores de movimento, para validar e complementar os dados acústicos.

É fundamental, portanto, que o leitor compreenda as limitações e potencialidades desta tecnologia. Embora promissora, a detecção de sinais vitais por acústica ainda enfrenta desafios, como a interferência de movimentos não relacionados e a precisão da resolução espacial dos dispositivos. No entanto, à medida que a tecnologia avança, a utilização de métodos mais sofisticados e a melhoria dos dispositivos podem permitir que o monitoramento acústico seja uma ferramenta eficiente, não invasiva e de baixo custo para a saúde e o bem-estar dos indivíduos.

Como a Avaliação do Sinal Otoacústico Pode Diagnosticar a Função Coclear e a Saúde Auditiva

A técnica de DPOAE, por exemplo, utiliza dois tons puros emitidos por alto-falantes em uma ponta auricular, com frequências específicas, f1 e f2, e o sinal gerado por esses tons é então capturado por um microfone. Através de uma transformação rápida de Fourier (FFT), a análise do espectro de frequências pode revelar um sinal no dobro da frequência (2f1 − f2), se este estiver acima do nível de ruído de fundo. Para garantir a precisão da medição, deve-se compensar a sensibilidade variável dos sensores acústicos e a interferência do ruído ambiente, utilizando uma série de pares de frequências. A ampliação do tamanho da janela de FFT também pode aumentar a sensibilidade do registro.

Tanto para DPOAEs quanto para TEOAEs, é essencial quantificar tanto o nível de ruído de fundo quanto a intensidade do sinal. Vários registros são realizados e comparados, permitindo que o componente do sinal seja estimado pela média de todas as respostas, o que ajuda a reduzir o ruído aleatório. O nível de ruído é estimado calculando-se a desvio padrão de cada ponto no tempo através de todas as respostas registradas. Após a remoção do artefato do estímulo, o sinal OAE é avaliado por meio do cálculo da raiz quadrada da média (RMS) do sinal extraído e do ruído, dentro de uma janela de tempo específica. Com isso, obtém-se um valor único para os níveis de sinal e de ruído, permitindo o cálculo da SNR e sua comparação com um limiar, resultando em um diagnóstico "pass" ou "refer".

Além das emissões otoacústicas, o diagnóstico de saúde auditiva tem se expandido com o uso de dispositivos comuns, como fones de ouvido, que integram microfones e alto-falantes internos, possibilitando a monitoração contínua das condições do ouvido. Técnicas como a otoscopia pneumática ou timpanometria, quando associadas a dispositivos acessíveis, permitem a avaliação a longo prazo da saúde auditiva. Os dispositivos ativos de cancelamento de ruído, que incluem um microfone de feedback, também podem ser usados para monitorar as condições auditivas, como a presença de cerúmen, bloqueios no canal auditivo ou perfuração do tímpano.

Por meio da análise das ondas acústicas refletidas, que são moduladas pelos sinais transmitidos pelo alto-falante e captadas pelo microfone, condições como otite média (inflamação com acúmulo de fluido atrás do tímpano), acumulação de cera e bloqueios podem ser detectadas. Alterações no perfil acústico refletido causadas por essas condições podem ser observadas através de características específicas no espectro, como a assimetria entre os lados do ponto central, a distribuição de probabilidades no espectro (curtose), a suavidade (flatness) e as variações na amplitude das vibrações do tímpano (jitter e shimmer).

Essas características podem ser analisadas mais profundamente com o uso de modelos físicos ou metodologias de aprendizado profundo, proporcionando uma forma eficaz de identificar anomalias auditivas. Esses métodos podem ser integrados a classificadores de aprendizado profundo, melhorando a capacidade de diagnóstico remoto da saúde auditiva, utilizando dispositivos comuns de forma acessível e contínua.