Em geral, o procedimento de diagnóstico de doenças cardíacas demanda a análise de longos exames de ECG. Por isso, os sistemas de aquisição e processamento de sinais de ECG devem possuir grande capacidade de memória para armazenar esse grande volume de dados. Grande parte desses dados é redundante e não necessita ser analisada pelo médico. Por isso, existem técnicas de compressão que visam reduzir esse volume com alguma tipo de perda (distorção controlada) ou sem nenhuma perda de informação. Em sistemas de telemedicina, a compressão dos dados reduz a quantidade de processamento, memória de armazenamento e a banda de transmissão para servidores localizados na nuvem.

Objetivo da Proposta:

• Estudar diferentes métodos de compressão de sinais de ECG;
• Propôr novas técnicas e avaliar seu desempenho comparado com outras soluções do mesmo segmento através de métricas de avaliação de distorção;
• Converter a técnica desenvolvida em algoritmo;
• Implementar um código C para o microcontrolador presente na plataforma de desenvolvimento;
• Realizar testes práticos na plataforma.

Habilidades Importantes:

• Habilidades matemáticas com conceitos de disciplinas como Sinais e Sistemas e Processamento Digital de Sinais;
• Programação no MATLAB;
• Programação em linguagem C/C++ para sistemas embarcados;
• Conhecimentos de eletrônica básica;
• Vontade de estudar e aprender coisas novas.

O método mais usado de aferição de pressão arterial é o oscilométrico através de um instrumento conhecido como esfigmomanômetro. Esse instrumento conta com uma bolsa inflável conectada a uma bomba de ar e a um manômetro para medir a pressão dentro da bolsa. Porém, a aferição com esse método necessita o uso de um estetoscópio por enfermeiros ou médicos. Por esse motivo, a aferição não é possível de ser realizado pelo próprio indivíduo tornando praticamente impossível o monitoramento contínuo desse sinal vital.

• Procurar na literatura diferentes técnicas de estimação de pressão arterial;
• Desenvolver dispositivos eletrônicos que viabilizam a técnica escolhida;
• Implementar técnica(s) na plataforma e comparar seus desempenhos;
• Validar os resultados obtido através de comparação com métodos consolidados.

Habilidades Importantes:

• Habilidades matemáticas com conceitos de disciplinas como Sinais e Sistemas e Processamento Digital de Sinais;
• Programação no MATLAB;
• Programação em linguagem C/C++ para sistemas embarcados;
• Conhecimentos de eletrônica básica;
• Vontade de estudar e aprender coisas novas.

As doenças cardíacas são a principal causa de morte no mundo. Diversas dessas doenças modificam a morfologia do sinal elétrico de ECG. Por isso, técnicas de monitoramento contínuo com detecção de eventos relacionados com doenças cardíacas são importantes.

Internet das coisas é um conceito baseado na interconexão de dispositivos chamados "Smart", como smart watches, Smart bands, através da internet. Atualmente, a área de IoT é utilizada em diversos campos como agricultura, automação residencial, controle de tráfego, smart grid, etc. A área healthcare é uma das que apresentam maior expansão, principalmente aplicada com monitoramento do estado de saúde de pacientes em tempo real. Baseado nisso, buscamos realizar pesquisas com diferentes sensores vestíveis que permitam o monitoramento contínuo de sinais bioelétricos através da internet.