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CENTRO UNIVERSITÁRIO POSITIVO<br />
NÚCLEO <strong>DE</strong> CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS<br />
ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO<br />
<strong>SIMULADOR</strong> <strong>DE</strong> <strong>EEG</strong><br />
Fábio Larson<br />
Monografia apresentada à disciplina de Projeto Final como requisito parcial à conclusão<br />
do Curso de Engenharia da Computação, orientado pelo Prof. José Carlos da Cunha.<br />
UNICENP/NCET<br />
Curitiba<br />
2007
TERMO <strong>DE</strong> APROVAÇÃO<br />
Fábio Larson<br />
Simulador de <strong>EEG</strong><br />
Monografia aprovada como requisito parcial à conclusão do curso de Engenharia da Computação<br />
do Centro Universitário Positivo, pela seguinte banca examinadora:<br />
Prof. José Carlos da Cunha (Orientador)<br />
Prof. Amarildo Geraldo Reichel<br />
Prof. Alessandro Brawerman<br />
Curitiba, 10 de dezembro de 2007.<br />
2
Gostaria de agradecer,<br />
AGRA<strong>DE</strong>CIMENTOS<br />
a Deus por ter me concedido a inteligência que transformada em conhecimento me fez<br />
capaz de concluir esta empreitada;<br />
minha vida;<br />
a meus pais pela compreensão e ajuda necessária para que eu chegasse a essa etapa de<br />
aos professores pelos ensinamentos, orientações, dedicação e empenho que demonstraram<br />
durante essa longa jornada;<br />
aos meus amigos que, de forma direta ou indireta, me ajudaram na conclusão deste projeto.
RESUMO<br />
Este projeto tem por objetivo simular ondas de eletroencefalograma (<strong>EEG</strong>), que funcionam<br />
como recurso didático para a formação/treinamento de profissionais da área médica ou<br />
biomédica. Assim, simulam-se várias opções de ondas que possibilitam a identificação de seu<br />
tipo e suas características principais. O sistema desenvolvido tem a capacidade de: simular ondas<br />
de <strong>EEG</strong> ; transmití-las para o PC; utilizar-se de um hardware que simulará uma “cabeça”; ligar-<br />
se a um aparelho profissional de análise de <strong>EEG</strong>.<br />
Palavras-chave: <strong>EEG</strong>, Cérebro, Ondas.
ABSTRACT<br />
This project has for objective to simulate electroencephalogram waves (<strong>EEG</strong>), that they<br />
function as didactic resource for the formation/training of professionals of the medical or<br />
biomedical area. Thus, some options of waves are simulated that make possible the identification<br />
of its type and its main characteristics. The developed system has the capacity of: to simulate<br />
<strong>EEG</strong> waves; to transmit them for the PC; to use itself of the hardware that will simulate a "head";<br />
to league a professional device to it of <strong>EEG</strong> analysis.<br />
Key words: <strong>EEG</strong>, Brain, Waves.
LISTA <strong>DE</strong> FIGURAS<br />
LISTA <strong>DE</strong> TABELAS<br />
LISTA <strong>DE</strong> SIGLAS<br />
LISTA <strong>DE</strong> SÍMBOLOS<br />
SUMÁRIO<br />
CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO.........................................................................................13<br />
1.1 Motivação.................................................................................................................................15<br />
1.2 Definição do trabalho...............................................................................................................15<br />
1.3 Contextualização dos dias atuais..............................................................................................15<br />
1.4 Descrição das principais funcionalidades.................................................................................16<br />
1.5 Tecnologias utilizadas na implementação................................................................................16<br />
CAPÍTULO 2 - ESTUDO TEÓRICO..................................................................................18<br />
2.1 Fundamentação teórica.............................................................................................................18<br />
2.2 Teoria pura e aplicada na prática..............................................................................................19<br />
2.3 Teoria do software....................................................................................................................21<br />
2.4.Teoria do hardware..................................................................................................................22<br />
CAPÍTULO 3 - ESPECIFICAÇÃO.....................................................................................24<br />
3.1 Especificação do hardware.......................................................................................................24<br />
3.2 Especificação do software........................................................................................................26<br />
3.3 Aplicabilidade do hardware.....................................................................................................27<br />
3.4 Aplicabilidade do software.......................................................................................................27<br />
CAPÍTULO 4 – ESTUDO <strong>DE</strong> VIABILIDA<strong>DE</strong> TÉCNICO-ECONÔMICA......................29<br />
CAPÍTULO 5 – PROJETO DO HARDWARE.....................................................................30<br />
5.1 Alimentação..............................................................................................................................30<br />
5.2 Kit de prototipação MSP430....................................................................................................30<br />
5.3 Conversor DA...........................................................................................................................31<br />
5.4 Filtro ........................................................................................................................................32<br />
5.5 Chave analógica........................................................................................................................33
CAPÍTULO 6 - PROJETO DO SOFTWARE.......................................................................35<br />
6.1 Diagrama de casos de uso.........................................................................................................35<br />
6.2 Diagrama de seqüência.............................................................................................................36<br />
6.3 Diagrama de classes..................................................................................................................36<br />
6.4 Protótipo da interface do software............................................................................................37<br />
6.5 Firmware...................................................................................................................................38<br />
CAPÍTULO 7 – PROCEDIMENTOS <strong>DE</strong> TESTES DO PROJETO...................................39<br />
7.1 Software....................................................................................................................................39<br />
7.2 Hardware..................................................................................................................................39<br />
CAPÍTULO 8 – RESULTADOS OBTIDOS.......................................................................41<br />
8.1 Funcionamento do hardware...........................................................................................41<br />
8.2 Funcionamento do software.............................................................................................46<br />
8.3 Resultados......................................................................................................................49<br />
CAPÍTULO 9 – CONCLUSÃO...........................................................................................55<br />
CAPÍTULO 10 - REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS.....................................................56
1. LISTA <strong>DE</strong> FIGURAS<br />
Figura 1.1 – Exemplo de maquete ....................................................................................13<br />
Figura 1.2 – Exemplo de ondas <strong>EEG</strong>................................................................................14<br />
Figura 1.3 – MSP430 .........................................................................................................17<br />
Figura 2.1 – Diagrama em blocos do software ................................................................21<br />
Figura 2.2 – DAC0808 .......................................................................................................23<br />
Figura 3.1 – Diagrama em blocos do projeto ..................................................................24<br />
Figura 3.2 – Exemplo de conexão de eletrodos ...............................................................25<br />
Figura 3.3 – Divisão do crânio humano [8]......................................................................26<br />
Figura 3.4 – Borland C++ Builder 6 ................................................................................27<br />
Figura 3.5 – IAR E.W. ......................................................................................................27<br />
Figura 5.1 – Kit de prototipação MSP430 .......................................................................31<br />
Figura 5.2 – Esquemático do conversor DA ....................................................................32<br />
Figura 5.3 – Filtro passa baixa 6ª ordem .........................................................................33<br />
Figura 5.4 – Chave analógica ...........................................................................................33<br />
Figura 5.5 – Posições de eletrodos de <strong>EEG</strong> no escalpe humano ....................................34<br />
Figura 6.1 – Diagrama de casos de uso ............................................................................35<br />
Figura 6.2 – Diagrama de seqüência ................................................................................36<br />
Figura 6.3 – Diagrama de classe .......................................................................................37<br />
Figura 6.4 – Protótipo da interface do software para o computador ...........................37<br />
Figura 6.5 – Diagrama casos de uso do firmware ..........................................................38<br />
Figura 6.6 – Diagrama de classe do firmware ................................................................38<br />
Figura 7.1 – Tela do debug no software IAR E.W. v3.42 ..............................................39<br />
Figura 8.1 – Simulador .....................................................................................................43<br />
Figura 8.2 – Cabo Blindado ..............................................................................................43<br />
Figura 8.3 – Plug do Cabo Blindado ................................................................................43<br />
Figura 8.4 – Divisor Resistivo ...........................................................................................44<br />
Figura 8.5 – Onda Alpha no osciloscópio ........................................................................45<br />
Figura 8.6 – Maquete vista de frente ...............................................................................45<br />
Figura 8.7 – Maquete vista de trás ...................................................................................46<br />
Figura 8.8 – Tela principal do software ..........................................................................47<br />
Figura 8.9 – Menu Arquivo do software “Simulador de <strong>EEG</strong>” ....................................48<br />
Figura 8.10 – Menu Conexão do software “Simulador de <strong>EEG</strong>” .................................48
Figura 8.11 – Menu Configuração do software “Simulador de <strong>EEG</strong>” .........................48<br />
Figura 8.12 – Menu Ajuda do software “Simulador de <strong>EEG</strong>” .....................................49<br />
Figura 8.13 – Onda Alpha no software “Simulador de <strong>EEG</strong>” ......................................50<br />
Figura 8.14 – Captação onda Alpha ................................................................................50<br />
Figura 8.15 – FFT da onda Alpha ....................................................................................50<br />
Figura 8.16 – Onda Beta no osciloscópio .........................................................................51<br />
Figura 8.17 – Onda beta no software “Simulador de <strong>EEG</strong>” .........................................51<br />
Figura 8.18 – Onda Delta no osciloscópio .......................................................................51<br />
Figura 8.19 – Onda Delta no software “Simulador de <strong>EEG</strong>” .......................................52<br />
Figura 8.20 – Captação onda Beta ...................................................................................52<br />
Figura 8.21 – Captação onda Delta ..................................................................................52<br />
Figura 8.22 – FFT da onda Beta ......................................................................................53<br />
Figura 8.23 – FFT da onda Delta .....................................................................................53<br />
Figura 8.24 – Onda Theta no osciloscópio ......................................................................53<br />
Figura 8.25 – Onda Theta no software “Simulador de <strong>EEG</strong>” ......................................54<br />
Figura 8.26 – Captação onda Theta .................................................................................54<br />
Figura 8.27 – FFT da onda Theta ....................................................................................54<br />
2
2. LISTA <strong>DE</strong> TABELAS<br />
Tabela 1 – Características de ondas de <strong>EEG</strong>...................................................................14<br />
Tabela 2 – Pesquisa de preços de componentes usados no projeto................................29<br />
Tabela 3 – Distribuição das ondas no escalpe da maquete.............................................46
3. LISTA <strong>DE</strong> SIGLAS<br />
NCET – Núcleo de Ciências Exatas e Tecnológicas<br />
UNICENP – Centro Universitário Positivo<br />
<strong>EEG</strong> – Eletroencefalograma.<br />
ECG – Eletrocardiograma.<br />
PC – Personal Computer<br />
TI – Texas Instruments<br />
AMPOP – Amplificador operacional<br />
FPB – Filtro passa baixa<br />
RS-232 - Recommended Standard 232<br />
MTS – Metros<br />
DA – Digital-analógico<br />
CMRR – Razão de remoção de modo comum.
hz – Hertz.<br />
Mhz – Mega Hertz.<br />
K – Kilo (10 3 ) unidade.<br />
A – Ampère.<br />
µ – Micro (10 -6 ).<br />
V – Volts.<br />
K – Ganho de um filtro.<br />
4. LISTA <strong>DE</strong> SÍMBOLOS
CAPÍTULO 1 - INTRODUÇÃO<br />
Os desenvolvimentos técnicos no campo das medidas e do registro de fenômenos elétricos<br />
do final do século XIX tornaram possível a descoberta pelo psiquiatra alemão Hans Berger, em<br />
1929, de que o cérebro humano gerava atividade elétrica contínua e que ela podia ser registrada.<br />
Surge, assim, o eletroencefalograma (<strong>EEG</strong>) que consiste em um registro da atividade<br />
elétrica no córtex cerebral que corresponde ao fluxo de informações processado pelo cérebro em<br />
suas atividades (LUFT, 2006).<br />
As características das ondas registradas no <strong>EEG</strong> mudam de acordo com a situação<br />
fisiológica (acordado, dormindo, sonhando) e as tarefas mentais, alterando-se a freqüência e a<br />
amplitude das ondas registradas.<br />
O <strong>EEG</strong> é usado em neurologia e psiquiatria, especialmente para auxiliar no diagnóstico de<br />
doenças do cérebro (epilepsia), desordens do sono e tumores cerebrais.<br />
O objetivo deste estudo é o de disponibilizar recurso didático para realizar uma análise<br />
com <strong>EEG</strong>, simulando as ondas do cérebro virtualmente (PC) e fisicamente utilizando<br />
microcontrolador (maquete - Figura 1.1).<br />
Figura 1.1 – Exemplo de maquete<br />
FONTE: adaptada <strong>EEG</strong>.<strong>pdf</strong> (Unicamp)<br />
O projeto tem objetivo de mostrar as diversas ondas cerebrais, diferenciando cada onda<br />
pelas suas características principais (freqüência e amplitude). A simulação de ondas de <strong>EEG</strong> têm<br />
a utilidade de testar aparelhos de <strong>EEG</strong>, para poder calibrar ou detectar algum defeito do aparelho<br />
e treinar o pessoal da área de saúde através das simulações que o projeto possibilita.<br />
13
Figura 1.2 – Exemplo de ondas <strong>EEG</strong><br />
FONTE: adaptada Lent (2001)<br />
As ondas de <strong>EEG</strong> não possuem um padrão definido, como por exemplo, as de eletro<br />
cardiograma - ECG. As ondas cerebrais são diferentes de pessoa para pessoa (homens e<br />
mulheres), de idade para idade (crianças, adolescentes e adultos), mas todas possuem certas<br />
características que tornam possíveis classificá-las por tipo, como por exemplo, ondas delta,<br />
alpha, theta, beta, ondas do sono e até identificar doenças como a epilepsia, distúrbios do sono e<br />
outras, conforme fica claro na tabela 1 abaixo.<br />
Tabela 1 – Característica de ondas de <strong>EEG</strong><br />
FONTE: Eeg.<strong>pdf</strong> (Unicamp)<br />
14
1.1. Motivação<br />
O projeto demonstra-se interessante por ser interdisciplinar; assim envolve várias áreas<br />
como: instrumentação, programação, biomédica, microcontroladores e eletrônica.<br />
instigador.<br />
A complexidade do cérebro humano e o quão pouco ainda o conhecemos torna tal trabalho<br />
A possibilidade de contribuir para o treinamento de pessoas da área médica e para a<br />
aferição de equipamentos de <strong>EEG</strong> e a conseqüente repercussão na melhoria das condições de<br />
saúde das pessoas dá ao projeto a aplicação prática de conhecimentos teóricos que faz com que a<br />
ciência se valide.<br />
1.2. Definição do trabalho<br />
O projeto é dividido em duas partes distintas, software e hardware.<br />
O software recebe as ondas que são geradas pelo hardware e então as mostrará na tela do<br />
computador, proporcionando sua análise, estudo e entendimento. O software possibilitará opções<br />
de espécies diferentes de ondas conforme queira ser gerada.<br />
No hardware, um microcontrolador gera as ondas de maneira aleatória, mantendo-se,<br />
porém, suas características principais de baixa freqüência e amplitude, por algoritmo, tabela ou<br />
equação, pois como se sabe o <strong>EEG</strong> não possui padrão determinado. O hardware fornecerá duas<br />
saídas para a onda gerada: uma irá para o computador e a outra irá para uma maquete (espécie de<br />
manequim simulando uma “cabeça”), para que se possa através de um aparelho profissional<br />
identificar as ondas que estão sendo geradas pelo hardware. Esse aparelho permite verificar as<br />
ondas que estão sendo geradas corretamente, verificando, dessa forma, se o próprio aparelho não<br />
possui algum defeito.<br />
1.3. Contextualização nos dias atuais<br />
A simulação de sinais do cérebro, preconizada por este projeto, poderá ser utilizada para a<br />
prática didática. Alunos, professores e técnicos que estudam e trabalham na área psiquiátrica e<br />
neurológica, poderão fazer uso deste trabalho visando aprimorar seus conhecimentos e adquirir<br />
experiência com <strong>EEG</strong>.<br />
15
No mercado existem simuladores de <strong>EEG</strong> para venda com custos elevados e que são<br />
vendidos apenas para hospitais e clínicas especializadas de grande porte.<br />
Se a aquisição de um simulador de <strong>EEG</strong> fosse mais acessível, alunos de medicina,<br />
biomédica e áreas afins poderiam ter essa ferramenta para auxiliar seus estudos, orientar seus<br />
pacientes, e até mesmo utilizá-lo para fins comerciais, prestando serviços de calibragem de<br />
aparelhos profissionais de <strong>EEG</strong>.<br />
1.4. Descrição das principais funcionalidades<br />
O simulador tem como principal função a simulação de condições de exame de <strong>EEG</strong> o que<br />
possibilita condições de aprendizagem para pessoas interessadas na área neurológica. No<br />
software desenvolvido, via simulação de ondas, será possível visualizar-se, através de escala,<br />
padrões de tempo e freqüência e tipos de ondas desejadas.<br />
Tal diversificação de padrões de ondas ocorrem por comandos no software, provocando<br />
reações no hardware, que responde conforme os comandos recebidos. Se o utilizador do<br />
simulador quiser gerar, por exemplo, a onda REM, de estágio profundo do sono, ele apenas irá<br />
selecionar no software “REM” e o hardware receberá essa informação e começará a gerar a onda<br />
característica do REM, transmitindo para o computador os dados da onda selecionada, e também<br />
para o manequim (quando o equipamento profissional estiver conectado a ele). Assim, a mesma<br />
onda que aparece na tela do computador será a onda que o equipamento de <strong>EEG</strong> mostra em seu<br />
visor.<br />
O equipamento pode ser utilizado para aulas de neurologia, para que se possa visualizar<br />
como funciona o cérebro. Possibilita o estudo de diversos tipos de ondas do cérebro, detectando<br />
a existência de várias doenças, como epilepsia. Com o estudo das ondas cerebrais e seu<br />
entendimento, pode-se aprimorar o conhecimento da classe médica e biomédica, e melhorar<br />
didaticamente o ensino da neurologia em instituições de ensino.<br />
1.5. Tecnologias utilizadas na implementação<br />
Para o desenvolvimento do software será utilizada a linguagem C, C++, que é uma<br />
linguagem muito ampla, dinâmica e que aceita conexões com ambientes externos e manipulação<br />
com gráficos. Projeto desta envergadura necessita de uma linguagem de programação confiável e<br />
poderosa, e a linguagem C, além de ser bastante conhecida, é estável e confiável. O software será<br />
16
desenvolvido no ambiente Builder da empresa Borland, que contém muitas ferramentas de fácil<br />
compreensão, o que facilitará o trabalho de desenvolvimento do software.<br />
Tais características do hardware, de precisão e confiabilidade, fazem-se necessárias, pois<br />
ele é, praticamente, o cérebro do projeto. O hardware fica dentro do manequim simulando as<br />
ondas cerebrais, enviando o sinal gerado para o computador e para o seu “escalpe”. O<br />
microcontrolador utilizado é o MSP 430 (Figura 1.3), programável e que combina alta precisão e<br />
consumo extremamente reduzido de potência (PEREIRA, 2002).<br />
Figura 1.3 – MSP430<br />
FONTE: Atomia<br />
O microcontrolador MSP 430, da Texas Instruments reúne uma CPU Risc de 16 bits, uma<br />
unidade de conversor analógico-digital (ADC) de 12 bits, responsável por converter as medições<br />
do mundo real em dados numéricos, um comparador analógico, um multiplicador de hardware,<br />
das portas seriais, dois timers com PWMs de 16 bits e até 60kb de memória flash integrada, de<br />
consumo ultra-reduzido (PEREIRA, 2002).<br />
O MSP 430 pode converter dados de medição a taxas de até 200 ksps (milhares de<br />
amostras por segundo). Este conversor funciona de forma independente, armazenando dados em<br />
uma memória temporária; dessa forma, diminui o overhead da CPU, podendo permanecer em<br />
modo de baixo consumo até que o buffer seja preenchido completamente. Por possuir memória<br />
integrada, pode gravar dados para que possa ser utilizado na formulação de certas ondas, se for o<br />
caso de adicionar tabelas para que gerem uma onda determinada (PEREIRA, 2002).<br />
Um detalhe do microcontrolador é o baixo consumo de energia. Em modo Sleep, o chip só<br />
exige uma corrente de 0,1 microampère – em stand-by, o consumo chega a apenas 1,5<br />
microampères. Para se ter uma idéia, um medidor de energia alimentado por baterias poderia<br />
funcionar sem interrupção por dez ou até 15 anos. Quando em pleno funcionamento, o MSP 430<br />
consome 250 microampères (PEREIRA, 2002).<br />
O microcontrolador será usado em conjunto com um uma plataforma, kit de prototipação,<br />
que foi desenvolvido pelo professor Afonso Ferreira Miguel e emprestado para esse projeto.<br />
17
2.1. Fundamentação teórica<br />
CAPÍTULO 2 - ESTUDO TEÓRICO<br />
Quando o psiquiatra austríaco Hans Berger (1873 – 1941) descobriu que um par de fios<br />
metálicos colocados sobre o crânio de uma pessoa e ligados a um amplificador era capaz de<br />
mover para cima e para baixo uma pena escritora sobre um papel em movimento, foi desprezado<br />
pelos céticos por ter descoberto um traçado sem significado, e saudado pelos otimistas como o<br />
descobridor das bases fisiológicas do pensamento humano. Nem uma coisa nem outra. O<br />
eletroencefalograma (<strong>EEG</strong>) transformou-se em um exame complementar bastante útil para o<br />
diagnóstico de algumas doenças, principalmente a epilepsia, e um registro fisiológico muito<br />
utilizado nos estudos sobre sono (LENT, 2001).<br />
Ninguém sabe exatamente o que significam as ondas do <strong>EEG</strong>, mas sabe-se que são geradas<br />
pela atividade sináptica, principalmente proveniente do tálamo, sobre os neurônios piramidais do<br />
córtex e as informações provenientes dos sistemas sensoriais, ou mesmo as que vêm de outras<br />
regiões corticais. O número e a variedade de potenciais sinápticos gerados são tão grandes que<br />
os eletródios posicionados do lado de fora do crânio só conseguem captar a sua soma algébrica<br />
que se aproxima de zero. O resultado é um traçado dessincronizado, isto é, composto por ondas<br />
de baixa voltagem e alta freqüência (ritmos alpha e beta). É o que ocorre quando o indivíduo está<br />
acordado. Mas quando o tálamo não deixa passar tão facilmente a informação que recebe,<br />
tornam-se menores, menos variados e mais sincronizados os potenciais sinápticos no córtex.<br />
Resulta um traçado sincronizado, composto por ondas de alta voltagem e baixa freqüência<br />
(LENT, 2001).<br />
As vantagens do <strong>EEG</strong> são o seu custo baixo, a natureza inócua e prática do exame e a sua<br />
boa resolução temporal, isto é, a capacidade de detectar variações muito rápidas (milissegundos a<br />
segundos) da atividade encefálica. Sua grande desvantagem é a baixa resolução espacial, ou seja,<br />
a grande área sob os eletródios que geram os traçados em cada ponto. Localizar um fenômeno<br />
fisiológico ou patológico através do <strong>EEG</strong> significa admitir um erro de vários centímetros.<br />
Atualmente, o uso de microcomputadores acoplados ao <strong>EEG</strong> permite realizar o “mapeamento<br />
cerebral”, isto é, gerar um mapa que representa a posição aproximada dos diversos ritmos na<br />
superfície cortical. Computadores também podem ser empregados para promediar (tirar a média<br />
ponto a ponto) vários traçados dos mesmos indivíduos em cada ponto do crânio, relacionando as<br />
ondas obtidas com eventos psicológicos ou fisiológicos: são os potenciais evocados e os<br />
potenciais relacionados a eventos (LENT, 2001).<br />
18
Os ritmos do <strong>EEG</strong> variam consideravelmente e correlacionam-se com freqüência com<br />
estados do comportamento, como os níveis de atenção, sono ou vigília e patologias, tais como<br />
crises de epilepsia ou coma. Os ritmos são categorizados pela sua faixa de freqüência e cada<br />
faixa é denominada com uma letra grega. Ritmos betas são os mais rápidos, maiores que 14 hz, e<br />
sinalizam um córtex ativado. Ritmos alpha situam-se aproximadamente entre 8 e 13 hz e estão<br />
associados com estados de vigília, em repouso. Ritmos theta situam-se de 4 e 7 hz e ocorrem<br />
durante alguns estados de sono. Ritmos delta são muito lentos, menores que 4 hz, grandes em<br />
amplitude, e uma indica sono profundo (Tabela 1) (BEAR, CONNORS, PARADISO, 2002).<br />
Apesar de que a análise de um <strong>EEG</strong> nunca informará sobre o que uma pessoa está<br />
pensando, ela pode ajudar a reconhecer se uma pessoa está pensando. Em geral, ritmos de baixa<br />
amplitude e alta freqüência estão associados com vigília e estado de alerta ou com os estágios de<br />
sono em que ocorrem os sonhos. Ritmos de amplitude elevada e baixa freqüência estão<br />
associados com os estágios de sono sem sonhos e com os estados patológicos do coma. Isso é<br />
lógico, pois quando o córtex está mais ativamente envolvido no processamento de informações,<br />
sejam estes gerados por aferências sensoriais ou por alguns processos interno, os níveis de<br />
atividade dos neurônios corticais estão relativamente altos, mas também dessincronizados. Em<br />
outras palavras, cada neurônio ou um grupo muito pequeno de neurônios está fortemente<br />
envolvido em um aspecto um pouco diferente de uma tarefa cognitiva complexa, disparando<br />
rápida, mas não simultaneamente. Isto leva a uma baixa sincronia e, assim, a amplitude do <strong>EEG</strong><br />
é baixa e as ondas betas predominam. Ao contrário, durante o sono profundo, os neurônios<br />
corticais não estão ocupados com o processamento da informação e a maior parte deles estão<br />
excitados de maneira física, por uma referência rítmica e lenta igual para todos. Neste caso, a<br />
sincronia é alta e, portanto, a amplitude do <strong>EEG</strong> também é (BEAR, CONNORS, PARADISO,<br />
2002).<br />
2.2 Teoria pura e aplicada na prática<br />
Os neurônios se comunicam de forma rápida e precisa, percorrendo longos trajetos.<br />
Mecanismos elétricos e químicos tornam possível a integração sináptica neural, permitindo que<br />
um neurônio forme mais de mil sinapses e receba mais de 10 mil conexões.<br />
O sistema nervoso central é dividido em duas partes principais: encéfalo e medula<br />
espinhal. O encéfalo está anatomicamente dividido em 03 partes: córtex, tronco encefálico e<br />
cerebelo. As áreas corticais individuais (sensorial, motora e cognitiva) são distinguidas pelas<br />
19
suas conexões de entrada e saída. Embora sejam diferentes, ambas as áreas são distribuídas da<br />
mesma maneira, organizadas em colunas verticais. A principal origem dos potenciais de <strong>EEG</strong> é a<br />
atividade elétrica das células piramidais, que têm como característica a projeção de seus axônios<br />
para outras áreas do cérebro e para a medula espinhal. Essas células são neurônios excitatórios,<br />
possuem axônios contra laterais que se projetam localmente e o seu principal neurotransmissor é<br />
o glutamato (BEAR, CONNORS, PARADISO, 2002).<br />
Como em todos os exames complementares de diagnóstico, há situações em que o <strong>EEG</strong> é<br />
muito útil e outras em que pouco ajuda. O desenvolvimento tecnológicos na área da eletrônica<br />
tem revolucionado a capacidade de analisar a atividade elétrica do cérebro. As indicações<br />
quotidianas deste estudo foram largamente ultrapassadas pelas suas potencialidades no campo da<br />
investigação. Infelizmente, o <strong>EEG</strong> não consegue dar informações sobre a maior parte das<br />
funções cerebrais (pensamento, memória, linguagem, etc.), mas somente registrar diferenças de<br />
potencial elétrico entre pontos do escalpe. Tem por isso muitas limitações. As de ordem<br />
espaciais, decorrentes do número limitado de eletrodos que são colocados, pois, por mais que se<br />
amplie esse número ainda serão insuficientes, ou seja, não se consegue ter eletrodos<br />
suficientemente próximos das faces internas e inferiores dos hemisférios cerebrais. Seguem-se,<br />
as limitações temporais decorrentes do fato de que as medições que se explicitam em gráficos de<br />
curvas sinusoidais com amplitudes e freqüências variáveis apenas reproduzem dados que<br />
ocorrem durante o registro, deixando de informar sobre acontecimentos significativos que podem<br />
ocorrer noutras épocas. Existem, também, limitações técnicas, pois entre o cérebro e a pele do<br />
couro cabeludo interpõe-se várias camadas de tecidos que prejudicam a condução elétrica.<br />
Finalmente, pode-se considerar as limitações de significado – muito ainda está para se descobrir,<br />
para que se possa saber tudo o que corresponde efetivamente a uma determinada variação de<br />
sinal elétrico. Se na prática clínica for seguido o princípio geral da medicina que é começar a<br />
abordagem do doente pela anamnese e levá-la até às suas últimas conseqüências, então o recurso<br />
do <strong>EEG</strong>, a exemplo de outros exames complementares, revela-se útil na medida em que conhece-<br />
se a sua sensibilidade e a sua especificidade. O <strong>EEG</strong> é muito útil na confirmação de diagnósticos<br />
clínicos de algumas epilepsias. É no manejo clínico das epilepsias que este exame conhece níveis<br />
de especificidade maiores, chegando a 78 ou 98% conforme os estudos. No entanto, como se<br />
pode depreender do que já foi dito acima, a sensibilidade do <strong>EEG</strong> é fraca, situando-se entre 25 e<br />
50%. Isto significa que diante de muitos falsos positivos, ou seja, quando se encontram certos<br />
elementos gráficos sugestivos de certas síndromes epilépticas a probabilidade de confirmar o<br />
diagnóstico é alta, mas quando, por outro lado, tem-se muitos falsos negativos, ou seja, quando<br />
um exame não revela anomalias isso não pode ser argumento para anular um diagnóstico<br />
20
aseado noutros elementos, em particular, na anamnese (BEAR, CONNORS, PARADISO,<br />
2002).<br />
2.3 Teoria do software<br />
O software desenvolvido em linguagem C, C++, terá a função de comandar o hardware,<br />
informando qual onda que o ele deverá simular. O software, tem ainda que receber a resposta do<br />
hardware e transformar os dados recebidos em um gráfico visualizado na tela do computador.<br />
Gera Sinal na<br />
tela do PC<br />
Recepção de<br />
dados do<br />
hardware<br />
21<br />
Software<br />
Conexão serial<br />
com Hardware<br />
Comandos para<br />
Hardware<br />
Figura 2.1 – Diagrama em blocos do software<br />
O software encaminha dados de qual onda deverá ser simulada pelo hardware, por<br />
exemplo, onda alpha, e então o hardware começará a enviar simultaneamente os dados para o<br />
computador e para a maquete. Com os dados chegando ao computador, o software irá começar a<br />
desenhar, plotar a onda conforme os dados que está recebendo do hardware. A forma da onda,<br />
nesse caso a onda alpha, será mostrada no monitor do PC com suas características principais.<br />
O software foi projetado em camadas, para facilitar alguma modificação, ou atualização<br />
durante o processo de implementação do simulador de <strong>EEG</strong>. O programa tem um banco de dados<br />
capaz de armazenar alguma onda para futuros estudos ou de, até mesmo, gerar ondas sem a<br />
necessidade de algum algoritmo ou fórmula, utilizando, dessa maneira, dados já definidos de
uma onda. O programa é didático, de forma que toda pessoa possa entendê-lo e seja capaz de<br />
dirimir dúvidas com relação às características de ondas de <strong>EEG</strong> e suas peculiaridades.<br />
2.4 Teoria do hardware<br />
O microcontrolador que será utilizado, como dito anteriormente, é o MSP 430. A família<br />
de processadores de sinal misto MSP430 de 16 bits RISC de baixíssimo consumo da Texas<br />
Instruments oferece a solução final para aplicações alimentadas por baterias. Através da<br />
liderança nas tecnologias de sinal misto e digital, a Texas criou o MSP430, que permite aos<br />
desenvolvedores de sistemas fazer a interface de sinais analógicos, sensores e componentes<br />
digitais mantendo a tensão baixa (FERREIRA, 2002).<br />
- Arquitetura de baixo consumo aumenta a vida da bateria.<br />
- Modo de retenção de RAM de 0.1µA.<br />
- Modo de clock em tempo real de 0.8 µA.<br />
- Consumo: 250 µA / 1MIPS em modo ativo.<br />
- Periféricos analógicos de alta desempenho já incorporados ao chip.<br />
- Moderna arquitetura ortogonal RISC que usa poucas instruções para programação,<br />
permitindo uma maior eficiência em codificação.<br />
- Programação in-system permitindo atualizações de software facilmente e rapidamente.<br />
Preços dos microcontroladores bastante acessíveis.<br />
- A CPU dos MSP430 possui um conjunto de apenas 51 instruções (27 físicas e 24<br />
emuladas) e um total de 16 registradores de 16 bits.<br />
- Estão disponíveis diversos periféricos tais como: timers, USARTs, ADCs de 10, 12 e<br />
16 bits, comparador analógico, amplificador operacional, DACs de 12 bits e/ou de 10 bits,<br />
controlador de LCD, etc.<br />
- A principal característica do MSP430 é a flexibilidade, no que diz respeito à sua<br />
arquitetura das portas.<br />
- Estas possuem funções de entrada, saída e uma função especial de hardware como<br />
USARTs, DACs, etc.<br />
A Texas oferece algumas ferramentas de desenvolvimento gratuitas, uma delas é a versão<br />
reduzida do compilador C/C++ IAR. Esta versão permite programas de até 4KB de código<br />
C/C++. Pode ser encontrado também o compilador GNU para a família MSP430, o MSPGCC -<br />
22
Baseado no Gcc. O pacote também inclui ferramentas para edição, link e "debbuger"<br />
(FERREIRA, 2002).<br />
O sinal ao sair do microcontrolador deve ser tratado, por questões de ruído ou outra<br />
distorção indesejável. Enquanto os dados estão sendo gerados, eles são enviados<br />
simultaneamente para o PC e para outra parte do hardware, que é um conversor digital<br />
analógico, nesse caso, o DAC0808 (Figura 2.2), por ser de simples manuseio e de fácil<br />
aquisição. Após a conversão o sinal deverá passar por um amplificador com saída diferencial,<br />
para que na maquete, o aparelho profissional de <strong>EEG</strong> possa detectá-lo. Um amplificador<br />
diferencial é um tipo de amplificador eletrônico que multiplica a diferença entre duas entradas<br />
por um valor constante (o ganho diferencial); é o estágio de entrada da maioria dos<br />
amplificadores operacionais; é uma forma de circuito mais geral do que o amplificador com uma<br />
única entrada, pois aterrando uma das entradas do amplificador diferencial, temos como<br />
resultado um amplificador de uma saída. Tais amplificadores diferenciais são encontrados em<br />
muitos sistemas que utilizam realimentação negativa, aonde uma entrada é utilizada para o sinal<br />
de entrada, e a outra para o sinal de realimentação. Uma aplicação comum é o controle de<br />
motores ou servomecanismos, assim como para aplicações com amplificação de sinais. Em<br />
eletrônica discreta, um modo comum da implementação dos amplificadores diferenciais é a saída<br />
longa, que é muito utilizada como o elemento diferencial na maioria dos circuitos integrados de<br />
amplificadores operacionais (PERTENCE, 1996).<br />
Figura 2.2 – DAC0808<br />
Para que o sinal não contenha informações que não fazem parte dele, fez-se necessária a<br />
aplicação de filtros. Um circuito de dois acessos chamado de quadrupolo, podendo ser linear ou<br />
não linear, concentrado ou distribuído, passivo ou ativo, invariante ou variante no tempo, capaz<br />
de processar sinais elétricos analógicos ou digitais (PERTENCE, 1996).<br />
23
3.1 Especificação do hardware<br />
CAPÍTULO 3 – ESPECIFICAÇÃO<br />
O hardware é formado de um microcontrolador, MSP 430 da TI. O microcontrolador tem<br />
em sua memória dados para que possa gerar as ondas de <strong>EEG</strong>, porém essas ondas são geradas<br />
como um sinal digital. Para envio ao computador, sinais digitais são melhores, porém, para a<br />
maquete esses dados devem ser convertidos em sinais analógicos, pois no mundo real a relação é<br />
analógica. Para essa transformação implementou-se um conversor DA ou de um conversor DA já<br />
existente no mercado, DAC0808.<br />
Fez-se necessária uma memória externa, que pode gerar várias ondas de <strong>EEG</strong>. O tamanho<br />
da memória do microcontrolador é restrito (60Kbytes), se forem geradas todas as ondas<br />
existentes, é necessária uma memória extra, funcionando em paralelo com o MSP 430.<br />
TRATAMENTO <strong>DE</strong><br />
DADOS<br />
PLOTAR SINAL<br />
(GRÁFICO PC)<br />
DADOS DO<br />
USUÁRIO<br />
SOFTWARE HARDWARE<br />
CONVERSÃO<br />
D/A<br />
FILTRO<br />
24<br />
MSP430 GERA<br />
SINAL<br />
ATENUAÇÃO DO<br />
SINAL<br />
Figura 3.1 – Diagrama em blocos do projeto<br />
INFORMA TIPO<br />
<strong>DE</strong> SINAL<br />
ENVIO DO SINAL<br />
MAQUETE
O sinal depois de gerado passa por um filtro para retirar algum dado que não seja original<br />
do sinal, como, por exemplo, ruídos. Um filtro FPB com freqüência de corte de 45 hz, é<br />
necessário, pois os sinais de <strong>EEG</strong> situam-se, quase todos, abaixo de 45 hz. Outro item importante<br />
á a instalação de um AMPOP, cuja função é de atenuar o sinal para o envio para o manequim, de<br />
forma que o aparelho profissional possa detectar o sinal e que ele se situe o mais próximo do<br />
real. A atenuação também pode ser feita no próprio filtro.<br />
Todos os fios que levarem o sinal de <strong>EEG</strong> gerado pelo microcontrolador devem ser<br />
blindados, pois sinais de baixa freqüência e amplitude, podem ser influenciados por ruídos. A<br />
blindagem dos fios é uma segurança a mais, a garantia de que o sinal permanecerá sempre limpo<br />
e com suas características originais.<br />
O sinal que estabelece a conexão serial com o computador, é enviado digitalmente e é feita<br />
pelo kit de prototipação. A sincronização tem duas partes - na primeira, o módulo de hardware,<br />
utiliza a interface RS-232 para conectar o módulo portátil com o PC. Sua vantagem é a<br />
facilidade de implementação, por se tratar de uma interface que utiliza poucos componentes<br />
eletrônicos. Existem algumas bibliotecas gratuitas disponíveis em C/C++ para trabalhar com as<br />
portas seriais e paralelas. Com este módulo pretende-se que a sincronização, entre os dados<br />
contidos no dispositivo portátil e uma base de dados contidas no PC, seja efetuada<br />
automaticamente bastando apenas conectar o dispositivo no computador. Já a segunda parte de<br />
sincronismo, ocorre na maquete, o sinal digital será convertido para analógico e será distribuído<br />
dentro do manequim pelas áreas do cérebro (Figura 3.2).<br />
Figura 3.2 – Exemplo de conexão de eletrodos<br />
FONTE: Eeg.<strong>pdf</strong> (Unicamp)<br />
O crânio é divido em várias áreas, e os eletrodos de <strong>EEG</strong> são posicionados naquelas em<br />
que se queira visualizar a onda em questão. O conjunto de pares de eletrodos que o técnico<br />
seleciona para registrar os traçados de <strong>EEG</strong> é chamado de montagem. Existem dois tipos de<br />
montagens básicas usadas, são as bipolares, em que as diferenças de potencial são medidas entre<br />
25
dois eletrodos de escalpe, e a monopolar ou referencial, na qual se registra a diferença de<br />
potencial entre um eletrodo e um ponto de referência (Figura 3.3).<br />
Figura 3.3 – Divisão do crânio humano<br />
FONTE: Eeg.<strong>pdf</strong> (Unicamp)<br />
Assim sendo, as saídas para o manequim devem ser posicionadas de forma a representar o<br />
escalpe da cabeça, e cada sinal deverá ser posicionado corretamente no interior do manequim,<br />
obedecendo às áreas do escalpe da cabeça. Para que o hardware possa fazer a diferenciação dos<br />
sinais para diferentes áreas do manequim, é necessário uma chave analógica, que viabiliza enviar<br />
o sinal pré determinado para a área desejada.<br />
3.2 Especificação do software<br />
O ambiente em que se desenvolveu o software é o da plataforma Borland C++ Builder 6.0<br />
(Figura 3.4), necessário e suficiente para enviar e receber dados, plotagem de gráficos e cálculos<br />
para ondas de <strong>EEG</strong>.<br />
26
Figura 3.4 – Borland C++ Builder 6<br />
A linguagem utilizada no microcontrolador MSP430 é a C++, cujo compilador está<br />
disponibilizado no site da TI, sendo usado em conjunto com o kit do MSP430 (trata-se do<br />
compilador da IAR Embedded Workbench I<strong>DE</strong> versão 3.42).<br />
Figura 3.5 – IAR E.W.<br />
A interação ocorre no ambiente Windows, que hoje em dia é a mais comum e conhecida<br />
dentre os usuários de computadores.<br />
O software efetua conexão serial com o microcontrolador, permitindo a troca de dados e<br />
exibe os sinais recebidos do hardware na tela do computador.<br />
3.3 Aplicabilidade do hardware<br />
O hardware é a parte principal do projeto, pois é ele quem gera os sinais do simulador de<br />
<strong>EEG</strong>. Através do microcontrolador os sinais gerados são convertidos para analógico e passam<br />
por filtros. O hardware tem total aplicação no manequim, aloja-se dentro dele, simulando as<br />
ondas cerebrais, como se fosse o próprio cérebro.<br />
3.4 Aplicabilidade do software<br />
Sem o software, o hardware não sabe o que fazer. O software além de fazer a interação do<br />
usuário com o simulador, também é quem “diz” o que o hardware deve gerar.<br />
27
Através do software o usuário escolhe quais os tipos de onda que o simulador deve<br />
produzir, e também demonstra na tela do computador o resultado dessa simulação. Com os dados<br />
recebidos o software irá plotar o gráfico da onda de <strong>EEG</strong>, e com isso verifica-se se o hardware<br />
está funcionando corretamente.<br />
28
CAPÍTULO 4 - ESTUDO <strong>DE</strong> VIABILIDA<strong>DE</strong> TÉCNICO-ECONÔMICA<br />
Valores de componentes:<br />
Tabela 2 – Pesquisa de preços de componentes usados no projeto<br />
Descrição Qtde Custo Total<br />
Hora Técnica 700 R$ 3,00 R$ 2.100,00<br />
MSP430 1 R$ 40,00 R$ 40,00<br />
Kit MSP430 1 R$ 280,00 R$ 280,00<br />
Fio Blindado (mts) 5 R$ 5,00 R$ 25,00<br />
Manequim 1 R$ 3,00 R$ 3,00<br />
Circuito Impresso 1 R$ 15,00 R$ 15,00<br />
Componentes diversos 1 R$ 50,00 R$ 50,00<br />
Total R$ 2.513,00<br />
FONTE: Mercado local (Curitiba-PR)<br />
Partindo da idéia de que está se construindo um simulador de <strong>EEG</strong>, que poderá ser<br />
utilizado como material didático por empresas, faculdades, hospitais e clínicas, e que será<br />
acoplado a qualquer computador, tem-se que seu custo (R$ 2.513,99) demonstra-se compatível a<br />
sua utilização. Comparando-o aos aparelhos profissionais da área biomédica, o valor em questão<br />
situa-se aquém dos valores de equipamentos utilizados nesse segmento.<br />
29
CAPÍTULO 5 – PROJETO DO HARDWARE<br />
A divisão dos módulos do hardware é necessário para facilitar a compreensão e para que<br />
se possa fazer uma abordagem mais detalhada de cada item que se utiliza neste projeto. Como foi<br />
visto no diagrama de blocos (Figura 3.1), o projeto se divide basicamente em 11 blocos, sendo<br />
03 (três) de software (algoritmos e programação) e os outros 08 (oito) de hardware (placas,<br />
conexões, componentes eletrônicos, etc.).<br />
5.1 Alimentação<br />
Projeto necessita de 3 tensões diferente:<br />
9 V tensão para o kit de prototipação MSP430.<br />
5 V tensão positiva para ampop, utilizado em filtros e outras aplicações.<br />
-5 V tensão negativa para ampop, utilizado em filtros e outras aplicações.<br />
O desenvolvimento de uma fonte de alimentação é de extrema necessidade, para que se<br />
tenham 3 (três) tensões diferentes, projetou-se uma fonte simétrica. Tal alimentação obtém-se<br />
com um trafo de 9 V + 9 V, retificando a tensão e usando reguladores de tensão de +9V, +5V e -<br />
5V.<br />
5.2 Kit de prototipação MSP430<br />
O kit do microcontrolador MSP430 possui vários recursos, para este projeto usar-se-á o<br />
próprio microcontrolador MSP430, conexão serial que é feita através do componente max-3221,<br />
conexão paralela para efetuar a programação no microcontrolador, e as saídas do kit para enviar<br />
o sinal gerado para o restante do hardware.<br />
O kit é alimentado por uma tensão de 9V e possui um regulador de tensão para segurança<br />
de possíveis oscilações. Contém a porta RS232 para fazer conexão serial através do componente<br />
max3221, possui 03 (três) paralelas (Parallels IO) que possibilitam grande distribuição de sinais.<br />
Apresenta conexão para display LCD (não será utilizado no projeto), e muitas outras<br />
características para diversas aplicações.<br />
30
5.3 Conversor DA<br />
Figura 5.1 – Kit de prototipação MSP430<br />
FONTE: adaptada ICET<br />
A utilização do conversor DA é necessária pois quando o sinal é gerado pelo<br />
microcontrolador ele está em formato digital, como a proposta do projeto é simular onda de <strong>EEG</strong><br />
em uma maquete, tem-se que transformar o sinal digital em analógico.<br />
Com o componente DAC0808, obtém-se o sinal analógico de forma fácil e sem<br />
complicação. Componente conversor de 8-bits fabricado pela National na tecnologia de escada<br />
R-2R.<br />
Na montagem do circuito de conversão DA, foi utilizada a ajuda do datasheet do DAC0808 que<br />
mostrava um exemplo de utilização. Nesse exemplo são utilizados resistores de 5KΏ, como é um<br />
valor não comercial será utilizado o valor comercial mais próximo que é de 4.7 KΏ , obtendo<br />
assim um valor ideal ao desejado. O capacitor que ligado no pino 16 será de 100nF conforme é<br />
mencionado no datasheet. Na saída do circuito (Figura 5.2) é utilizado um ampop LF351 e na<br />
31
saída tempos o sinal gerado pelo kit do MSP430 (Figura 5.1) digital convertido em um sinal<br />
analógico.<br />
5.4 – Filtro<br />
Figura 5.2 – Esquemático do conversor DA<br />
FONTE: datasheet DAC0808<br />
O filtro é de extrema necessidade para retirar qualquer ruído ou dado que não pertença ao<br />
sinal original. Como os sinais de <strong>EEG</strong> são de baixa freqüência (tabela 1), foi utilizado um filtro<br />
de 6º ordem butterworth na forma MFB (Figura 5.3) com freqüência de corte de fc = 45 hz. A<br />
freqüência de corte utilizada foi deduzida na composição do filtro para facilitar na utilização de<br />
resistores e capacitores com valores comerciais. Como se deseja excluir freqüências superiores e<br />
acabar com o problema de contaminação do sinal com interferência de equipamentos ligados à<br />
rede elétrica (60 hz), fc = 45 hz é um valor excelente.<br />
O filtro foi configurado para que atenue o sinal, visto que os sinais de <strong>EEG</strong> possuem um<br />
baixa amplitude (tabela 1). Nesse caso o filtro foi configurado com K = 0,5 nos dois primeiros<br />
filtros de ordem 2 e no último com K = 1, obtendo assim uma atenuação de 100% para que o<br />
32
sinal possa se aproximar a uma amplitude próxima de um sinal de <strong>EEG</strong> real. Se necessário<br />
futuramente pode-se utilizar resistores para que o sinal seja atenuado, assim sendo obtido o valor<br />
da amplitude desejada.<br />
No filtro foi utilizado um conjunto de ampop LF351 formando um filtro passa baixa de<br />
sexta ordem. O ampop LF351 é considerado um bom componente na utilização de filtros.<br />
5.5 Chave analógica<br />
Figura 5.3 – Filtro passa baixa 6ª ordem<br />
A chave analógica (Figura 5.4) será utilizada para selecionar para qual área da maquete<br />
que o sinal deverá ir. Após o sinal ter sido tratado (conversão DA, filtro e atenuação), ele irá para<br />
a maquete e será distribuído dentro de áreas específicas, de forma a que cada tipo de sinal esteja<br />
na área que lhe pertence.<br />
Figura 5.4 – Chave analógica<br />
FONTE: datasheet 4051<br />
33
Digamos que o sinal alpha seja detectado no escalpe humano (Figura 5.5) pelos pontos Fz<br />
com o F3, a maquete deverá simular igual à região com o sinal determinado. Se o hardware<br />
estiver gerando a onda alpha, a maquete na região Fz e F3 terá que estar fornecendo a onda<br />
alpha.<br />
Esse detalhe de áreas será solucionado com a chave analógica 4051 (Figura 5.4), que deve<br />
distribuir o sinal gerado para a área propriamente dita. O microcontrolador acionará a saída da<br />
chave (Figura 5.4) que deve ser acionada para cada tipo de onda. Assim sendo, o sinal será<br />
distribuído para a área correta.<br />
Figura 5.5 – Posições de eletrodos de <strong>EEG</strong>, no escalpe humano<br />
FONTE: eeg.<strong>pdf</strong> (UNICAMP).<br />
34
6.1 Diagrama de casos de uso<br />
CAPÍTULO 6 – PROJETO DO SOFTWARE<br />
O diagrama caso de uso (Figura 6.1) é utilizado para mostrar os requisitos funcionais de<br />
um sistema. Ele utiliza atores que representam o papel de uma entidade externa ao sistema como<br />
um usuário, ou um outro sistema que interage com o sistema modelado. Os atores iniciam a<br />
comunicação com o sistema através do use-cases. Atores e casos de uso são classes. Um ator é<br />
conectado a um ou mais casos de uso através de associações, e tanto atores quanto casos de uso<br />
podem possuir relacionamentos de generalização que definem um comportamento comum de<br />
herança em superclasses especializadas em subclasses (COSTA, 2003).<br />
O software fornece opções de escolha de onda de <strong>EEG</strong>, para que se possa escolher o tipo.<br />
Através da conexão serial o programa informa ao hardware qual onda foi selecionada e então<br />
através da conexão serial já pré-estabelecida o programa começa a receber os dados via porta<br />
serial. O último passo para o software será gerar o gráfico na tela do computador com os dados<br />
que está recebendo do hardware, assim a onda que foi selecionada no início, aparecerá na tela.<br />
USUÁRIO<br />
ESCOLHER TIPO<br />
<strong>DE</strong> ONDA <strong>EEG</strong><br />
GERAR GRÁFICO<br />
NO PC<br />
35<br />
FAZER CONEXÃO<br />
SERIAL<br />
RECEBER DADOS<br />
DO HARDWARE<br />
Figura 6.1 – Diagrama de casos de uso
6.2 Diagrama de seqüência<br />
Os diagramas de seqüência (Figura 6.2) são utilizados para mostrar o fluxo de função em<br />
um use-case, mostrando e exibindo objetos e não classes. Um diagrama de seqüência mostra o<br />
objeto de interação organizado na hora da seqüência. Ele mostra os objetos e classes envolvidas<br />
no cenário e a seqüência de mensagens trocadas entre os objetos (COSTA, 2003).<br />
Usuário<br />
6.3 Diagrama de classes<br />
TipoOnda()<br />
GerarGrafico()<br />
Comunica Cserial<br />
36<br />
MandaDado()<br />
ConectaSerial()<br />
Figura 6.2 – Diagrama de seqüência<br />
O diagrama de classe (Figura 6.3) mostra as interações entre as classes do sistema. As<br />
classes podem ser consideradas como plantas dos objetos. As classes podem se relacionar com<br />
outras através de associação, dependência, especialização ou em pacotes. As estruturas internas<br />
de uma classe são seus atributos e operações. Os diagramas de classes ajudam os<br />
desenvolvedores a planejarem a estrutura do sistema antes do código ser escrito. Uma classe<br />
encapsula informações e comportamento de um objeto. A classe possui as 3 (três) seções, onde
na seção superior é definido o nome da classe ou seu estereótipo. A seção intermediária possui os<br />
atributos, já na seção inferior são definidas as operações da classe.<br />
Cserial<br />
+Tx : unsigned char<br />
+Rx : char<br />
+Printf<br />
+Cserial()<br />
+Rx()<br />
+Printf() : char<br />
6.4 Protótipo da interface do software<br />
Comunica<br />
+Dado : float<br />
+RecebeDado() : float<br />
37<br />
GeraGrafico<br />
+Dado : float<br />
Figura 6.3 – Diagrama de classe<br />
+GeraGrafico() : float<br />
Figura 6.4 – Protótipo da interface do software para o computador
A Figura 6.4 mostra a tela inicial do software “<strong>SIMULADOR</strong> <strong>DE</strong> <strong>EEG</strong>”. Essa tela é a<br />
interação que o usuário tem com o projeto, como foi supracitado o usuário poderá escolher qual<br />
tipo de onda deseja simular e então a onda aparecerá na tela do computador.<br />
6.5 Firmware<br />
O firmware é a parte do código de programação que fica gravado no microcontrolador.<br />
Esse código chamado embarcado é o responsável pela geração dos sinais de <strong>EEG</strong>. Através de um<br />
algoritmo criado, foi possível fazer o microcontrolador gerar uma onda de <strong>EEG</strong>, e claro as<br />
demais ondas que forem selecionadas no software pelo usuário.<br />
Cserial Gera_onda<br />
SOFTWARE HARDWARE<br />
Figura 6.5 – Diagrama casos de uso do firmware<br />
Cserial<br />
+Tx : char<br />
+Printf : char<br />
+Rx<br />
+Rx()<br />
+Printf() : char<br />
38<br />
gera_onda<br />
+saida_out : int<br />
+vlr_inst : float<br />
+quant_harm : int<br />
+tempo : int<br />
+amplitude : int<br />
+harmonico : float<br />
+saida_ft : float<br />
+saida_in : int<br />
+gera_onda() : int<br />
+onda()<br />
+pega_dados()<br />
+delay() : int<br />
+carrega_harmonico() : float<br />
+carrega_amplitude() : int<br />
Figura 6.6 – Diagrama de classe do firmware
7.1 Software<br />
CAPÍTULO 7 – PROCEDIMENTOS <strong>DE</strong> TESTES DO PROJETO<br />
O software foi testado no compilador IAR Embedded Workbench I<strong>DE</strong> versão 3.42 (Figura<br />
3.5). Através da opção debug e do watch, pode-se rodar o código do firmware passo a passo, e<br />
visualizar o conteúdo de cada variável, para verificar se o resultado está conforme o esperado.<br />
7.2 Hardware<br />
Figura 7.1 – Tela do debug no software IAR E. W. v3.42<br />
O hardware foi testado como auxílio do osciloscópio. Na saída P4 do kit do MSP430 foi<br />
conectado um cabo flat de 16 vias que transmite 8 bits do sinal que está sendo gerado para o<br />
conversor DA. O DAC0808 foi montado conforme esquemático (Figura 5.2), o conversor foi<br />
montado no protoboard para testes iniciais. Na saída do conversor DA foi ligado o osciloscópio<br />
para verificar qual sinal estava sendo gerado.<br />
39
O código gravado no firmware tem por finalidade gerar uma onda delta, que tem como<br />
características freqüências abaixo de 4 hz e 100µA. A freqüência é definida pelo algoritmo do<br />
firmware, já a amplitude foi obtida através da atenuação no hardware.<br />
Os resultados foram relativamente satisfatórios, pois o sinal obtido possuía muito ruído e a<br />
amplitude não foi obtida - a atenuação foi feita no filtro passa baixa.<br />
Sendo assim, pode-se apenas constatar que o sistema embarcado no microcontrolador<br />
MSP430, estava funcionando, porém necessita de muitos ajustes na parte de hardware e alguns<br />
na parte de software (firmware).<br />
40
8.1 Funcionamento do Hardware<br />
CAPÍTULO 8 – RESULTADOS OBTIDOS<br />
Os testes do hardware foram executados dividindo o sistema em sete módulos;<br />
1. Fonte.<br />
2. Kit MSP430.<br />
3. Conversor Digital-analógico.<br />
4. Filtro Passa - baixa de 6º ordem.<br />
5. Chave analógica.<br />
6. Atenuação.<br />
7. Distribuição dos sinais.<br />
No módulo 1 foi projetada uma fonte simétrica para alimentação de todo projeto. Foi<br />
utilizado um grafo de 9V + 9V de 1A, que foi retificado em suas saídas com uma ponte e logo<br />
em seguida passado para um capacitor de 2200µF, de forma a tornar a tensão contínua<br />
(corrigindo a queda da senóide com o capacitor) e estável. Foram utilizados reguladores de<br />
tensão para +9V (7809), +5V (7805) e -5V (7905).<br />
A fonte simétrica foi montada e testada com a ajuda de um osciloscópio. O resultado foi o<br />
esperado: tensão de +9V, +5V e -5V estabilizados e sem variações. Essa fonte é ligada a uma<br />
tomada de 127V comum e fornece toda alimentação necessária para o projeto simulador de <strong>EEG</strong>.<br />
O módulo 2 refere-se ao Kit de prototipação (Figura 5.1), que foi alimentado com +9V e<br />
gravado em sua memória, via porta paralela, o código (firmware). O kit funcionou<br />
adequadamente, fornecendo pela saída P3 os dados para plotar as ondas simuladas. A saída P3<br />
possui 8 pinos, fornecendo então um número decimal de 0 até 255 em binário. Os dados foram<br />
passados via cabo flat para o conversor DA sem perda alguma de informação. Com a saída P4 do<br />
kit msp430 o firmware fornecia qual é a porta da chave analógica que deve ser acionada, como a<br />
chave analógica (Figura 5.4) possui 3 pinos para serem configurados e assim acionarem qual<br />
porta analógica deveria ser liberada, foi feito uma tabela para saber quais valores que deveriam<br />
sair na P4 para que a porta analógica funcionasse perfeitamente. Como a porta P4 do kit de<br />
prototipação MSP430 possui 8 pinos, o número binário enviado é de 8 dígitos, porém só é<br />
necessário a mudança dos últimos 3 números binário para que se configure a chave analógica<br />
(9,10 e 11).<br />
41
O conversor digital analógico é o módulo 3, que recebe a saída do kit de prototipação e<br />
converte os dados binários para uma resposta analógica. Nessa etapa apareceram ruídos,<br />
decorrentes possivelmente de acoplamento ou da própria rede, sendo que o conversor DA recebe<br />
tensão positiva (+5V) e tensão negativa (-5V). O problema foi resolvido colocando um capacitor<br />
de 22nF entre a alimentação negativa e o terra do sistema.<br />
O módulo 4 é o filtro passa baixa de 6ª ordem com freqüência de corte (fc) em 45 hz, a<br />
finalidade desse filtro é eliminar qualquer ruído ou sinal indesejável que não pertença ao sinal<br />
original, portanto toda ou qualquer freqüência acima de 45 hz será eliminada. A utilização e<br />
implementação desse filtro foi fácil, porém foi necessário medir com multímetro todos os<br />
resistores, para que a medida estivesse exata, pois os resistores comprados possuem tolerância de<br />
5% ou 10%, ocasionando uma variação não positiva na freqüência de corte. O filtro obteve êxito<br />
em seu objetivo, eliminou todos os ruídos até esse módulo, e principalmente a freqüência 60 hz.<br />
Módulo 5, é a chave analógica, onde também não ocorreram problemas. O detalhe<br />
significativo foi configurar os pinos 9, 10 e 11 que são os pinos que acionam a saída da chave. O<br />
problema foi que a saída P4 do MSP430 é um socket para cabo flat de 16 pinos, e apenas 8 pinos<br />
deste socket são os que fornecem a saída de dados, a posição deles, em ordem de bits mais<br />
significativos é da esquerda para direita e de cima para baixo, por isso que os valores da tabela 4<br />
não são seqüenciais, mas foram configurados para que o bit de nível alto (1) acionasse o pino<br />
9,10 ou 11 conforme a onda que estava sendo enviada os dados do kit do MSP430. Nas saídas da<br />
chave analógica, foram colocados 4 bobinas, uma para cada saída da chave analógico. O objetivo<br />
destas bobinas foi transformar a referência do sinal para uma referência flutuante. A bobina tem<br />
duas entradas e duas saídas, não oferece ganho algum, por isso chama-se bobina 1:1,<br />
componente muito utilizado em equipamentos de telefonia, placas de fax modem e outros<br />
equipamentos. Até esse módulo, o sinal simulado está referenciado ao terra do sistema, ao<br />
colocar a saída da chave analógica na entrada de um dos pinos da bobina e colocar outro pino de<br />
entrada da bobina no terra, tem-se na saída da bobina um sinal diferencial entre si, mudando<br />
então a referência do sinal, deixando de ser referência ao terra do sistema e passando a ser um<br />
sinal diferencial entre si. Na prática, um sinal de <strong>EEG</strong> real não possui um “terra”, pode-se dizer<br />
que o terra do corpo humano é uma referência flutuante, no caso do projeto a tentativa de se<br />
fazer um sinal diferencial com referência flutuante foi solucionado com uma simples bobina de<br />
1:1, deixando então o sinal simulado com uma característica muito semelhante ao sinal real de<br />
um <strong>EEG</strong>.<br />
A atenuação ocorre no módulo 6. Quando o sinal sai do simulador, agora diferencial, sai<br />
das bobinas e passa por um filtro passivo, para eliminar algum ruído que tenha sido gerado pela<br />
42
obina. O módulo 5 finaliza a montagem da caixa que no caso vamos chamar de simulador<br />
(Figura 8.1).<br />
Figura 8.1 – Simulador<br />
O simulador é composto pelos módulos 1, 2, 3, 4, e 5. Pode-se observar, na figura 8.1, que<br />
o simulador possui duas conexões, uma é a saída serial que faz a conexão com o computador e a<br />
outra é uma saída de oito vias, que manda o sinal gerado para a maquete. A ligação do simulador<br />
com a maquete é feita por um cabo blindado (Figura 8.2), para evitar interferências do meio,<br />
quais sejam quaisquer tipos de ruído.<br />
Figura 8.2 – Cabo Blindado<br />
O cabo possui um plug de oito pinos, conectado ao simulador e à maquete. Ele possui 1<br />
metro de comprimento e faz a transferência do sinal simulado para a maquete.<br />
Figura 8.3 – Plug do Cabo Blindado<br />
43
A atenuação é feita por divisor resistivo (Figura 8.4). Os sinais de <strong>EEG</strong> possuem tensão de<br />
100µV, 30µV, 50 µV e 20 µV, sendo possível atenuar o sinal gerado para essas pequenas<br />
tensões, porém não é possível visualizar o sinal, pois a escala máxima de um osciloscópio é de<br />
3mV. Então a atenuação foi feita em menor escala.<br />
Figura 8.4 – Divisor Resistivo<br />
Como exemplo, a onda Alpha que na teoria possui uma amplitude de 20µV a 75µV (Tabela<br />
1), foi simulada com 3mV, para que possa ser mostrada no osciloscópio e comprovada que está<br />
sendo simulada. No caso da onda Alpha, foi utilizado R1= 1M Ώ e R2=1KΏ, uma relação que<br />
daria aproximadamente uma atenuação de 1:100, o que deixaria o sinal Alpha com 3.5mV. Na<br />
Figura 8.4 pode se ver que a onda Alpha está sendo gerada com suas características em<br />
amplitude, percebesse na figura que a amplitude da onda está aproximadamente entre 3mV e<br />
5mV, temos que levar em consideração que a quantidade de ruído presente é originário do<br />
próprio osciloscópio, como a amplitude é muito pequena, todo ou qualquer interferência irá gerar<br />
um ruído para deformar a onda, porém a grande parte dessa deformação no sinal pode ser da<br />
ponta de prova do osciloscópio. Para tentar diminuir as ações de ruídos do meio, o modulo 6<br />
atenuação foi colocada dentro da maquete em pequenas caixinhas de plástico, isolada de dentro<br />
para fora com papel alumínio. A intenção é tentar diminuir ruídos utilizando uma espécie de<br />
gaiola de Faraday, o resultado foi bom, os ruídos foram diminuídos em ate 10%, mas mesmo<br />
assim foi necessário a implementação de mais um filtro passivo na saída da então gaiola de<br />
Faraday para o escalpe da maquete.<br />
O osciloscópio não é um aparelho apropriado para esse tipo de medição, o ideal seria<br />
realmente ter um aparelho de <strong>EEG</strong> profissional para que se possa ter uma idéia realmente de qual<br />
é a qualidade do sinal que está sendo simulado. Em um aparelho de <strong>EEG</strong> existem vários filtros e<br />
amplificadores operacionais, que poderiam mostrar sim, o sinal puro, em sua qualidade e<br />
características.<br />
44
Figura 8.5 – Onda Alpha no osciloscópio<br />
Finalizando o projeto, tem-se o módulo 7, que trata da distribuição dos sinais no escalpe da<br />
maquete. A maquete (Figura 8.6), trata-se de uma cabeça de manequim, encontrada em qualquer<br />
loja do ramo, que foi dividida nas áreas cerebrais, e que teve colocada placas banhadas de<br />
estanho em alguns pontos, de forma a permitir que o sinal possa ser transmitido para toda a área<br />
da placa.<br />
Figura 8.6 – Maquete vista de frente<br />
45
Figura 8.7 – maquete vista de trás<br />
A distribuição foi feita baseando-se em um artigo científico (F. IAIONE, J. L. B.<br />
MARQUES), que mostra o desenvolvimento de um sistema portátil para <strong>EEG</strong>. O referido artigo<br />
consigna em quais áreas cerebrais aparecem tais ondas e com que freqüência. Partindo de tal<br />
detalhamento confeccionou-se a tabela 5, que detalha qual distribuição foi feita no escalpe da<br />
maquete.<br />
Tabela 3 – Distribuição das ondas no escalpe da maquete<br />
ONDA ÁREA AMPLITU<strong>DE</strong> FREQUENCIA<br />
ALPHA C4 – Cz 3mV 8 hz ~ 13 hz<br />
BETA O1 – P3 35mV 13 hz ~ 20 hz<br />
<strong>DE</strong>LTA F7 – A1 35mV 0,3 hz ~ 4 hz<br />
THETA Pz – O2 15mV 4 hz ~ 7 hz<br />
8.2 – Funcionamento do Software<br />
FONTE: F. IAIONE, J. L. B. MARQUES<br />
O software obteve êxito em todas as suas operacionalidades. Sua função era a de coordenar<br />
e determinar qual onda deveria ser simulada. O usuário pode escolher qual das 4 (quatro) ondas<br />
simular e assim visualizar na maquete o resultado da simulação. Com relação a programação<br />
podemos dividir o software em dois módulos:<br />
46
1. software do usuário (PC).<br />
2. firmware no MSP430.<br />
O módulo 1 é a interface com o usuário, programa que seleciona qual onda deve ser<br />
simulada, e também efetua outras configurações.<br />
Figura 8.8 – Tela principal do software<br />
Na Figura 8.8 percebe-se que no início da tela do programa, existe um plano cartesiano: no<br />
eixo “x “ consta como variável o tempo, expresso em unidade de segundos; e o eixo “y” que<br />
ostenta como variável a tensão e como unidade de medida mV. O software desenha a onda que<br />
está sendo simulada pelo simulador (Figura 8.1) com as características de período e amplitude. A<br />
onda é plotada através da ferramenta do builder tchart, recebendo os dados via conexão serial.<br />
Tem-se na Figura 8.9, na aba “Arquivos” a opção de “ligar Simulador” que leva o firwmare<br />
a começar a receber dados para a onda que deve ser gerada. Por conseqüência a seleção<br />
“Desligar Simulador” faz com que o hardware termine sua rotina de simular ondas de <strong>EEG</strong>.<br />
47
Figura 8.9 – Menu Arquivo do software “Simulador de <strong>EEG</strong>”<br />
Na figura 8.10, a aba “Conexão”, tem como objetivo configurar dados para a conexão<br />
serial. Na seleção Porta pode se configurar com a “COM” que queria fazer a conexão serial junto<br />
com o simulador (Figura 8.1). Na opção nova, inicia-se uma nova conexão serial, a partir de<br />
então se fecha uma conexão serial entre o computador e o simulador de <strong>EEG</strong>, e os dados<br />
começam a ser trocados.<br />
Figura 8.10 – Menu Conexão do software “Simulador de <strong>EEG</strong>”<br />
Logo abaixo, tem-se a figura 8.11, cuja aba “Configuração” tem como finalidade selecionar<br />
qual onda de <strong>EEG</strong> deve ser simulada (Alpha, Beta, Delta ou Theta).<br />
Figura 8.11 – Menu Configuração do software “Simulador de <strong>EEG</strong>”<br />
48
Por último, a figura 8.12 que na aba “Ajuda” possibilita ao usuário obter informações de<br />
caráter geral: texto sobre como utilizar o software (Utilização), dados sobre as ondas do<br />
simulador (Informação) e a versão do software e seu autor (Sobre).<br />
Figura 8.12 – Menu Ajuda do software “Simulador de <strong>EEG</strong>”<br />
O módulo 2, que trata do código que está na memória do microcontrolador MSP430 ou<br />
firmware, tem como função gerar dados para que se possa simular uma onda de <strong>EEG</strong>, com suas<br />
principais características, amplitude e freqüências baixas.<br />
Como dito anteriormente, a amplitude baixa foi conseqüência do módulo 6, de atenuação<br />
na desenvolvimento do hardware. Já as faixas de freqüências nos sinais de <strong>EEG</strong>, foram<br />
conseguidas através de um somatório de senoides, que já estavam com suas freqüências pré-<br />
definidas. Com isso, mudou-se apenas a quantidade de harmônicos de cada onda, para dar a ela a<br />
característica aleatória. Cada onda possui 256 amostras, o que restringe muito a envoltória de<br />
cada onda, mas, como o microcontrolador é de apenas 8 bits não foi possível simular ondas com<br />
mais amostras do que 256.<br />
8.3 Resultados<br />
Com todo o conjunto montado simulador, (Figura 8.1), maquete (Figura 8.6) e computador<br />
com software instalado, foi possível obter-se os resultados do simulador de <strong>EEG</strong>. O simulador<br />
(Figura 8.6) é conectado ao computador via porta serial, e é conectado também na maquete<br />
(Figura 8.6) via cabo blindado de 8 vias na parte de trás da maquete (Figura 8.7).<br />
Os resultados para a onda Alpha não atingiram a excelência, como mostrado na tabela 5, a<br />
onda Alpha foi a que obteve a maior atenuação, e por conseqüência a que sofreu maior ação dos<br />
ruídos, tanto do osciloscópio como do meio, na Figura 8.4 fica visível como o ruído distorceu a<br />
visão da onda gerada pelo simulador (Figura 8.1). Porém, no software do simulador o resultado<br />
foi excelente, o programa conseguiu plotar a onda perfeitamente, mostrando assim como deveria<br />
ser a onda sem ruídos ou com ação de alguma interferência.<br />
49
Figura 8.13 – Onda Alpha no software “Simulador de <strong>EEG</strong>”<br />
A montagem para captação da onda Alpha foi feita através das áreas C4 – Cz (tabela 5),<br />
como pode ser visto na figura abaixo.<br />
Figura 8.14 – Captação onda Alpha<br />
Com relação a FFT da onda Alpha, ficou a desejar a visualização no osciloscópio<br />
justamente por causa da quantidade de ruídos que apareceram no sinal. A onda Alpha possui<br />
faixa de freqüência de 8 hz ~ 13 hz, que pode ser observada na figura 8.15 uma pequena<br />
elevação na amplitude nas freqüências dessa faixa.<br />
Figura 8.15 – FFT da onda Alpha<br />
50
Na onda Beta e Delta os resultados foram mais satisfatórios, pois a atenuação foi menor e<br />
as ondas ficaram com amplitude de 35mV (Tabela 5). A influência dos ruídos não afetou<br />
significativamente a visualização das ondas no osciloscópio, e por conseqüência a FFT ficou<br />
com melhor visualização, confirmando a tese de que os ruídos que deformaram a onda Alpha<br />
(Figura 8.5) decorreram da má qualidade do osciloscópio e das pontas para essa aplicação. Nas<br />
figuras a seguir percebe-se a envoltória das ondas Beta e Delta parecidas com a do software.<br />
Figura 8.16 – Onda Beta no osciloscópio<br />
Figura 8.17 – Onda Beta no software “Simulador de <strong>EEG</strong>”<br />
Figura 8.18 – Onda Delta no osciloscópio<br />
51
Figura 8.19 – Onda Delta no software “Simulador de <strong>EEG</strong>”<br />
A montagem para teste das ondas obedeceram a tabela 5, Beta O1 – P3 e Delta F7 – A1.<br />
Figura 8.20 – Captação onda Beta<br />
Figura 8.21 – Captação onda Delta<br />
A FFT, das ondas Beta e Delta, pode ser muito bem visualizada, a elevação nas amplitudes<br />
da faixa de freqüência 13 hz ~ 20 hz demonstra a característica da onda Beta e a elevação nas<br />
amplitudes da faixa de freqüência 0,3 hz ~ 4 hz demonstra a característica da onda Delta. Essa<br />
elevação de amplitude mostra que as ondas que estão no osciloscópio têm predominantemente<br />
essas freqüências, como o eixo x do osciloscópio está no domínio da freqüência e cada divisão<br />
52
significa 5 hz, pode-se perceber que as duas ondas estão dentro da faixa de freqüência a que<br />
pertencem.<br />
Figura 8.22 – FFT da onda Beta<br />
Figura 8.23 – FFT da onda Delta<br />
Por último, a onda Theta, foi alterada a amplitude para 15mV, para conseguir uma tensão<br />
menor, mas com qualidade de visualização no osciloscópio. O resultado foi melhor do que o da<br />
onda Alpha, porém apresenta muito ruído e interferência. É muito provável esses ruídos sejam<br />
semelhantes aos que deformaram a onda Alpha. Assim, como explicado anteriormente, se o<br />
procedimento de captação das ondas ocorresse com um aparelho de <strong>EEG</strong> profissional, os<br />
resultados seriam melhores.<br />
Figura 8.24 – Onda Theta no osciloscópio<br />
53
Figura 8.25 – Onda Theta no software “Simulador de <strong>EEG</strong>”<br />
A montagem para captação da onda Theta foi feita para as regiões Pz – O2, a onda<br />
apresentou a FFT melhor do que o da onda Alpha, sua faixa de freqüência pode ser observada na<br />
figura 8.26.<br />
Figura 8.26 – Captação onda Theta<br />
Figura 8.27 – FFT da onda Theta<br />
54
CAPÍTULO 9 - CONCLUSÃO<br />
Apesar da complexidade decorrente da geração de uma onda cerebral artificial, os módulos<br />
desenvolvidos e implementados apresentaram funcionamento satisfatórios, dentro dos limites da<br />
tecnologia disponível para a condução do experimento.<br />
O conjunto, <strong>SIMULADOR</strong> <strong>DE</strong> <strong>EEG</strong>, composto por simulador, maquete e software foi<br />
concluído e funcionou dentro dos parâmetros apresentados no item 9.3. Alguns fatores<br />
influenciaram nos resultados: aparelho não profissional para captação das ondas e a utilização de<br />
alguns dispositivos e componentes em padrões inadequados, face seu alto custo.<br />
Os módulos foram implementados baseando-se em estudos teóricos e em cálculos<br />
formulados em consonância e em decorrência da pesquisa realizada.<br />
Por óbvio que, existem melhoramentos a serem introduzidos no projeto de forma a<br />
propiciar que o simulador se torne um equipamento comercializável ou para que ele tenha sua<br />
capacidade de utilização ampliada (através da implementação de outras ondas - da freqüência da<br />
consciência, e as relacionadas com distúrbios e doenças como Alzheimer , epilepsia e existência<br />
de tumores – por exemplo). Para tanto, faz-se necessário investir em um microcontrolador de<br />
melhor qualidade e com maior poder de processamento e usar componentes com um menor grau<br />
de tolerância e de melhor padrão.<br />
55
CAPÍTULO 10 - REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS<br />
[1] Amplificador diferencial, disponível em:<br />
. Acesso em: março 2007<br />
[2] COSTA, Richard Douglas D. Latu sensu em sistemas de informação e aplicações<br />
web. Manaus, 2003. Monografia (graduação).<br />
[3] F. BEAR.; et al. Neurociências desvendando o sistema nervoso. Porto alegre:<br />
Artmed, 2. ed., 2002.<br />
[4] F. Iaione, J. L. B. Marques. Desenvolvimento de um sistema portátil para registro<br />
de eletroencefalograma, disponível em http://www.hab2001.sld.cu/arre<strong>pdf</strong>/00207.<strong>pdf</strong>. Acesso<br />
em: setembro 2007.<br />
[5] Instrumentação Biomédica – Engenharia Clínica – Deb/Feec – Unicamp, disponível em<br />
http://www.fee.unicamp.br/deb/vera/eeg.<strong>pdf</strong>. Acesso em: abril 2007.<br />
[6] Kit de prototipação MSP430, disponível em:<br />
. Acesso em:<br />
junho 2007.<br />
[7] LENT, Roberto. Cem bilhões de neurônios conceitos fundamentais de neurociência.<br />
São Paulo: Atheneu, 2. ed., 2001.<br />
[8] LUFT, Caroline e ANDRA<strong>DE</strong>, Alexandro. A pesquisa com <strong>EEG</strong> aplicada à área de<br />
aprendizagem motora. Revista Port. Ciência Desportiva., n. 1, vol. 6, p.106-115, jan. 2006.<br />
[9] MSP 430: microcontrolador, disponível em: .<br />
Acesso em: março de 2007.<br />
[10] MSP430, disponível em: . Acesso em: abril 2007.<br />
[11] Para entender o eletroencefalograma (E.E.G.), disponível em:<br />
. Acesso em: abril 2007.<br />
56
[12] Pesquisa com <strong>EEG</strong>, disponível em:<br />
. Acesso em: março 2007<br />
[13] PEREIRA, FABIO: Microcontroladores MSP430 – Teoria e pratica, Editora<br />
Família, 1 ed, 2002.<br />
[14] PERTENCE JR., A: Amplificadores Operacionais e filtros ativos: Teoria, projetos,<br />
aplicações e laboratórios. Editora Makron Books, 5 ed, 1996.<br />
57