Lo sviluppo tecnologico in ambiente biomedicale ha ottenuto un notevole incremento in grado di sopperire alle numerose difficoltà che possono incorrere in ambito diagnostico, chirurgico e preventivo. Nuove applicazioni soppiantano tecniche obsolete o rendono fattibile ciò che qualche anno fa ci sembrava impossibile. Questo lavoro di tesi si propone di agevolare la misurazione e l’acquisizione dei parametri vitali tramite un dispositivo facilmente accessibile e funzionalmente semplice, utilizzabile anche da persone senza specifica competenza medica. Tale dispositivo, chiamato PulseEcg, ha le sembianze di uno smartwatch ed è in grado di effettuare l’acquisizione del tracciato elettrocardiografico (ECG) e pletismografico (PPG) permettendo, perciò, di monitorare l’attività cardiaca, il livello di saturazione di ossigeno nel sangue e la frequenza cardiaca. Inoltre, mediante gli algoritmi di intelligenza artificiale, consente di derivare i valori di pressione sistolica e diastolica. Costituisce quindi il primo dispositivo wearable in grado di risalire al valore di pressione con un approccio cuff-less, ovvero senza usufruire dello sfigmomanometro. Il PulseEcg, tramite una connessione Bluetooth 4.0, è in grado di trasmettere le misurazioni effettuate ad una applicazione Android; permette la visualizzazione di queste attraverso grafici e strutture dati opportune; consente l’immagazzinamento delle stesse all’interno del proprio smartphone e la loro condivisione, sia come file di testo che come pdf, servendosi delle applicazioni di comunicazione installate. L’applicazione provvede anche alla segnalazione di eventuali anomalie presenti nelle misurazioni, divenendo quindi un mezzo di prevenzione per il soggetto ed un ausilio per gli esperti che potranno richiedere, ove necessario, ulteriori accertamenti. Il progetto nasce da una vecchia implementazione del dispositivo in grado di ottenere unicamente l’ECG dell’utente. La fase iniziale ha dunque previsto un aggiornamento dell’applicazione Android, integrando nuove funzioni e migliorando l’interfaccia grafica, l’usabilità e la stabilità della stessa. Successivamente, è stata sviluppata una seconda interfaccia per usufruire delle nuove funzionalità del PulseEcg. Questa definisce, in aggiunta al segnale ECG, nuove funzioni per l’elaborazione e la visualizzazione del segnale PPG. Infine, per realizzare l’algoritmo di calcolo della pressione, è stata allenata e testata una rete neurale mediante l’utilizzo delle librerie keras e tensorflow. Tale algoritmo è stato, in un secondo tempo, integrato all’interno dell’applicazione, affinché riportasse valori con un’alta precisione senza compromettere la velocità e la fluidità dello smartphone.

AUTORE: Simone Valvo

RELATORI: Eros Gian Alessandro Pasero, Vincenzo Randazzo

CORSO DI LAUREA: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica

ANNO ACCADEMICO: 2020/2021