Made available in DSpace on 2014-06-12T16:01:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7175_1.pdf: 951409 bytes, checksum: c76423488bb414047eb8d697e9c1af4d (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / Os avanços tecnológicos nas áreas de micro-eletrônica, informática e telecomunicações vêm abrindo novas possibilidades para o monitoramento remoto de sinais vitais de pacientes, o que pode reduzir custos hospitalares de internação por períodos prolongados, permitir o diagnóstico por especialistas de centros médicos mais avançados, além de proporcionar um incremento na qualidade de vida dos pacientes. Diversos projetos acadêmicos e comerciais buscam desenvolver dispositivos de monitoramento remoto baseados em microcontroladores. Tais dispositivos são programados para executar funções relacionadas à aquisição de sinais, tratamento, armazenamento e transmissão de dados. No entanto, a crescente necessidade por mais funcionalidades, adequação a novos padrões de comunicação, diversidade de plataformas de hardware e aumento da produtividade do desenvolvimento permanecem como desafios no contexto de escassez de recursos computacionais desse tipo de dispositivo. Este trabalho propõe um framework para o desenvolvimento de aplicações de monitoramento de sinais vitais, o TinyMonitor, baseado no sistema operacional TinyOS. Aproveitando as características de programação modularizada do TinyOS, o TinyMonitor define um modelo de componentes que contempla as principais funcionalidades dessa classe de aplicações, permitindo que sejam agregadas novos tipos de captura e processamento de sinais, dispositivos de armazenamento e suporte a diferentes meios de transmissão de dados através da fácil extensão, substituição e reuso de módulos. O modelo de componentes proposto foi implementado como parte de um estudo de caso para o desenvolvimento de uma aplicação de monitoramento de sinais eletrocardiográficos. Posteriormente, essa implementação inicial foi estendida para acrescentar o processamento da freqüência cardíaca. A validação desse estudo de caso se deu por meio de simulações na ferramenta Tossim