Desenvolvimento De Arquitetura Para Tomografia Por Impedância Elétrica Modular De 8 Canais Com Demodulação Analógica
A tomografia por impedância elétrica (TIE) é uma técnica de imagem não invasiva que gera imagens do interior do corpo humano sem uso de radiação através da determinação dos valores de impedância do corpo. Essa técnica encontra aplicação em diversas áreas, incluindo medicina, indústria e geologia. Na medicina, ela é utilizada para o diagnóstico de tumores e o monitoramento pulmonar. O funcionamento da TIE se baseia na determinação da impedância elétrica do corpo em resposta a uma corrente elétrica alternada de baixa intensidade para identificar as variações na impedância elétrica em áreas específicas do corpo. As medições são digitalizadas para criar um mapa de distribuição de impedância ao longo da secção do corpo definida pelos eléctrodos de superfície, que resulta na imagem final. O cálculo da impedância depende das amplitudes e fases do sinal de corrente injetado e da tensão medida. A TIE oferece vantagens como portabilidade e capacidade de fornecer resultados em tempo real de sistemas funcionais. No entanto, pode ser computacionalmente exigente, especialmente quando é necessária alta resolução espacial e temporal. Uma estratégia para torná-la mais eficiente é a abordagem analógica/demodulação AM em nível analógico, que converte o sinal de alta frequência em um sinal de baixa frequência, preservando apenas a variação de amplitude. Diante desse contexto, este trabalho descreve o desenvolvimento de uma arquitetura modular da TIE, composta por um sistema de excitação, um sistema de aquisição e um sistema de processamento, o qual adota a abordagem analógica para determinação da amplitude e fase das ondas de interesse. Essa abordagem inclui a aquisição de amplitudes e fases das ondas de interesse, diminuindo a quantidade de cálculos necessários para estimar a distribuição da condutividade elétrica dos tecidos e possibilitando a aplicação em tempo real com melhor resolução espacial e temporal e permitindo a redução do volume de dados que precisam ser processados.