Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/82614
Tipo: TCC
Título: Luva inteligente para detecção de movimento e força dos dedos para reabilitação pós Acidente Vascular Cerebral(AVC)
Autor(es): Matos, Pedro Italo Lobo
Orientador: Silva, Marcelo Martins da
Palavras-chave em português: acidente vascular cerebral;luva inteligente;reabilitação
CNPq: CNPQ: CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA
Data do documento: 2025
Citação: MATOS, Pedro Italo Lobo. Luva inteligente para detecção de movimento e força dos dedos para reabilitação pós Acidente Vascular Cerebral (AVC). 2025. 63 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Campus de Quixadá, Universidade Federal do Ceará, Quixadá, 2025.
Resumo: OAcidente Vascular Cerebral (AVC) é uma das principais causas de incapacidade física, muitas vezes comprometendo os movimentos finos das mãos e dedos, o que afeta diretamente a autonomia dos pacientes. A reabilitação motora dos membros superiores é fundamental e, além das terapias convencionais, o uso de tecnologias tem se destacado no apoio à recuperação. Entre essas inovações, as luvas inteligentes surgem como uma solução promissora por monitorar os movimentos das mãos e fornecer feedback em tempo real, auxiliando tanto o paciente quanto os profissionais. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo desenvolver e validar uma luva inteligente capaz de detectar e monitorar o movimento e a força individual dos dedos da mão, contribuindo diretamente para o processo de reabilitação motora de pessoas acometidas por AVC. A metodologia do projeto envolve a escolha e integração de componentes eletrônicos compatíveis, priorizando a disponibilidade e o suporte técnico existente. O protótipo foi desenvolvido a partir de uma luva confeccionada em tecido têxtil, equipada com sensores flex em cada dedo e sensores de força nos dedos indicador e anelar. Todo o sistema foi controlado por um microcontrolador ESP-WROOM-32, responsável pela leitura e processamento dos dados em tempo real. Para validar o funcionamento da luva, foram realizados testes práticos em ambiente controlado, simulando movimentos de flexão dos dedos e aplicação de força sobre objetos. Os dados obtidos foram recuperados via terminal e posteriormente divulgados na plataforma Excel, permitindo a geração de gráficos e medições. Os resultados demonstraram que a luva inteligente foi capaz de captar com precisão as variações de força e movimento dos dedos durante cerca de 20 ciclos repetitivos. Os dedos polegar e indicador apresentaram maiores picos de força, enquanto o dedo mínimo mostrou menor intensidade e maior variabilidade. As leituras dos sensores de flexão confirmaram padrões cíclicos consistentes. A utilização do protótipo auxiliou na execução dos movimentos propostos, corroborando com estudos prévios sobre o potencial das luvas inteligentes na reabilitação. A luva inteligente desenvolvida representa um avanço promissor na reabilitação motora, proporcionando uma solução inovadora e acessível para contribuir na recuperação da qualidade de vida de pessoas acometidas por AVC. Contudo, reforça-se a necessidade de validação clínica com um número maior de pacientes.
Abstract: Stroke (Cerebrovascular Accident, CVA) is one of the leading causes of physical disability, often impairing fine motor skills of the hands and fingers, directly affecting patients’ autonomy. Upper limb motor rehabilitation is essential, and in addition to conventional therapies, the use of technological tools has gained prominence in supporting recovery. Among these innovations, smart gloves have emerged as a promising solution by monitoring hand movements and providing real-time feedback, assisting both patients and healthcare professionals. In this context, the present study aimed to develop and validate a smart glove capable of detecting and monitoring the movement and individual strength of the fingers, directly contributing to the motor rehabilitation process of individuals affected by stroke. The methodology involved selecting and integrating compatible electronic components, prioritizing availability and technical support. The prototype was developed using a textile glove equipped with flex sensors on each finger and force sensors on the index and ring fingers. The entire system was controlled by an ESP-WROOM-32 microcontroller, responsible for reading and processing the data in real-time. To validate the glove’s functionality, practical tests were conducted in a controlled environment, simulating f inger flexion movements and force application on objects. The data collected were transmitted via Wi-Fi and subsequently exported to Excel for graphical analysis and measurement generation. The results demonstrated that the smart glove successfully detected variations in finger strength and movement over approximately 20 repetitive cycles. The thumb and index fingers exhibited higher force peaks, while the little finger showed lower intensity with greater variability. The f lex sensor readings confirmed consistent cyclic patterns. The use of the prototype facilitated the execution of the proposed movements, corroborating previous studies regarding the potential of smart gloves in motor rehabilitation. The developed smart glove represents a promising advancement in motor rehabilitation, offering an innovative and accessible solution to support the recovery of quality of life in individuals affected by stroke. However, further clinical validation with a larger number of patients is recommended.
URI: http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/82614
ORCID do Orientador: https://orcid.org/0009-0009-7520-6293
Currículo Lattes do Orientador: http://lattes.cnpq.br/4032618135238167
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO-QUIXADÁ - Monografias

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2025_tcc_pilmatos.pdf4,48 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.