Body Sensor Networks: Applicazioni, Tecnologie e Sfide aperte

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1 Facoltà di Ingegneria Corso di Studi in Ingegneria Informatica Tesi di laurea Body Sensor Networks: Applicazioni, Anno Accademico 2009/2010 relatore Ch.mo prof. Marcello Cinque candidato Giovanni Giacco matr. 534/002839

2 A coloro che sanno ascoltarmi "I computer sono incredibilmente veloci, accurati e stupidi. Gli uomini sono incredibilmente lenti, inaccurati e intelligenti. L insieme dei due costituisce una forza incalcolabile" Albert Einstein

3 Indice Elenco delle figure Elenco delle tabelle Simboli e Abbreviazioni v vi vii Introduzione 1 1 Reti di sensori wireless e l assistenza sanitaria Il contesto demografico Dalle Wireless Sensor Networks alle Body Sensor Networks Monitoraggio pervasivo del paziente Context-Aware Sensing e Activity Recognition Monitoraggio nell ambiente ospedaliero Monitoraggio nell ambiente domestico Monitoraggio di pazienti con malattie croniche Assistenza sanitaria personalizzata Oltre l assistenza sanitaria Tecnologie abilitanti per la realizzazione di BSN Hardware e dispositivi Sensori corporali Piattaforme Architetture per BSN Comunicazioni Intra BAN Comunicazioni Inter BAN i

4 Indice Comunicazioni Beyond BAN Tecnologie Wireless Bluetooth Bluetooth 4.0: Low Energy IEEE e ZigBee UWB e IEEE Piattaforme Software nesc e TinyOS Raccolta, Storage e Post-Processing dei dati Standard e Interoperabilità DICOM HL ISO / IEEE Personal Health Data Analisi di un caso di studio: Il morbo di Parkinson Il tremore nel morbo di Parkinson Hardware e Software Design Acquisizione delle accelerazioni Implementazione in TinyOS Raccolta e memorizzazione dei messaggi Calibratura e conversione in mg Analisi dei risultati Conclusioni 135 A Datasheet Iris mote MTS400/ Bibliografia 146 ii

5 Elenco delle figure 1.1 Distribuzione dell età media della popolazione europea Trend della spesa sanitaria in Italia (Fonte: OECD) Rappresentazione schematica dell architettura di una BSN Piattaforme per WSN sviluppate fino al Requisiti minimi e ottimali per polisonnografia digitale Data-rate di misurazioni biomediche CardioNET (sinistra) - Sensore in un anello (destra) Code Blue (Harvard University) CardioMEMS: sensore di pressione utilizzato per la rilevazione di aneurismi Legame tra i costi dell assistenza sanitaria, la Qualità della Vita e l ambiente in cui le cure avvengono (Fonte: Intel) (Sinistra) Giocatore che utilizza il Wii Remote. (Destra) Playstation Move Accelerometro sugli occhialini del nuotatore - Sistemi di coordinate e angoli utilizzati nello studio Nike + Ipod Sports Kit Sensori inseriti in una maglia - Accelerometro MEMS Sensore di pressione del sangue - Fascia elestica contenente sensori EEG Sensore EMG - Sensore ECG - Sensore CO 2 - Pulsossimetro Architettura di un nodo sensore Un architettura three-tier per un sistema di comunicazione basato su BSN per applicazioni nell assistenza sanitaria Architettura della comunicazione intra BAN iii

6 Elenco delle figure 2.7 Architettura della comunicazione inter BAN BSN mobile connessa a una WSN ambientale Posizionamento di una Wireless Body Area Network nel mondo delle reti wireless Caratteristiche di una WBAN confrontate con WSN e WLAN BSN che utilizza Bluetooth + Health Device Profile (Fonte: Bluetooth SIG) Struttura della superframe Stack di comunicazione ZigBee Operazione split-phase in TinyOS Architettura di TinyOS Composizione di un messaggio HL Conversionde della stringa XML in un messaggio HL7. [22] Timeline dello standard ISO /IEEE Package che compongono il DIM Sequence diagram dell avvio di comunicazione tra due dispositivi Standard che compongono la famiglia di standard ISO / IEEE PHD Class diagram dell IEEE PHD Domain Information Model Class diagram del DIM di una bilancia pesa persona Messaggio di rischiesta associazione: (a) Agente non riconosciuto. (b) Agente riconosciuto (a) Operazioni di un oggetto Scanner. (b) Operazioni per l accesso al PM-Store Sistema generico di telemedicina che integra sistemi eterogenei (Sinistra) Sensor board MTS420. (Destra) Iris Mote Programming Board MIB Base Station Strumenti hardware e software utilizzati (Sopra) Collegamenti tra i componenti del programma ReadingAccel. (Sotto) Sequenza di eventi che caratterizzano il programma XSniffer: Sniffing dei messaggi iv

7 Elenco delle figure 2.33 Rotazione del mote di 180 affinché l asse Y dell accelerometro sia prima orientato a -1g e poi a +1g Rotazione del mote di 180 affinché l asse X dell accelerometro sia prima orientato a -1g e poi a +1g Grafici delle accelerazioni sull asse X e sull asse Y quando il mote viene ruotato come mostrato in Figura Grafici delle accelerazioni sull asse X e sull asse Y quando è simulato un tremore di bassa intensità e i rispettivi grafici dei moduli dello spettro Grafici delle accelerazioni sull asse X e sull asse Y quando è simulato un tremore di forte intensità e i rispettivi grafici dei moduli dello spettro Consumo di potenza medio di trasmettitori wireless (in arancione) e microprocessori (in blu) in tipiche piattaforme BSN v

8 Elenco delle tabelle 1.1 Differenze tra WSN e BSN Considerazioni su sistemi context-aware Stato dell arte sul riconoscimento di attività motorie con sensori inerziali Malattie croniche e i parametri comunemente usati per monitorarle Sensori comunemente impiegati in BSN e relativi tassi di trasmissione tipici Confronto tra nodi sensore utilizzati in BSN Classi e rispettive caratteristiche dei dipositivi Bluetooth Confronto tra diverse tecnologie wireless Alcuni degli standard dell ISO Comuni disordini del movimento nel morbo di Parkinson Tipi di tremore e intervalli di frequenze associati Riassunto delle specifiche dell ADXL202JE Stato dei LED del mote Le 8 caratteristiche che definiscono un sistema autonomico (adattate da [48]) vi

9 Simboli e Abbreviazioni ADC AM AP ASN.1 BAN BASN BCU BER BSN CAP CEN CFP ECG EEG EOG EMG FFD FFT Convertitore analogico-digitale Active Message Access Point Abstract Syntax Notation One Body Area Network Body Area Sensor Network Body Control Unit Bit Error Ratio Body Sensor Network Contention Access Period Comitato europeo di normazione Contention Free Period Elettrocardiogramma Elettroencefalogramma Elettrooculografia Elettromiografia Full Function Device Fast Fourier Transform g Accelerazione di gravità = 9,8 m/s 2 GPS HAN Global Positioning System Home Area Network vii

10 HDP HSN ISO LPU MEMS OECD OO PD PDA PHD P2P QoS RF RFD RTOS SAR TEG UWB WAN WBAN WLAN WMAN WPAN WBSN WSAN Health Device Profile Home Sensor Network International Organization for Standardization Local Processing Unit Micro Electro-Mechanical System Organisation for Economic Co-operation and Development Object Oriented Personal Device Personal Digital Assistant Personal Health Data Peer to peer Qualità del Servizio Radiofrequenze Reduced Function Device Real Time Operating System Specific Absorption Rate (Tasso di assorbimento specifico) Generatore termoelettrico Ultra Wide Band Wide Area Network Wireless Body Area Network Wireless Local Area Network Wireless Metropolitan Area Network Wireless Personal Area Network Wireless Biomedical (Body) Sensor Network Wireless Sensor and Actuator Network viii

11 Introduzione Gli sviluppi in campo scientifico e nella medicina sono fortemente collegati; il loro progresso nel tempo è caratterizzato da salti improvvisi che spesso hanno effetti radicali sull umanità ed oltre. L avvento delle body sensor networks deve essere visto come un salto; il motivo è da ricercarsi nel fatto che tutti i rami della medicina moderna, spaziando dalla prevenzione a interventi complessi, richiedono accurate e complesse diagnosi prima e un monitoraggio intensivo dei risultati dopo. Fino ad oggi i tentativi di diagnosi e monitoraggio consistevano in un contatto intermittente con l interessato che produceva una serie di istantanee dei dati caratterizzanti lo stato del paziente. Questa analisi, seguita da una serie di ipotesi, produceva inevitabilmente un immagine distorta del quadro reale. D altra parte il Progetto Genoma Umano ha mostrato che tutti siamo uguali ma conferma che ognuno di noi ha caratteristiche uniche a molti livelli, alcuni dei quali interessano la nostra predisposizione ai disagi e la risposta a molti stimoli esterni, medicinali e terapie. Questo ha portato al concetto di medicina e terapia personalizzata che promette di rivoluzionare il concetto di assistenza sanitaria. Per raggiungere simili risultati abbiamo bisogno di informazioni accurate catturate in continuo, in un modo, tuttavia, che non interferisca con la dignità umana o la qualità della vita. Le BSN offrono l opportunità di monitorare l essere umano in un modo prima impossibile: la possibilità di un monitoraggio onnipresente e pervasivo del paziente permetterà, in prima istanza, di identificare i processi caratterizzanti il disagio, e 1

12 successivamente di monitorare progressi e validità delle terapie. Non è fantascienza, infine, la possibilità di creare sistemi che permettano la somministrazione controllata e automatica dei farmaci, riducendo di fatto gli effetti collaterali di sovradossagio. Sommario Il testo è strutturato come segue. Al Capitolo 1 verrà introdotto il nuovo concetto di Body Sensor Network, le differenze con le tradizionali Wireless Sensor Network e le grandi potenzialità offerte da questa emergente tecnologia. Verrà introdotto il concetto di monitoraggio pervasivo del paziente e la possibilità di offrire assistenza sanitaria personalizzata. Tutto ciò diventa possibile attraverso la progettazione di sistemi context-aware e i notevoli progressi in tecniche di activity recognition per mezzo di accelerometri e giroscopi. Verranno analizzati i vantaggi delle Body Sensor Network nelle strutture ospedaliere esistenti, soprattutto nelle fasi post-intervento, in ambiente domestico, nel monitoraggio di persone anziane, e nello studio di malattie croniche. La panoramica sulle applicazioni esistenti e potenziali partirà dall utilizzo nel campo dell assistenza sanitaria per poi mostrare applicazioni in numerosi altri contesti quali il settore videoludico, il mondo della preparazione atletica etc. Al Capitolo 2 verranno presentate le tecnologie abilitanti per Body Sensor Network. Verrà presentato il nuovo utilizzo di sensori chimici e biosensori e le piattaforme già esistenti. Verrà fornita inoltre una panoramica sulle architetture per BSN, le tecnologie wireless utilizzabili e le piattaforme software esistenti, sia a bordo sensore sia per la raccolta, memorizzazione, post-processing e analisi dei dati. Il capitolo, infine, illustrerà il problema dell interoperabilità di diversi dispositivi e gli standard esistenti. Il Capitolo 3 mostrerà l analisi di un caso di studio reale: il tremore nel morbo di Parkinson. Verranno introdotti i disordini del movimento che caratterizzano il 2

13 Parkinson, saranno illustrate le potenzialità degli accelerometri nello studio delle fasi che scandiscono temporalmente la malattia e presentate le caratteristiche e differenze del tremore parkinsionano rispetto ad altri tipi di tremore. Verrà poi proposta l implementazione di una soluzione che, mediante l utilizzo di un accelerometro biassale, permetterà di studiare in frequenza i segnali accelerometrici raccolti durante la simulazione di tremore a differenti velocità. In particolare la frequenza dell armonica fondamentale del segnale accelerometrico verrà utilizzata come parametro caratterizzante il tipo di tremore. Le Conclusioni ripercorreranno le potenzialità delle BSN e le sfide ancora aperte. Verrà accennato all utilizzo di array di sensori e il concetto di multi-sensor data fusion per migliorare l affidabilità. Verrà illustrata la necessità di elaborare a bordo sensore i segnali acquisiti per ridurre le trasmissioni, migliorare l affidabilità e aumentare la durata della batteria. Infine verrà introdotto il concetto di Autonomic Sensing e la difficoltà di ottenere un sistema autonomico con le risorse limitate a disposizione. 3

14 Capitolo 1 Reti di sensori wireless e l assistenza sanitaria Il cambiamento demografico caratterizzato da un invecchiamento globale della popolazione grava fortemente sul sistema sanitario di ogni Paese nel mondo. Il ruolo della tecnologia nel tentativo di muovere il punto di monitoraggio e di cura quotidiano dagli ospedali all ambiente domestico è fondamentale. La sfida è quella di poter monitorare parametri fisici e biochimici del paziente in modo continuo e in qualsiasi ambiente. Il problema di acquisire dati fisiologici e comportamentali in ambiente clinico o domestico per diagnosi, monitoraggio o gestione di disagi cronici trova soluzione nell utilizzo delle reti di sensori wireless che rappresentano l ultima evoluzione nei tool diagnostici odierni. 1.1 Il contesto demografico La popolazione globale sta invecchiando. Nel mondo occidentale le persone vivono più a lungo. Il tempo di pensionamento è cresciuto, così come è aumentato il tempo in cui le persone vivono con disagi cronici, quali problemi al cuore, cancro, Alzheimer e altre forme di demenza. Questo comporta un enorme domanda sul sistema sanitario, non solo in termini di cura ospedaliera ma anche per il mo- 4

15 Figura 1.1. Distribuzione dell età media della popolazione europea nel 1995, 2025,2050 nitoraggio quotidiano e il tentativo di mantenere alto lo stato di salute su larga scala. L impatto economico sul sistema sanitario di ogni Paese è quindi forte. Il risultato è una notevole difficoltà finanziaria per i governi che ricade evidentemente sulla qualità del servizio offerto a una popolazione che avrà età media sempre più alta: la popolazione mondiale over 65 si aspetta raddoppi, rispetto al 1990, nel (Figura 1.1) L aumento della longevità della vita è direttamente legata alla diffusione di malattie legate all invecchiamento, quali l Alzheimer. A completare il quadro, infine, c è la difficoltà, e spesso l impossibilità, per gli adulti, molti dei quali hanno un lavoro full-time, di assistere adeguatamente parenti affetti da malattie o disabilità. In Figura 1.2 è mostrata la spesa sanitaria del governo italiano negli ultimi anni. Dallo studio del grafico alla destra si nota come il trend sia chiaramente crescente: la spesa sanitaria pro capite risulta addirittura raddoppiata dal 1990 al È evidente, quindi, la necessità di invertire tale tendenza nell assistenza sanitaria in modo da migliorare il servizio offerto al numero crescente di persone anziane e ridurre gli insostenibili costi attuali. Dato il costo notevole delle cure ospedaliere, aiutare le persone anziane a vivere in maniera indipendente nelle proprie case deve essere una priorità per il Sistema Sanitario di ogni governo. 5

16 Figura 1.2. Trend della spesa sanitaria in Italia (Fonte: OECD) 1.2 Dalle Wireless Sensor Networks alle Body Sensor Networks In una rete di sensori wireless, dozzine, centinaia o anche migliaia di dispositivi dalle dimensioni ridotte e alimentati a batteria sono disseminati nell ambiente. Ogni dispositivo è capace di monitoraggio ( sensing ) e/o visualizzazione ( actuating ) di informazioni. Il monitoraggio può includere la raccolta di dati quali valori di temperatura, umidità, vibrazione o altri dati utilizzabili in ambito medicale. La visualizzazione può essere il semplice lampeggiamento di un LED, informazioni testuali visualizzate a schermo oppure ogni altra azione che produca una risposta o informi il paziente. Le WSN sono usate in applicazioni medicali, oltre che nei più variegati contesti applicativi, per monitorare e raccogliere dati che potrebbero essere difficili o costosi da catturare con sensori wired. In ambito medicale una rete di sensori wireless potrebbe essere ottenuta attaccando semplicemente i sensori al corpo oppure impiantando questi ultimi direttamente nei tessuti. Tuttavia nonostante la tecnologia delle WSN continui ad evolversi e ad essere utilizzata in diversi ambiti, essa non affronta in maniera specifica le nuove sfide associate al monitoring del corpo umano. Nasce, dunque, la necessità di introdurre il nuovo concetto di wireless Body Sensor Network (BSN) che indica piattaforme specificamente progettate per il collegamento wireless di sensori corporali impianta- 6

17 Figura 1.3. Rappresentazione schematica dell architettura di una BSN bili e indossabili. La Figura 1.3 mostra un paziente con un certo numero di sensori attaccati al corpo, ognuno dei quali è collegato a un piccolo processore, un antenna wireless e una batteria, e tutti insieme formano un nodo BSN complesso capace di integrarsi con l ambiente domestico, lavorativo, ospedaliero. Il nodo assicura la cattura accurata di dati dai sensori a cui è collegato, un processing di basso livello dei dati e la trasmissione wireless dell informazione a una Local Processing Unit (LPU). I dati di tutti i sensori sono quindi raccolti dalla LPU, processati, fusi insieme e trasmessi verso un server di monitoraggio centrale via wireless, LAN, Bluetooth, GPRS, 3G... I sensori, strategicamente posizionati sul corpo umano, formano quella che in gergo è chiamata Body Sensor Network oppure Wireless Body Area Network (WBAN), o semplicemente BAN. Talvolta in letteratura si parla anche di Body Area Sensor Network (BASN) a sottolineare la presenza di una unità di sensing o ancora di Wireless Biomedical Sensor Network (WBSN) a sottolineare l utilizzo di reti di sensori wireless in applicazioni biomediche. All interno del testo verrano utilizzati estensivamente tutti i diversi acronimi ed i termini applicazione BSN(BAN) e sistema BSN(BAN) ad indicare applicazioni e sistemi che utilizzano le Body Sensor Network. Lo sviluppo delle BSN, comunque, ha fortemente beneficiato dei notevoli progressi che hanno interessato le WSN in questi ultimi anni. Dall introduzione del 7

18 Figura 1.4. Piattaforme per WSN sviluppate fino al 2005 concetto di WSN e di ubiquitous computing sono state sviluppate un numero enorme di piattaforme. La Figura 1.4 mostra questo trend crescente dal 1998 al Tuttavia, nonostante attualmente molte delle piattaforme sviluppate per WSN possono essere modificate per l utilizzo in applicazioni generiche per BSN, deve essere chiaro che il design e i requisiti delle BAN sono differenti dalle applicazioni tipiche che utilizzano le WSN. I seguenti punti illustrano le differenze tra BSN e WSN e i nuovi requisiti introdotti dalle reti di sensori corporali: Numero e Densità di sensori Il numero di nodi sensori/attuatori impiegato dipende da diversi fattori. I nodi di una BAN sono strategicamente posizionati sul corpo, nascosti nell abbigliamento o impiantati direttamente all interno del corpo umano. Mentre le WSN vengono tipicamente impiegate in ambienti le cui dimensioni sono anche nell ordine di metri e chilomentri, le BSN sono organizzate su uno spazio che è il corpo umano e quindi le distanze sono nell ordine di millimetri, centimetri e pochi metri. Inoltre in una BAN tutti i device sono ugualmente importanti e aggiunti solo quando richiesto dalla applicazione. Questo significa che non sono tipicamente impiegati nodi ridondanti come soluzione ai fallimenti, pratica invece spesso utilizzata nelle WSN. Le BAN, dunque, non sono node-dense. 8

19 Figura 1.5. Requisiti minimi e ottimali per polisonnografia digitale. La risoluzione è scelta in accordo alla precisione degli strumenti utilizzati. [19] Data-rate Gran parte delle WSN sono impiegate per monitoraggio event-based, dove eventi possono presentarsi a intervalli irregolari. Al confronto invece le BSN sono impiegate per registrare le azioni e i parametri fisiologici del corpo umano, che presentano in genere un andamento più periodico, e che porta a rate più stabili per le applicazioni. La grande eterogeneità di dispositivi che compongono una BAN, tuttavia, porta a richieste differenti delle risorse di rete in termini di data rate, consumo energetico e affidabilità. I tassi di trasmissione delle applicazioni variano fortemente, da pochi kbit/s a Mbit/s richiesti per il video streaming. In Figura 1.5 e Figura 1.6 sono mostrate le velocità di trasmissione in diverse applicazioni. É possibile osservare che i valori di data rate per le singole applicazioni non sono alti. Tuttavia se consideriamo una WBAN con diversi dispositivi (es. dozzine di accelerometri, ECG, EMG... ) allora il tasso del dato aggregato raggiunge facilmente l ordine dei Mbps, che risulta più alto del bit rate di gran parte delle radio utilizzate in queste applicazioni. L affidabilità della trasmissione è fornita in termini del BER 1 che è utilizzato come misura del numero di pacchetti persi. Per un dispositivo medico l affidabilità dipende dal data-rate. Con un dispositivo con data-rate basso si 1 Bit Error Ratio: è il rapporto tra i bit non ricevuti correttamente e i bit trasmessi. 9

20 Figura 1.6. [20] Data-rate di misurazioni biomediche. Formule utilizzate: (a) Bandwidth = f max f min (b) SampleRate = 5 f max (c) InformationRate = Resolution SampleRate raggiunge un BER alto (es ), mentre dispositivi con data-rate elevato permettono un BER basso (es ). Il BER richiesto dipende, ovviamente, anche dalla criticità dei dati trasmessi. Mobilità I dispositivi sono posizionati sul corpo umano che può essere in movimento. Per questo motivo le BSN devono essere robuste rispetto a frequenti cambi nella topologia di rete. Radiazioni RF Trasmissioni a bassa potenza devono essere impiegate per minimizzare le interferenze e scongiurare danni alla salute. Bisogna, inoltre, tener conto della propagazione delle onde nel corpo umano in termini di attenuazione del segnale: le onde saranno attenuate considerevolmente prima di raggiungere la ricevente. Consumo energetico ridotto e Energy Scavenging Il consumo energetico può essere diviso in tre domini: sensing, comunicazione wireless e data processing. La trasmissione wireless è l operazione che richiede maggior consumo di potenza. La dimensione della batteria è in gran parte dei casi il contributo più grande al dispositivo in termini sia di dimensioni che di peso e per questo motivo viene scelta più piccola possibile. Questa scelta 10

21 favorisce dimensioni ridotte ma porta evidentemente allo sviluppo di dispositivi con risorse limitate. In diverse applicazioni, sensori/attuatori all interno di una BSN devono operare supportati da un autonomia della batteria che non richieda interventi per mesi o anche anni. Questo aspetto è fondamentale in dispositivi impiantabili e d altronde la necessità di sostituire o ricaricare batterie è da evitare anche ove possibile. L autonomia di un nodo, dotato di una certa batteria, può essere migliorata mediante l utilizzo di tecniche di energy scavenging 2 durante l utilizzo del sistema. Idealmente se l energia accumulata è più grande di quella media consumata, il sistema può restare in esecuzione all infinito. Tuttavia, le potenze in gioco vanno da qualche nano-watts a poche centinaia di milli-watts per centimetro cubo. Una combinazione, quindi, di consumo energetico ridotto e energy scavenging è la soluzione ottimale per sviluppare WBAN autonome. Per una BSN, sorgenti alle quali attingere sono il calore e le vibrazioni del corpo. Ad esempio un generatore termoelettrico (TEG) è usato per trasformare la differenza di temperatura tra ambiente e corpo umano in energia elettrica. Altre applicazioni, invece, utilizzano i passi come sorgente di energia. Durante la trasmissione radio i dispositivi producono calore che è assorbito dai tessuti circostanti e innalza la temperatura corporea. Per limitare l aumento di temperatura e, in aggiunta, risparmiare la batteria, il consumo energetico deve essere minimo. La quantità di potenza assorbita dai tessuti è espresso dal SAR 3. Siccome i dispositivi sono in prossimità, o all interno, del corpo umano il SAR locale può essere anche abbastanza alto. Esso deve essere minimizzato 2 Energy harvesting (o scavenging) : conversione dell energia dispersa nell ambiente, come sottoprodotto di processi artificiali e naturali, in energia elettrica. L energia inutilizzata o di scarto è presente ovunque nell ambiente che ci circonda: luce, vento, differenze di temperatura, onde a radiofrequenze, energia cinetica dalle onde del mare, dalle vibrazioni meccaniche e dal movimento umano. 3 Tasso di assorbimento specifico: misura la quantità di potenza da radio frequenze assorbita dal corpo quando questo è esposto ad un campo elettromagnetico. É definito come la quantità di energia elettromagnetica che viene assorbita nell unità di tempo da un elemento di massa unitaria di un sistema biologico. L unità di misura è il W/kg 11

22 e rispettare vincoli internazionali. D altronde i problemi sulla trasmissione in prossimità del corpo umano sono simili a quelli già affrontati per i telefoni cellulari. Affidabilità Una questione cruciale è l affidabilità della trasmissione al fine di garantire che i dati monitorati vengano correttamente ricevuti. Parametri di affidabilità sono consegna garantita dei dati (es. tasso dei pacchetti consegnati), consegna in ordine... Inoltre i messaggi dovrebbero essere consegnati in tempi ragionevoli. L affidabilità della rete si riflette direttamente sulla qualità del monitoraggio del paziente e nel peggiore dei casi può essere fatale. Usabilità Nella maggioranza dei casi le BSN verranno poi utilizzate dallo staff medico all interno di un ospedale, dal paziente stesso e comunque non da ingegneri esperti. Di conseguenza la rete dovrebbe essere capace di configurarsi e manutenersi automaticamente; tecniche di self-organization e self-maintenance devono essere supportate, oltre alla possibilità di riconfigurare facilmente la rete per aggiungere nuovi servizi. Quando un nodo viene preso, posizionato sul corpo e acceso esso deve essere in grado in maniera automatica di attaccarsi alla rete senza richiedere alcun intervento esterno. I dispositivi, infine, devono essere piccoli per costruire BAN invisibili al paziente. Sicurezza e Privacy La comunicazione dei dati, che contengono informazioni mediche, tra nodi in una BSN, e dove previsto su Internet, deve essere assolutamente privata e confidenziale, oltre ad essere cifrata, per garantire la privacy del paziente. Lo staff medico che raccoglie i dati di un paziente deve essere certo che quei dati 12

23 non sono stati manomessi e che siano effettivamente di quel paziente. Inoltre bisogna ricordare che chi utilizza la rete non è un ingegnere e quindi non ci si può aspettare che lo staff medico o il paziente siano capaci di settare e gestire i processi di autenticazione e autorizzazione. Il tutto deve avvenire in maniera automatica e trasparente agli utenti. In aggiunta la rete deve essere accessibile anche a coloro che ad esempio non possono inserire password perché disabili. Tecniche che garantiscano sicurezza e privacy, infine, sono computazionalmente onerose e quindi andrebbero riviste per essere energy efficient e leggere. La Tabella 1.1 esplora alcune delle differenze tra WSN e BSN già proposte sopra e ne aggiunge altre fornendo un quadro completo sui nuovi requisiti delle BSN, rispetto alla tecnologia delle WSN. 1.3 Monitoraggio pervasivo del paziente Oggigiorno in gran parte dei sistemi sanitari il personale inadeguato, errori medici, l impossibilità in aree rurali di raggiungere l ospedale in tempo, i costi enormi, stanno peggiorando il servizio di assistenza offerto ai cittadini. Il concetto di ubiquitous e pervasive monitoring 4 di parametri fisici, fisiologici e biochimici in qualsiasi ambiente e senza vincoli sulle attività che il paziente può compiere è diventato realtà solo recentemente con i progressi nei sensori, processori miniaturizzati e le comunicazioni wireless. I notevoli progressi in aree chiavi quali la miniaturizzazione e la lunga durata delle batterie, il ridotto consumo energetico sono fondamentali per i sistemi che attuano un monitoraggio pervasivo, particolarmente con l utilizzo di sensori impiantabili. La tecnologia MEMS (Micro Electro-Mechanical System) è un altra area che offre 4 Lo ubiquitous computing (o ubicomp) è un modello post-desktop di interazione uomo-macchina in cui l elaborazione delle informazioni è stata interamente integrata all interno di oggetti e attività di tutti i giorni. Opposto al paradigma del desktop, in cui un utente aziona consciamente una singola apparecchiatura per uno scopo specifico, chi utilizza lo ubiquitous computing aziona diversi sistemi e apparecchiature di calcolo simultaneamente, nel corso di normali attività, e può anche non essere cosciente del fatto che questi macchinari stiano compiendo le proprie azioni e operazioni. 13

24 Tabella 1.1. Differenze tra WSN e BSN. Differenze WSN BSN Scala Grande tanto quanto l ambiente da monitorare (metri/chilometri) Grande quanto le parti del corpo umano (millimetri/centrimetri/pochi metri) Numero di nodi Il più grande numero di nodi richiesto per elevata accuratezza e area di copertura estesa Il più piccolo possibile (limitati dallo spazio) richiesti nodi sensori più accurati Funzione dei nodi Sensori multipli, ognuno esegue il proprio compito Sensori singoli, ognuno esegue più compiti Accuratezza dei nodi Un numero elevato di nodi (ridondanza) compensa l accuratezza e permette la validazione dei risultati Numero di nodi limitato (nessuna ridondaza). Ogni nodo deve essere robusto e accurato Dimensioni dei nodi Dimensioni piccole preferibili ma non sono una limitazione stringente in molti casi Il monitoraggio pervasivo necessità di miniaturizzazione Dinamica Esposti a condizioni ambientali estreme e rumore Esposti a un ambiente più prevedibile ma sussiste il problema dei movimenti corporei Detection di eventi Riconoscimento di eventi avversi desiderabile; il fallimento spesso è reversibile Il riconoscimento di eventi avversi è di importanza vitale; il fallimento è irreversibile Variabilità Maggiori probabilità di avere una struttura fissa Variazioni biologiche implicano una struttura più variabile Protezione dei dati Livello più basso di sicurezza del trasferimento dati senza fili richiesto Livello di sicurezza richiesto alto per garantira la privacy del paziente Alimentazione Accessibile e possibilità di essere cambiata più facilmente e frequentemente Inaccessibile e difficoltà nella sostituzione per sensori impiantabili Potenza richiesta Può essere maggiore in quanto l alimentazione può essere sostituita più facilmente Dovrebbe essere la più bassa possibile siccome l alimentazione è poco accessibile Energy Scavenging Energia solare ed eolica sono i maggiori candidati Movimenti (vibrazioni) e calore corporeo sono i maggiori candidati Accesso Sensori più facilmente sostituibili o anche usa e getta Il rimpiazzamento di sensori impiantabili è complesso e richiede biodegradabilità Biocompatibilità Non considerata nella maggioranza delle applicazioni Requisito fondamentale da rispettare sia per sensori esterni che impiantabili. Può aumentare i costi Context Awareness Non così importante in ambienti ben definiti Molto importante perché i parametri fisiologici sono fortemente dipendenti da cambiamenti nel contesto Tecnologie wireless Bluetooth, ZigBee, GPRS, WLAN... Tecnologie wireless a basso consumo energetico richieste Trasferimento dati La perdita di dati durante il trasferimento wireless può essere compensato da ridondanza dei nodi sensori Perdita di dati maggiore (non c è ridondanza), può richiedere misurazioni addizionali per assicurare QoS e capacità di monitoraggio real-time 14

25 Figura 1.7. (Sinistra) CardioNET (Destra) Sensore inserito all interno di un anello la prospettiva di un sensing sofisticato con l utilizzo di dispositivi di dimensioni ridottissime. Sistemi pervasivi nell assistenza sanitaria, utilizzando su larga scala le tecnologie offerte da BSN e WSN, daranno accesso a informazioni mediche accurate in ogni luogo e momento, migliorando la qualità del servizio offerto. Per la prima volta i medici hanno la possibilità non solo di monitorare i pazienti da più vicino ma di poterlo fare in ambienti dove mai prima si era stati capaci di monitorare un paziente. In un ambiente ospedaliero l abilità di catturare dati continuamente su un paziente, o su una persona a cui non è stata ancora diagnosticata una malattia ben precisa, ha il potenziale di permettere la detection di eventi avversi quanto prima possibile e di avviare, dunque, trattamenti medici tempestivi ancor prima che l evento dannoso vero e proprio si verifichi realmente. Per il paziente, inoltre, potrà non essere obbligatorio restare a letto o comunque all interno della struttura ospedaliera affinché il monitoraggio prenda atto, incrementando dunque la mobilità e il ritorno alla vita quotidiana. D altra parte solo l introduzione di un sistema automatico di monitoraggio pervasivo permette la memorizzazione di tutti i dati, che altrimenti andrebbero parzialmente persi, per analisi off-line successive. Nel tentativo di realizzare un sistema che monitori continuamente il paziente, diverse sono le piattaforme emerse nel corso degli ultimi anni. Alcune utilizzano sensori inseriti all interno dell abbigliamento o in accessori in modo da realizzare 15

26 Figura 1.8. Code Blue (Harvard University) una BAN indossabile utilizzabile dal paziente in maniera completamente naturale. É stato introdotto il concetto di smart shirt oppure e-textile laddove i sensori sono inseriti in vestiti e tessuti. In Figura 1.7 alla destra è mostrata la possibilità di inserire un sensore, ad esempio un accelerometro MEMS, all interno di un anello. Alla sinistra è mostrato CardioNET, utilizzabile da pazienti con malattie cardiache: un sistema di telemetria cardiaco costituito da tre sensori ECG connessi a un PDA che processa e visualizza i dati di interesse, permettendo quindi il rilevamento di disturbi cardiaci in casa, al lavoro, in viaggio. In Figura 1.8, invece, è raffigurato il risultato del progetto Code Blue col quale è stata realizzato una rete di sensori, utilizzando le piattaforme MicaZ e Telos, formata da un pulsossimetro 5, un sensore ECG e capace di activity recognition. Tutte le soluzioni proposte hanno uno scopo comune: prevedere un monitoraggio discreto e pervasivo del corpo umano indipendentemente dalla locazione geografica. Inserire i sensori negli indumenti ha il vantaggio di creare un sistema indossabile più facilmente ma manca in flessibilità nel caso in cui si debba aggiungere o redistribuire i sensori come suggerito dalla fisionomia del paziente. D altra parte lo sviluppo di sensori impiantabili utilizzabili in BSN è sicuramente la prospettiva futura più eccitante ma con il loro utilizzo il wiring è impraticabile e il placement dei sensori ha numerosi vincoli. L obiettivo è quello di progettare piattaforme dedicate che utiliz- 5 dispositivo medico che misura indirettamente la saturazione di ossigeno nel sangue del paziente 16

27 zino sensori impiantabili ed esterni in modo da ottenere una rete di sensori quanto meno intrusiva possibile e che nello stesso tempo offri la possibilità di aggiungere e rimuovere sensori come necessario Context-Aware Sensing e Activity Recognition Accanto al concetto di pervasive computing negli ultimi anni ha ottenuto considerevole interesse il concetto di context-aware computing che si riferisce a una classe di sistemi capaci di rilevare il contesto e di modificare il proprio comportamento in accordo ad esso. La popolarità di architetture context-aware è dovuta alla crescente ubiquità dei sensori e quindi alla diversità di ambienti in cui i segnali sono raccolti. Il contesto è definito da Schilit, il primo a introdurre il concetto, come le circostanze in cui un evento si presenta [8]. Altrettanto significativa è la definizione di contesto e di sistema context-aware data da Dey e Abowd [9]: Il contesto è qualsiasi informazione che può essere usata per caratterizzare lo stato di un entità, dove un entità è una persona, un luogo o un oggetto fisico che è considerato rilevante all interazione tra un utente e un applicazione. [... ] Un sistema è context-aware se usa il contesto per fornire informazioni e/o servizi pertinenti all utente, dove la pertinenza dipende dai compiti dell utente. Le caratteristiche principali per applicazioni context-aware, dunque, possono essere considerate come: 1. presentazione dei dati e dei servizi in accordo al contesto corrente in modo da fornire un supporto intelligente all utente; 2. esecuzione automatica di servizi; 3. tagging del contesto al dato per il retrieval successivo. In Tabella 1.2 sono riassunte le considerazioni sulla progettazione di sistemi contextaware. 17

28 Tabella 1.2. Considerazioni su sistemi context-aware. Informazioni principali del contesto Identità; identificazione dell utente Informazione spaziale; posizione, orientamento, velocità e accelerazione Informazione temporale; ora del giorno, data, stagione dell anno Informazione Ambientale; temperatura, qualità dell aria, luce, livello di rumore Interazione sociale; con chi sei e le persone vicine Risorse in prossimità; device e host accessibili Disponibilità delle risorse; batteria, display, rete, banda Misurazioni fisiologiche; pressione sanguigna, battito cardiaco, frequenza del respiro, tono di voce e emozioni Attività; parlare, leggere, camminare, correre Le cinque W del contesto Who (Chi) l identità dell utente e/o le persone nell ambiente What (Cosa) attività e interazioni della persona nel sistema corrente Where (Dove) l ambiente in cui l attività si svolge When (Quando) timestamp dei record salvati Why (Perché) stati della persona Il context-awareness gioca un ruolo fondamentale nelle Body Sensor Networks perché interpreta i segnali fisici e biochimici acquisiti da sensori impiantabili e indossabili rispetto allo stato corrente dell utente e dell ambiente esterno. I fattori caratterizzanti il contesto sono focalizzati sulle attività del paziente, il suo stato fisiologico e l ambiente fisico che lo circonda e possono includere le attività svolte dall utente, la temperatura corrente dell ambiente esterno, ora del giorno,etc. Più precisamente potremmo distinguere l informazione contestuale in quella usercentred, che include attività fisiche o cognitive/mentali e lo stato emozionale, e quella enviroment-centred, che include posizione, tempo, interazioni sociali, connessione con dispositivi, etc. L informazione contestuale è ampiamente utilizzata per migliorare l accuratezza delle diagnosi realizzate a partire dal segnale acquisito. Questo perché dati simili possono essere interpretati in maniera differente rispetto alle attività correnti del paziente e solo un accurato context sensing può permettere la distinzione tra informazioni importanti e non importanti nella grande quantita di dati acquisita. 18

29 Ad esempio, la causa di un rapido incremento del battito cardiaco osservato nell ECG può essere il risultato dell attività fisica svolta dal paziente piuttosto che di un sintomo di soggetto iperteso. Per queste ragioni segnali che permettono la detection dei movimenti vengono acquisiti in situ ed utilizzati per recuperare i dati provenienti dai sensori, corrotti dai movimenti della persona. Attualmente il settore della ricerca ha indirizzato gran parte della sua attenzione all activity recognition e in particolare all uso di sensori inerziali applicati al rilevamento di movimenti. In questo modo è possibile registrare le attività quotidiane della persona e utilizzare questa informazione come indicatore del suo stato di salute oppure, come nel caso dell esempio appena descritto, per contestualizzare i dati fisiologici acquisiti. D altra parte le attività fisiche svolte rappresentano un informazione contestuale user-centred fondamentale in una applicazione BSN context-aware. Ancora il rilevamento di movimenti può essere utilizzato in applicazioni per pazienti invalidi agli arti per ottenere una misura oggettiva del grado di disabilità oppure nell importante obiettivo di rivelare cadute accidentali di persone anziane. In [10] gli RSSI 6 tra due nodi sensori e un gateway opportunamente posizionati rispettivamente sul braccio, avambraccio e giro vita sono utilizzati per il riconoscimento di 3 attività motorie e, tramite analisi in frequenza, della velocità di esecuzione, al fine di realizzare un applicazione che assisti nella riabilitazione dell arto. L uso di BAN indossabili per gestire la riabilitazione è una prospettiva attrattiva perché consente di registrare misure quantitative in ambienti che vadano oltre quello ospedaliero o clinico. Infine ricerche esistenti stanno investigando sulla relazione tra le attività svolte e i progressi in malattie croniche. La documentazione è piuttosto vasta, soprattutto per quanto concerne la classificazione tramite dati raccolti da accelerometri e giroscopi. Le problematiche chiave affrontate in tali studi riguardano in particolare: 6 Misura della potenza del segnale alla ricevente 19

30 Tabella 1.3. Stato dell arte sul riconoscimento di attività motorie con sensori inerziali Riferimento in letteratura Attività riconosciute Metodo di classificazione Nr. dispositivi indossati Attributi dei dati per classificare Ravi, Dandekar, Activity Recognition from Accelerometer Data, Rutgers University, : stare in piedi, camminare, correre, salire/scendere le scale, lavarsi i denti, alzarsi, usare l aspirapolvere. Meta Classifiers with Plurality Voting 1: posizionato in zona pelvica. Media, deviazione, standard, correlazione, energia. Bao, Intille, Activity Recognition from User Annotated Data, MIT, : camminare, sedersi, leggere, lavorare al Pc, usare l aspirapolvere ecc. Albero di decisione 3: coscia, anca, polso. Media, energy, entropia, correlazione. Olguin, Pentland, Human Activity Recognition: Accuracy across Common Locations for Wearable Sensors, MIT, : sedersi, correre, accucciarsi, camminare, stare in piedi, avanzare gattoni, sdraiarsi, muovere la mano. Hidden Markov Models 3: polso destro, coscia sinistra, busto. Media, varianza, accelerazioni pure. Foerster, Motion Pattern and Postures, Assessed by Calibrated Accelerometers, Freiburg University, 2000 Diverse attività per diverse configurazioni del nodo. Analisi delle transizioni tra stati Diverse possibilità analizzate. Accelerazioni pure. Aminian, Capturing Human Motion Using Bodyfixed Sensors: Outdoor Measurement and Clinical Applications, Swiss Institute of Technology, : statiche (riposare, sedere, stare in piedi), dinamiche (camminare). Patter motori, transizione di postura 1: busto. Accelerazione verticale. Mantyjarvi et al., Recognizing Human Motion with Multiple Acceleration Sensors, Oulu University, Finland (Nokia lab), : inizio moto, fine moto, camminare, salire le scale. Reti neurali 2: anca. PCA, ICA per la generazione del vettore delle feature Specifiche dei dispositivi utilizzati Dispositivo ad hoc con capacità di comunicazione senza fili tramite Bluetooth. Dispositivo ad hoc con funzionalità di comunicazione radio e di salvataggio su memoria CompactFlash. Integra un accelerometro biassiale. Dispositivi ad hoc chiamati MITes. Accelerometri collegati con un dispositivo di salvataggio di tipo Vitaport2. Singolo dispositivo con accelerometro e giroscopio collegato via cavo a un dispositivo di salvataggio dati (Physilog Data Logger) per successiva analisi. Dispositivi collegati con cavi. 20

31 la quantità e la posizione dei sensori indossati; la definizione del processo necessario per trasformare delle primitive informazioni riguardanti l accelerazione in classi di movimento. La Tabella 1.3 offre una panoramica su alcune delle applicazioni sviluppate riguardanti l activity recognition. Un altra importante informazione contestuale è lo stato emozionale del paziente. In [11] è descritto un framework che rileva, a partire da variazioni nell EMG 7, diversi stati emozionali quali collera, odio, dolore, amore platonico, gioia. In aggiunta, l utilizzo dell informazione legata al contesto è stata usata per sviluppare ambienti intelligenti nell assistenza sanitaria. In [12] è illustrato l utilizzo della tecnologia RFID per identificare i pazienti e il loro team di infermieri e medici associato. I vantaggi portati dal context-awareness sono dunque chiari. Prima informazioni sul contesto del paziente erano acquisiti manualmente dal paziente stesso attraverso diari o questionari. Questo metodo, oltre a richiedere grandi quantità di tempo, è anche inaffidabile, specialmente nel caso di persone anziane con problemi di memoria. Un altro metodo di acquisizione è attraverso osservazioni cliniche che tuttavia richiedono personale qualificato e laboratori dedicati; inoltre è ormai chiaro che i dati acquisiti in ambiente clinico non riflettono il comportamento reale del paziente nel suo ambiente domestico. Oggi è possibile, invece, provvedere a un monitoring pervasivo del soggetto nel suo stato naturale attraverso i nuovi concetti di ubiquitous e context-aware computing. Il context-aware sensing è, quindi, parte integrante nel design di WBSN al fine di conseguire l obiettivo finale di un monitoraggio pervasivo a lungo termine. 7 L elettromiografia misura i potenziali elettrici che si formano in un muscolo durante la sua contrazione volontaria. 21

32 Figura 1.9. CardioMEMS: sensore di pressione utilizzato per la rilevazione di aneurismi Monitoraggio nell ambiente ospedaliero All interno dell ambiente ospedaliero un numero enorme di pazienti con diverse malattie sono curati ogni anno. Attualmente il monitoraggio offerto ai degenti in ospedale varia da intermittente (4 a 6 volte al giorno per pazienti in condizioni stabili), a intensivo (ogni ora) e infine a continuo, in maniera invasiva o non invasiva, con la strumentazione medica attuale. Il monitoraggio è basato su misure di parametri vitali (pressione del sangue, temperatura corporea, ECG... ), l assicurarsi visivamente del livello di coscienza dei pazienti e su risposte verbali (chiedendo loro il grado di sofferenza). I pazienti che subiscono un operazione sono certamente una classe il cui livello di monitoraggio varia da alto, durante e immediatamente dopo l intervento, a intermittente, durante il periodo di ricovero post-operazione. Allo stato attuale il monitoring di parametri vitali è limitativo, wired 8, labour-intensive e richiede misurazioni e documentazione manuale, lasciando spazio a errori umani. Automatizzare questo processo dando la possibilità di monitorare il paziente ovunque egli è nell ospedale, e non solo quando riposa nel suo letto, è desiderabile non solo per i professionisti ma per il paziente stesso. L utilizzo di sensori impiantabili in scenari post-intervento è già cominciato: è stato già utilizzato un sensore con il compito di monitorare la pressione in sacche aneurismatiche 9 createsi in seguito a problemi 8 In informatica si distingue tra tecnologie wired e wireless. Nelle prime i dispositivi comunicano tramite cavi, nelle seconde con trasmissioni RF 9 Un aneurisma è una dilatazione progressiva di forma varia, generalmente sacculare, di un segmento di un arteria, che è stata causata da un anomalia della parete del vaso sanguigno. 22

33 Figura Legame tra i costi dell assistenza sanitaria, la Qualità della Vita e l ambiente in cui le cure avvengono (Fonte: Intel) endovascolari (Figura 1.9). Il prossimo passo per ogni ospedale del futuro deve essere l adozione di un sistema di monitoraggio pervasivo, interno e/o esterno al degente, che abiliti gli assistenti sanitari a predire, diagnosticare e reagire tempestivamente a eventi avversi come mai prima è stata fatto Monitoraggio nell ambiente domestico L altro scenario dove le BSN aggiungono nuove prospettive è certamente la straordinaria possibilità di un monitoraggio regolare e non-intrusivo della popolazione a rischio, ad esempio degli anziani. D altronde il monitoraggio pervasivo è tale se la persona viene monitorata dove effettivamente essa spende gran parte del suo tempo. Come accennato nella sezione 1.1 l idea di spostare il punto di assistenza a casa del paziente può aiutare a superare il peso economico e sociale di una popolazione globale che sta invecchiando. Lo sviluppo tecnologico in supporto all assistenza sanitaria a casa ha il potenziale di ridurre drasticamente la pressione L aneurisma, nella maggior parte dei casi, è una malformazione di piccolo volume a sviluppo lento o nullo e senza alcuna manifestazione clinica. I sintomi quindi sono nella grande maggioranza dei casi associati alla rottura della sacca aneurismatica, che generalmente avviene in modo improvviso e senza sintomi premonitori. 23

34 sulle strutture ospedaliere ma rimane ancora una sfida significativa perché, come verrà successivamente messo in evidenza, alcune delle soluzioni tecnologiche ancora non esistono o sono in una fase prototipale. La Figura 1.10 evidenzia i benefici economici di spostare l assistenza sanitaria nell ambiente domestico ove possibile. Il concetto di una Home Sensor Network non intrusiva per monitorare persone anziane, o anche persone appena dimesse dall ospedale, è l altra grande innovazione introdotta dalle WBAN. WSN (in casa del paziente) e BSN (sul corpo del paziente) si affiancano e sovrappongono nelle loro applicazioni; applicazioni che supportano chi si prende cura del malato o dell anziano (medici, membri della famiglia, vicini, amici) con un modo innovativo di monitorare la persona, incrementando il livello di comunicazione tra i fruitori e permettendo tempi di intervento più brevi, sia nella prevenzione che nel caso di crisi acute, che consentiranno di migliorare la degenza e salvare vite. Una HSN, che darà feedback non solo a chi si occupa del paziente ma al paziente stesso, sarà formata da una WSN tradizionale, che monitora ad esempio l ambiente, e comunica con una BAN che trasmette dati fisiologici dell individuo. Combinando le due reti si apprezzerà meglio il contesto nel quale il sensing è effettuato. Questo nuovo approccio, nonostante la nuova realtà sociale è che molti dei membri della famiglia sono geograficamenti lontani dall anziano, permette ancora ai familiari di giocare un ruolo attivo nella cura dei propri parenti e genitori superando però l onere di un monitoraggio in prima persona 24 ore su 24 e 7 giorni alla settimana. I sistemi home-care, in aggiunta, daranno la possibilità alle persone di monitorare sé stessi con dispositivi che forniranno proactive warnings della malattia in modo da rivolgersi al medico prima, quando la cura può dare risultati migliori. I benefici, d altra parte, sono non solo per i familiari ma anche per i medici stessi che saranno affiancati da un assistente elettronico, offrendo ai pazienti il beneficio di diagnosi e trattamenti più rapidi. Le WBSN possono rilevare piccoli cambiamenti nei parametri vitali che in una visita medica tradizionale potrebbero non essere 24

35 riscontrati. Inoltre i problemi dovuti alla cosiddetta sindrome da camice bianco, che alterano i risultati dei test e sono dovuti allo stress e l ansia associati a una visita clinica, possono essere superati. Infine la raccolta di dati eseguita in maniera trasparente e su periodi lunghi in un habitat naturale rifletterà maggiormente i valori veri per un dato parametro. Deve essere chiaro, tuttavia, che il modello di home-care è progettato non per sostituire il ruolo fondamentale degli ospedali, centri specializzati e medici nell assistenza sanitaria ma per includere il paziente, l anziano, come partecipante attivo, man-in-the-loop, nella propria cura e in particolare in quella di routine Monitoraggio di pazienti con malattie croniche L importanza di monitorare pazienti nell assistenza sanitaria può essere apprezzata solo se si pensa alla gran quantità di malattie croniche esistenti e la necessità di anticipare quanto prima possibile la loro diagnosi e il trattamento. Diversi sono gli esempi che illustrano questa necessità ma di seguito saranno utilizzati come esempi l ipertensione e il diabete. Al Capitolo 3, invece, verrà discusso l utilizzo delle BSN nello studio del morbo di Parkinson e in particolare l analisi del tremore mediante accelerometri nei diversi stadi caratterizzanti la malattia. La causa principale di morte nel mondo sono le malattie cardiovascolari. In accordo con la World Hearth Organisation circa 17.5 milioni di persone all anno muore per attacchi cardiaci o infarti. Un esempio di malattia cardiovascolare è l ipertensione 10. Una diagnosi in tempo della pressione sanguigna alta è importante sia per controllare fattori di rischio quali fumo, colesterolo alto, sia per l avvio tempestivo dei trattamenti. Una volta che al paziente è stata diagnosticata l ipertensione, è richiesto un monitoraggio regolare della pressione per assicurare la correttezza della terapia. Nel corso della vita del paziente la terapia farmacologica potrebbe cambiare anche numerose volte. Si può facilmente immaginare quanto labour-intensive possa essere 10 L ipertensione arteriosa è un aumento a carattere stabile della pressione arteriosa nella circolazione 25

36 l attività di monitoraggio della pressione sanguigna, oltre a richiedere visite mediche frequenti. Le BSN permettono ai medici di monitorare pazienti sospettati di soffrire di ipertensione durante la loro vita quotidiana, correlare i risultati con le abitudini del paziente per meglio capire quale terapia avviare e monitorare i risultati del trattamento scelto. Nel mondo oltre 246 milioni di persone soffre di diabete, numero che le proiezioni si aspettano arrivi a 380 milioni nel La diagnosi è fatta misurando il valore di glicemia 11 che risulta più alta dei valori tipici. Una volta diagnosticato, ai pazienti è richiesta la somministrazione regolare dell insulina più volte al giorno e il controllo del livello di glucosio con apparecchiature che richiedono la puntura con un piccolo ago. Questo metodo è chiaramente invasivo e poco desiderabile ma non ci sono alternative altrettanto affidabili. Utilizzando le BSN nel monitoraggio dei diabetici, impiegando un glucometro 12 impiantabile o indossabile è possibile non solo monitorare il livello di glucosio del paziente ma, affiancando un somministratore di insulina, implementare un controllo a ciclo chiuso che di fatto realizzi un pancreas artificiale. I due esempi sopra citati illustrano il bisogno di un monitoring fisiologico e biochimico continuo. D altronde, solo il monitoraggio continuo può catturare episodi sporadici, caratterizzanti una data malattia, di cui non si possono conoscere a priori i tempi in cui si presenteranno. Attualmente gran parte delle malattie croniche sono curate attraverso una serie di fotografie ottenute in ambiente clinico, che non offrono quindi continuità di monitoraggio e sono acquisite in un ambiente che resta artificiale rispetto al normale ambiente in cui il paziente vive. In Tabella 1.4 sono elencate alcune malattie croniche e i parametri che potrebbero essere utilizzati per il loro monitoraggio. 11 Valore della concentrazione di glucosio nel sangue. 12 Strumento per la misurazione del tasso di glicemia nel sangue 26

37 Tabella 1.4. Malattie croniche e i parametri comunemente usati per monitorarle. I tipi di sensori suggeriti per la misurazione di questi parametri sono elencati tra parentesi. Tutte queste patologie attualmente rappresentano un peso economico elevato per il Sistema Sanitario, peso che potrebbe essere ridotto se queste malattie fossero prontamente diagnosticate. Patologie Parametri fisiologici (Tipo di sensore BSN) Parametri biochimici (Tipo di sensore BSN) Ipertensione Pressione sanguigna (meccanorecettore impiantabile / indossabile) Adrenocorticosteroidei (biosensore impiantabile) Cardiopatia ischemica Elettrocardiogramma (sensore ECG impiantabile /indossabile) Troponina, creatinina chinasi (biosensore impiantabile) Aritmia Cardiaca / Insufficienza cardiaca Frequenza di battito, pressione sanguigna, ECG (meccanorecettore impiantabile /indossabile e sensore ECG) Troponina, creatinina chinasi (biosensore impiantabile) Cancro (seno, prostata, polmoni, colon) Perdita di peso (sensore di grasso corporeo) (meccanorecettore impiantabile / indossabile) Marker tumorali, rilevamento di sangue (urina,feci,saliva) (biosensori impiantabili) Asma Respirazione, picco del flusso respiratorio, saturazione ossigeno (meccanorecettore impiantabile / indossabile) Pressione parziale dell ossigeno ((sensore ottico impiantabile / indossabile, sensore impiantabile) Morbo di Parkinson Andatura, tremore, tono muscolare, attività (EEG indossabile, accelerometro, giroscopio) Livello di dopamina nel cervello (biosensore impiantabile) Morbo di Alzheimer Attività, memoria, orientamento, cognizione (accelerometro / giroscopio indossabile) Diffusione di betamiloide (cervello) (biosensore impiantabile / EEG) Ictus Andatura, tono muscolare, attività, disturbi del linguaggio, memoria (EEG indossabile, accelerometro, giroscopio) Diabete Riduzione della vista, disturbi sensoriali (accelerometro / giroscopio indossabile) Glucosio nel sangue, emoglobina glicata (biosensore impiantabile) Artrite reumatoide Rigidità comune, funzioni ridotte, febbre (accelerometro, giroscopio, termistore indossabile) Fattore reumatoide, marker infiammatori (sensore impiantabile) Insufficienza renale Urina (sensore di pressione e di volume della vescica impiantabile) Urea, creatinina, potassio (biosensore impiantabile) Malattia vascolare (periferica e aneurismi) Perfusione periferica, pressione sanguigna, pressione della sacca aneurismatica (sensore impiantabile /indossabile) Livello di emoglobina (biosensore impiantabile) Malattie infettive Temperatura corporea (termistore indossabile) Marker infiammatori, numero globuli bianchi, metaboliti patogeni (biosensore impiantabile) Monitoraggio post-operazione Frequenza cardiaca, pressione sanguigna, ECG, saturazione ossigeno, febbre (sensore impiantabile / indossabile e sensore ECG) Emoglobina, glucosio nel sangue, monitoraggio nella parte interessata dalla operazione 27

38 1.3.5 Assistenza sanitaria personalizzata In una popolazione formata da gruppi diversi di persone vulnerabili come persone con malattie croniche e anziani, la necessità di monitoraggio e cure personalizzate ha portato al concetto di assistenza sanitaria personalizzata, dove i sistemi sono dinamici e customizzati alle necessità mediche dell individuo. Essi dovranno tener conto di malattie croniche (fattori a lungo termine) e sporadiche (fattori a breve termine) del paziente, oltre a dover tener conto di fattori sociali. Le BSN, con i concetti di monitoring everywhere e context-awareness, offrono forse l opportunità di sviluppare sistemi per l assistenza sanitaria personalizzata a diversi livelli. A livello di monitoraggio, il sistema dovrebbe osservare in maniera affidabile la fisiologia, le attività e il contesto del paziente e rilevare cambiamenti avversi nello stato di salute della persona. A livello di cura, il post-processing dei dati unito ad algoritmi di scelta della terapia dovranno scegliere l azione corretta per ottenere la migliore cura. Ad esempio la somministrazione di farmaci, le cui dosi sono definite in accordo alla popolazione media, potrebbe essere adattate all esigenza specifica dell individuo. A livello di ricerca sistemi per la medicina personalizzata permetteranno ai medici di imparare molto di più a riguardo di malattie che essi comunemente osservano solo in ambiente clinico. Infine a un livello informativo, dando al paziente un informazione personalizzata sul suo stato di salute lo si aiuta a capire meglio le proprie condizioni e a gestire quindi sé stesso in maniera più appropriata. É chiaro, però, che offrire un assistenza sanitaria davvero personalizzata significa utilizzare sensori per BSN invisibili al paziente in modo da evitare vincoli nell esecuzione delle attività quotidiane o modifiche nelle abitudini dell individuo. 28

39 Figura (Sinistra) Giocatore che utilizza il Wii Remote. (Destra) Playstation Move. 1.4 Oltre l assistenza sanitaria L utilizzo delle BSN non si limita esclusivamente al campo dell assistenza sanitaria. Accanto alle applicazioni mediche una WBAN può essere utilizzata in applicazioni appartenenti a campi estremamenti eterogenei tra loro. Di seguito vengono illustrate alcune delle aree che possono beneficiare degli sviluppi tecnologici delle BSN, con uno sguardo ad alcuni dei progetti già esistenti: Gaming Interattivo Reti di sensori corporali permettono ai videogiocatori di riprodurre all interno del gioco i movimenti corporei realmente eseguiti. In questo modo un videogiocatore può ad esempio giocare a bowling, a tennis, sparare etc. migliorando in maniera innovativa la propria esperienza di gioco. Negli ultimi anni diverse sono state le piattaforme immesse nel mercato dei videogiochi. Nel 2009 il famoso Wii Sports, prodotto dalla Nintendo, ha venduto oltre 50,54 milioni di copie nel mondo. Alla sinistra in Figura 1.11 è mostrata l utilizzo del WiiMote 13 che riproduce i movimenti dell individuo nel gioco permettendo così la simulazione di un combattimento. Alla destra invece è mostrata la soluzione proposta dalla Sony per Playstation 3. Entrambi i controller utilizzano un 13 Il controller del Nintendo Wii, console per videogiochi prodotta da Nintendo. 29

40 Figura (Sinistra) Accelerometro, reso impermeabile, montato sugli occhialini del nuotatore. (Destra) Sistema di coordinate geocentriche (X, Y, Z), sistema di coordinate per l accelerazione (x, y, z) e gli angoli di beccheggio e di rollio utilizzati nello studio. accelerometro triassale MEMS al proprio interno e sono impiegate le nuove tecniche di Activity Recognition. Sport Training Come già descritto in 1.3.1, ricerche recenti hanno promosso l uso dell accelerometro posizionato in differente aree del corpo per rilevare posture specifiche. Con questa tecnologia, atleti che praticano gli sport più svariati possono facilmente migliorare le loro performance ed evitare infortuni dovuti a posture scorrette assunte durante i movimenti. In [13], una BAN è usata per determinare l orientamento della mazza da golf e degli arti del giocatore per fornire un feedback real-time al giocatore, o al suo coach, in termini di movimento dell anca e forza del tiro. In aggiunta i dati sul movimento del giocatore vengono salvati per analizzare come distribuire al meglio le energie del giocatore lungo l intera gara. In questo modo durante l allenamento è possibile perfezionare il tiro, sulla base dei feedback ottenuti, fino a trovare il tiro perfetto e ottenere risultati migliori in tempi più brevi. In [14] viene proposto un sistema di sensori non-intrusivo indossabile per il monitoraggio delle performance nel nuoto. É utilizzato un singolo accelerometro MEMS posizionato sugli occhialini (Figura 1.12), in modo che in esercizio sia prossimo all orecchio del nuotatore, per ottenere un analisi su movimenti significativi caratterizzanti la nuotata. Derivando gli angoli di beccheggio e di rollio è possibile rilevare il tipo di nuotata e di virata. Anche numero di vasche 30

41 Figura Nike + Ipod Sports Kit. (Sinistra) Inserimento dell accelerometro nella scarpa. (Destra) Accelerometro sulla sinistra e ricevente da connettere all Ipod sulla destra. e split-times possono essere derivati. Diverse sono anche le soluzioni commerciali già proposte nel mercato dell hightech. Il Nike + Ipod Sports Kit (Figura 1.13), che connette insieme le scarpe Nike e il lettore MP3 di casa Apple, ne è un esempio. Il kit comprende una piattaforma dotata di accelerometro più trasmittente wireless progettata per essere inserita nel modello di scarpe Nike adatto, una piccola ricevente da collegare al dock-connector dell ipod nano e un software ad hoc che fornisce le informazioni su tempo, chilometri percorsi e sul passo tenuto durante l allenamento, sia nel caso di camminata che di corsa. Social sharing Il Nike + Ipod Sports Kit fornisce tra le tante cose anche la connessione a servizi web. Connettendosi a Nikeplus.com è possibile essere in contatto con runner da tutto il mondo e confrontare i propri tempi con quelli altrui in una sorta di gara virtuale. Questa soluzione introduce un altro degli utilizzi interessenti delle BSN: informazioni private provenienti da sensori corporali possono essere raccolte e poi condivise in applicazioni di uso quotidiano, sui social network, siti dedicati etc. Addestramento e operazioni militari 31

42 Un esempio di utilizzo delle BSN in campo militare è SPARNET - Spartan Sensor Network to Improve Medical And Situational Awareness Of Foot Soldiers During Field Training. Nell addestramento sul campo dei soldati, e in situazioni reali, restrizioni sul cibo e condizioni ambientali estreme sono comuni. Una rete di sensori wireless è necessaria per monitorare in ogni momento la situazione corrente. Questo scopo è raggiunto da SPARNET attraverso l utilizzo di una BAN indossabile, integrata nella maglia di ogni soldato, formata da sensori capaci di monitoraggio di dati fisiologici e da un localizzatore GPS. Gli istruttori utilizzeranno la geo-localizzazione e i dati fisiologici, trasmessi dalle BAN indossate da ogni singolo soldato, che insieme vanno a formare una rete mesh, per: supervisionare gli allievi ( chi, dove, quando, stato corrente ), assicurarsi che la giusta quantità di acqua sia stata ricevuta e consumata, ridurre le probabilità di danni al corpo dovuti a condizioni ambientali estreme, come ad esempio temperature alte, e migliorare l assistenza medica per i feriti. L utilizzo di sensori impiantabili in ogni soldato potrà aiutare anche nella scelta dinamica della strategia da adottare in battaglia. Il tempo è una risorsa preziosa sul campo e piccoli errori possono risultare fatali. Usando le BSN, il capo plotone può controllare la posizione dei soldati rispetto a qualsiasi pericolo nell area circostante, oltre a poterne monitorare sempre lo stato fisiologico. Tecniche di autenticazione Attualmente tecniche di autenticazione sofisticate si basano su sistemi di riconoscimento biometrici che utilizzano caratteristiche biologiche e/o comportamentali quali il riconoscimento facciale, vocale, impronte digitali, riconoscimento dell iride etc. Il problema potenziale di falsificazione e duplicabilità ha, tuttavia, portato ad investigare sull utilizzo di nuove caratteristiche fisicocomportamentali del corpo umano, come ad esempio l EEG 14 unito all impiego 14 L elettroencefalogramma (EEG) registra l attività elettrica cerebrale tramite elettrodi di su- 32

43 di sistemi di riconoscimento biometrici multi modali 15. Sistemi Intelligenti basati su BAN Sistema intelligente di biosensori per Vehicle-Area-Networks In aggiunta alle informazioni standard fornite dal computer di bordo di un veicolo, possono essere raccolte informazioni riguardanti il guidatore come ad esempio l espressione facciale (tempo di battito delle ciglia, sbadigli, movimenti della testa, flessione del mento... ). Anche dati fisiologici come variabilità del battito cardiaco, EEG, possono essere utilizzati per determinare il livello di attenzione del guidatore. Altri segnali fisiologici quali ECG (ottenuto da un sensore wireless posizionato sul polso), EOG 16, EMG, pressione sanguigna, sudorazione delle mani (quando il guidatore tocca il volante) potrebbero essere usati per la dection della fatica in modo da predire episodi di colpi di sonno. Si andrebbe a progettare, quindi, una rete di sensori all interno del veicolo che raccoglie informazioni sulla vettura e conducente e trasmette i dati a un unità di monitoraggio centrale che, processando i dati, fornisce feedback e segnali di allarme al guidatore. Affective computing Come accennato nella sezione lo stato emozionale della persona diventa un informazione importante da registrare. L Affective computing è un ramo specifico dell intelligenza artificiale che si propone di realizzare calcolatori in grado di riconoscere ed esprimere emozioni. Con i progressi nelle BSN si sono aperte nuove prospettive nella emotion detection. Le perficie posizionati sulla testa. Si ottiene un tracciato che segna per ciascun elettrodo le variazioni del voltaggio nel tempo. 15 Per aumentare la sicurezza del sistema di riconoscimento si possono utilizzare più tecniche biometriche. Questi sistemi permettono un riconoscimento più preciso e diminuiscono il tasso di errore. 16 L elettrooculografia è un esame che utilizza degli elettrodi applicati intorno agli occhi che rilevano le differenze di potenziale provocate dagli spostamenti dei globi oculari. 33

44 emozioni, infatti, inducono tipicamente manifestazioni fisiche che possono essere misurate attraverso biosensori (es. i sensori che forniscono l EEG, EMG, ECG... ). Ad esempio la paura aumenta il battito cardiaco, causa sudorazione delle mani e così via. La disponibilità di sensori indossabili e integrabili in oggetti di vita quotidiana (scarpe, orologi, t-shirt... ) e biosensori low-cost apre la strada al monitoraggio delle emozioni del singolo individuo ovunque e in ogni istante. Digital-Being è un esempio interessante di sistema che utilizza lo stato emozionale. In questo caso le emozioni di chi balla in pista vengono utilizzate per adattare automaticamente e dinamicamente la musica e le luci in modo che l ambiente rifletta lo stato emotivo di chi in quel momento è intento a ballare. Allo scopo vengono impiegati diversi sensori: ogni ballerino indossa sensori fisiologici utilizzati per rilevare lo stato di eccitazione e sensori di pressione sono installati su di un tappeto posto sulla pista da ballo per tracciare posizione e movimenti di ognuno. Un sistema centrale combina i dati ottenuti dai sensori di pressione e i sensori wireless indossati dai ballerini e dai risultati ottenuti modifica luci e musica in tempo reale. É utilizzata un architettura a 3 livelli: il primo livello sintetizza i dati ottenuti dalla rete di sensori, il secondo livello è composto da un sistema intelligente che adatta luci e musica e il terzo livello traduce le scelte fatte al livello 2 negli appositi segnali alla board che gestisce le luci e al box di comando audio. Questa panoramica mostra, dunque, le enormi potenzialità delle BAN. Lo scopo principale di tutte queste applicazioni è ancora una volta migliorare la Qualità di Vita dell utente. 34

45 Capitolo 2 Tecnologie abilitanti per la realizzazione di BSN 2.1 Hardware e dispositivi Una BSN è formata da un numero variabile ed eterogeneo di dispositivi. In prima approssimazione, è possibile distinguerli in 3 grandi classi: 1. Nodo Sensore: dispositivo che raccoglie dati su parametri vitali della persona, li processa se necessario e trasmette l informazione via wireless; 2. Nodo Attuatore: dispositivo che agisce in accordo ai dati ricevuti dai sensori o dall interazione con l utente. I componenti di un attuatore sono simili a quelli di un nodo sensore e spesso i due dispositivi possono coincidere. É composto dall actuating-hardware (es. hardware per somministrazione dei farmaci, inclusa la riserva che raccoglie il farmaco), l alimentazione, il processore, la memoria e un ricetrasmettitore; 3. Personal Device (PD): dipositivo che raccoglie i dati da tutti i sensori della rete e può trasmetterli a un engine di analisi o a un sistema di visualizzazione dati. Alternativamente può esso stesso provvedere al processing dei dati e 35

46 comandare gli attuatori o comunicare le informazioni con medici, paziente etc. I compenenti sono la batteria, un processore più potente rispetto ai nodi sensori e attuatori, la memoria e il ricetrasmettitore. Questo dispositivo è anche indicato con il nome di Body Control Unit (BCU) o generico di aggregatore. In alcune implementazioni spesso il ruolo di BCU è svolto da smartphone, PDA o anche PC locali. Sensori e attuatori sono i componenti chiave delle BAN. Essi fanno da ponte tra mondo fisico e i sistemi elettronici. Il loro contatto diretto con le persone e la presenza di sensori impiantabili pone, però, dei vincoli sulle dimensioni e sfide per la biocompatibilità. Questo ha motivato la ricerca e la sintesi di nuovi materiali. Negli ultimi anni l interesse in biosensori e sensori chimici è stato notevole e ha portato allo sviluppo di sensori all avanguardia. Nelle due sezioni successive verrà innanzitutto data una classificazione dei sensori utilizzabili in BSN, verranno introdotti alcuni dei tipici sensori corporali sul mercato, e verrà data infine una panoramica sui nodi sensore attualmente disponibili Sensori corporali I sensori impiegati in una rete di sensori wireless riflettono i dati che l applicazione necessita di raccogliere. Le esigenze particolare di talune applicazioni in ambiente medico richiedono l utilizzo di sensori che vanno oltre quelli tipici utilizzati nelle tradizionali reti di sensori wireless. Di seguito vengono riportati i tre principali tipi di sensori con uno sguardo alla loro possibile applicazione nelle BSN: 1. Trasduttori fisici: monitorano fenomini fisici quali luce, movimento, temperatura... ). Ne sono un esempio sensori di pressione, accelerometri, sensori di luce, sensori acustici... Sono sensori non specifici in ambito biomedico ma in una BSN sono fondamentali per raccogliere informazioni sull ambiente esterno. Sono la categoria utilizzata tipicamente all interno di WSN tradizionali e generalmente sono low-power e low-cost. 36

47 Figura 2.1. (Sinistra) Sensori inseriti in una maglia. (Destra) Grandezza degli accelerometri MEMS paragonata alla punta di un fiammifero. 2. Sensori chimici: questo tipo di sensori consente di convertire grandezze chimiche in grandezze meglio trattabili, come sono quelle elettriche. Un sensore chimico è costituito generalmente da una membrana sensibile alle specie chimiche che si vogliono rilevare e misurare, da una struttura di supporto e dall elettronica di controllo. Uno dei vantaggi significativi di questi dispositivi è la miniaturizzazione, spinta ormai verso dimensioni nanometriche. Utilizzi comuni sono l analisi del sudore, saliva, concentrazione di gas nel respiro (chetoni,aldeidi... ) che sono indicatori di alcune malattie quali diabete, ulcere e cancro allo stomaco. Inoltre sono utilizzati estensivamente per la misurazione dell inquinamento ambientale (aria, acqua... ). Nel prossimo futuro, dunque, i sensori chimici, potranno essere utilizzati all interno di BSN per raccogliere informazioni eterogenee utili nell assistenza medica e nel monitoraggio dell ambiente in cui il paziente vive. 3. Biosensori: particolari trasduttori costituito da un elemento sensibile biologicamente attivo (enzimi, cellule, anticorpi ecc.) e da una parte elettronica. Il principio di funzionamento è molto semplice: l elemento biologico interagisce con il substrato da analizzare e un sistema di trasduzione (sensore) converte la risposta biochimica in un segnale elettrico. Qui di seguito sono riportati alcuni dei sensori commercialmente disponibili, diversi dei quali sono già stati introdotti al Capitolo 1: 37

48 Accelerometri e Giroscopi: Accelerometri e giroscopi sono un ottimo esempio per mostrare i notevoli progressi nella tecnologia MEMS. Alla destra di Figura 2.1 è mostrata la grandezza di alcuni accelerometri MEMS rispetto alla punta di un fiammifero. Date le loro ridotte dimensioni sono ormai ampiamente utilizzati nell Activity Recognition e in applicazioni quali realtà virtuale, giochi elettronici etc. Nella maggior parte degli accelerometri, il principio di funzionamento è il medesimo: si basa sulla rilevazione dell inerzia di una massa quando viene sottoposta ad una accelerazione. La massa viene sospesa ad un elemento elastico, mentre un qualche tipo di sensore ne rileva lo spostamento rispetto alla struttura fissa del dispositivo. In presenza di un accelerazione, la massa (che è dotata di una propria inerzia) si sposta dalla propria posizione di riposo in modo proporzionale all accelerazione rilevata. Il sensore trasforma questo spostamento in un segnale elettrico acquisibile dai moderni sistemi di misura. Lo spostamento può essere rilevato in diversi modi. Un accelerometro capacitivo si basa principalmente sulla misura di variazioni capacitive, indotte dalle accelerazioni cui il sensore è sottoposto. I processi di microincisione permettono di realizzare condensatori costituiti da più armature, che possono oscillare attorno ad una posizione di equilibrio, provocando variazioni capacitive 1. Tali variazioni sono dell ordine di F e possono essere rilevate proprio grazie alla tecnologia costruttiva dei MEMS che integra l elettronica all interno del sensore. In un accelerometro a ponte piezoresistivo sono utilizzati sensori piezoresistivi 2 sull elemento estensibile rilevandone l entità della deformazione. 1 La capacità elettrica di un condensatore cambia al variare della distanza tra le sue armature 2 Il sensore piezoresistivo è un tipo di sensore utilizzato per rilevare delle grandezze meccaniche e trasformarle in un segnale di tipo elettrico. Il sensore funziona sul principio fisico della piezoresistenza: un particolare elemento resistivo segue le deformazioni della superficie di un elemento sensore a cui è fissato; queste deformazioni (tipicamente allungamenti e accorciamenti) causano una variazione della resistività elettrica del materiale del resistore, e di conseguenza la sua resistenza elettrica. 38

49 Figura 2.2. (Sinistra) Sensore di pressione del sangue indossabile come orologio. (Destra) Fascia elestica contenente sensori EEG Un altro tipo di accelerometro, meno comune, sfrutta invece il principio della convezione del calore. É tipicamente costituito da una cavità semisferica al cui interno è presente un gas. Al centro di questa camera è presente una fonte di calore e, egualmente distanziati, sono presenti quattro sensori di temperatura (termocoppie). Quando l accelerazione è nulla il gradiente di temperatura è simmetrico rispetto alla fonte di calore e i quattro sensori misurano lo stesso valore. Un accelerazione in qualunque direzione altera il gradiente di temperatura rendendolo asimmetrico: i sensori rilevano questa perturbazione e il segnale in uscita dall accelerometro sarà quindi proporzionale a questa differenza. Attraverso la combinazione di accelerometri MEMS sensibili a una sola direzione nel piano è possibile ottenere accelerometri biassali (integrando due dispositivi perpendicolarmente) e triassali. Lo giroscopio, invece, utilizza il principio di conservazione del momento angolare ed è impiegato per misurare o mantenere stabile l orientamento. Glucometro: Biosensore che fornisce una misura della quantità di glucosio nel sangue analizzando una goccia di sangue ottenuta con una piccola puntura su un dito. Recentemente sono stati introdotti sistemi di monitoraggio del glucosio non invasivi che utilizzano tecnologie a infrarossi e misure ottiche. 39

50 Sensore di pressione sanguigna: Sensore non invasivo che permette di ottenere misure della pressione sanguigna sistolica e diastolica, utilizzando tecniche oscillometriche. In Figura 2.2 alla destra è mostrato una soluzione commerciale che integra all interno un sensore di questo tipo e, indossabile e utilizzabile anche come orologio, permette di tenere sempre sotto controllo la pressione sanguigna. Sensore di CO 2 : Misura il livello di anidride carbonica come anche la concentrazione di ossigeno durante la respirazione (Figura 2.3 in alto a destra). Sensore ECG: Registra l attività elettrica del cuore. Per ottenere l ECG diversi elettrodi sono attaccati in posizioni specifiche ed è misurata la differenza di potenziale tra gli elettrodi. Al centro di Figura 2.3 è mostrata una soluzione che include un sensore ECG all interno di un circuito che risulta pieghevole gazie all assemblaggio su un substrato di poliammide; degli elettrodi standard sono utilizzati per essere attaccati al corpo. Questa flessibilità nel materiale permette l inserimento del circuito all interno di capi d abbigliamento in maniera semplice potendo così ottenere un sistema non intrusivo capace di monitorare l attività cardiaca quotidiana. Sensore EEG: Misura l attività elettrica cerebrale attaccando piccoli elettrodi al cuoio capelluto. I segnali dagli elettrodi vengono poi amplificati per ottenere infine il tracciamento del segnale. In Figura 2.2 alla destra è mostrata una persona che indossa una fascia al cui interno sono posti dei sensori EEG. Si noti ancora una volta l integrazione dei sensori all interno di oggetti indossabili. Sensore EMG: Misura i segnali elettrici prodotti dai muscoli quando si contraggono o si rilassano. Spesso vengono eseguiti insieme studi sulla conduzione nervosa mentre è monitorata l attività dei muscoli poichè i nervi controllano i muscoli del corpo attraverso impulsi elettrici, che comandano la muscolatura a reagire in un modo specifico. Problemi nelle terminazioni nervose e nei mu- 40

51 Figura 2.3. (Sinistra) Sensori EMG. (Centro) Sensore ECG pieghevole (Fonte: IMEC). (Destra-In Alto) Sensore CO 2 le cui dimensioni sono paragonabili a un centesimo di euro. (Destra-In basso) Pulsossimetro. scoli causano reazioni anormali nei movimenti che, dunque, con questa analisi possono essere studiati. In Figura 2.3 alla sinistra sono mostrati sensori EMG attaccati a un braccio. Pulsossimetro: É uno strumento in grado di rilevare la saturazione in ossigeno dell emoglobina. In altre parole misura se nel sangue circola una quantità sufficiente di ossigeno. É pertanto molto utile per valutare l efficacia della respirazione artificiale, dell ossigenoterapia e delle ventilazioni manuali; rileva inoltre la frequenza cardiaca. Consiste in una piccola clip (Figura A destra in basso) con un sensore fissabile a un dito, al lobo dell orecchio, al dito del piede. Il sensore emana una luce che attraversa la pelle. In accordo all assorbimento di luce dell emoglobina ossigenata rispetto al totale di emoglobina nel sangue arterioso, la misura è espressa come rapporto tra l emoglobina ossigenata e la quantità totale di emoglobina. Sensori di temperatura e di umidità: Sono utilizzati per misurazioni della temperatura del corpo umano e/o umidità dell ambiente che circonda la persona. 41

52 Tabella 2.1. Sensori comunemente impiegati in BSN e relativi tassi di trasmissione tipici Sensori Topologia Data Rate Accelerometro/Giroscopio Stella Alto Glucometro Stella Alto Pressione sanguigna Stella Basso Sensore CO 2 Stella Molto basso Sensore ECG Stella Alto Sensore EEG Stella Alto Sensore EMG Stella Molto Alto Pulsossimetro Stella Basso Sensore di umidità Stella Molto Basso Sensore di temperatura Stella Molto Basso Immagini/Video P2P Molto Alto In Tabella 2.1 sono mostrati i sensori comunemente utilizzati in BAN, la topologia tipicamente impiegata e i tassi di trasmissione in gioco. I progressi nella tecnologia MEMS, nella miniaturizzazione delle sorgenti di energia e nell utilizzo di tecniche di energy scavenging, nello sviluppo di biosensori e sensori chimici, quindi, sta portando a una nuova classe di sensori indossabili e impiantabili che rappresentano un potenziale futuro enorme nel monitoraggio pervasivo del corpo umano. In particolare, mentre i sensori indossabili, come quelli utilizzati per la misura di caratteristiche vitali, continuano a raggiungere caratteristiche sempre più spinte, l area dei sensori impiantabili e dei biosensori è ancora in una fase embrionale e aperta a nuove sfide. Come illustrato nel Capitolo 1 le potenzialità applicative di simili dispositivi sono enormi Piattaforme In Figura 2.4 è mostrato un tipico nodo sensore, spesso chiamato anche Mote, con il modulo del sensore vero e proprio e i moduli relativi a radio, memoria e microprocessore. Il modulo sensore consiste di un sensore, un filtro e convertitore analogico-digitale. Il sensore converte il segnale elettrico analogico acquisito, il quale è prima filtrato da un filtro passa-banda e poi digitalizzato da un ADC. In 42

53 Figura 2.4. Architettura di un nodo sensore. seguito verranno discusse le tecnologie wireless attualmente utilizzate in BAN per la trasmissione del dato acquisito. La Tabella 2.2 mostra alcune delle piattaforme esistenti sul mercato focalizzandosi sul sitema operativo e la tecnologia wireless utilizzati, il data-rate e la copertura outdoor massimi raggiungibili e il consumo energetico. Tutti i nodi elencati raggiungono l obiettivo di un consumo energetico basso ma la velocità di trasmissione varia da 38,4 a 720 kbps, insufficiente per BSN su larga scala e traffico multimediale, come ad esempio il video streaming. Si può già notare, inoltre, l attuale notevole diffusione della combinazione tra TinyOS come sistema operativo e l IEEE per l interfaccia radio, mentre solo alcune soluzioni utilizzano il Bluetooth. Nelle sezioni successive verranno discussi e confrontati gli standard wireless attualmente utilizzati e data una panoramica sui sistemi operativi, e in particolare TinyOS. 2.2 Architetture per BSN Nella scelta della soluzione architetturale da adottare nella progettazione di una BSN diversi nuovi fattori devono essere tenuti in considerazione, non solo tecnologici ma anche dettati da norme e leggi regolatrici. In aggiunta non dovrebbe mai essere dimenticato il seguente principio: 43

54 Tabella 2.2. Confronto tra nodi sensore utilizzati in BSN. Nome Sistema Operativo Standard Wireless Data (kbps) Rate Copertura Outdoor (m) Consumo Energetico BAN node TinyOS IEEE Basso BTNode TinyOS Bluetooth Basso eyesifx TinyOS TDA Basso imote TinyOS Bluetooth Basso imote2 TinyOS.NET IEEE IRIS TinyOS IEEE Micaz TinyOS IEEE Mica2 TinyOS IEEE Mulle TCP/IP TinyOS Bluetooth IEEE TelOS TinyOS IEEE ZigBit ZDK IEEE Basso Basso Basso 38,4 >100 Basso >10 Basso Basso 250 3,700 Basso Non è un problema né medico né tecnologico. Al centro c è il paziente, non la tecnologia. I seguenti punti rappresentano una possibile metodologia per lo sviluppo di un sistema basato su BSN per applicazioni mediche: 1. Capire il problema: I requisiti individuati dal personale medico sono tipicamente il punto di partenza per gli ingegneri. Il documento dei requisiti clinici dovrebbe poter rispondere alle seguenti domande: Quali sono i dati da raccogliere? Quali informazioni, conseguenti all aggregazione dei dati raccolti e all analisi, dovrebbero essere generate dalla rete? Quale grado di modificabilità è richiesto dal personale medico? 44

55 Come il sistema dovrebbe interagire con il paziente (soggetto), in termini di user interface e meccanismi di feedback? 2. Capire l utente finale: La soluzione deve rispettare i requisiti clinici ma deve essere altrettanto appropriata e accettata dall utente finale. Le domande da porsi sono: chi utilizzerà il sistema nel lungo termine? Quali sono i suoi vincoli e priorità? Diventano fondamentali, dunque, osservazioni etnografiche della user dimension. 3. Capire l ambiente: Il sistema deve lavorare nell ambiente per cui è stato progettato (ambiente domestico, uffico, ospedale), non solo in laboratorio. Le domande a cui rispondere sono: l attività monitorata è ristretta a un solo ambiente? L ambiente è indoor, outdoor o entrambi? Sono presenti altre fonti di onde radio? Le caratteristiche dell ambiente possono interferire sulla comunicazione wireless? 4. Selezionare i sensori/attuatori e sceglierne la posizione. 5. Scegliere l aggregatore. In Figura 2.5 è mostrata un architettura a 3 livelli generica di un sistema basato su BSN per applicazioni nell assistenza sanitaria. Diversi tipi di sensori inviano dati al vicino personal device. Poi, attraverso una connessione Bluetooth/WLAN, questi dati vengono trasmessi in remoto al personale medico per una diagnosi in tempo reale oppure a un databese medico o ancora a chi gestisce le emergenze. Non esiste in letteratura una suddivisione condivisa dell architettura del sistema di comunicazione in componenti. Per meglio affrontare il problema, in riferimento alla Figura 2.5, distingueremo in comunicazione intra-ban, comunicazione inter-ban e comunicazione beyond-ban. Un altra suddivisione spesso utilizzata in letteratura distingue tra comunicazione intra-body e comunicazione extra-body. La prima individua la comunicazione tra sensori/attuatori e il PD, la seconda quella tra 45

56 Figura 2.5. Un architettura three-tier per un sistema di comunicazione basato su BSN per applicazioni nell assistenza sanitaria. PD e la rete esterna. In Figura 2.5 è mostrata la corrispondenza tra quest ultima suddivisione e la precedente. La scelta della topologia di rete e dell architettura è fortemente legata all applicazione e i suoi requisiti; alcune applicazioni, ad esempio, potrebbero non prevedere affatto la comunicazione beyond-ban o inter-ban. Customizzando ognuno dei livelli individuati, possono essere raggiunti specifici obiettivi (costi, copertura, efficienza, QoS... ). In particolare nella progettazione i seguenti parametri dovrebbero sempre essere considerati: Costi; Scalabilità: la flessibilità di poter utilizzare tanti nodi quanti necessari è un requisito in diverse applicazioni; Fault tolerance; Routing: il routing impatta non solo su affidabilità, fault tolerance, e scalabilità ma anche sul consumo energetico. L approccio migliore è quello di 46

57 Figura 2.6. Architettura della comunicazione intra BAN: (a) wired; (b) direttamente connesso all AP; (c) wireless; (d) ibrida; (e) cluster & wireless mantenere al minimo il routing e trasmettere solo quando assolutamente necessario; Efficienza nel consumo energetico; Norme e vincoli in ambito medico: i requisiti del sistema devono tener conto della legislazione medica locale; Privacy e Sicurezza Comunicazioni Intra BAN Con questo termine si vuole indicare le comunicazioni wireless che avvengono a una distanza massima di 2 metri dal corpo umano. In particolare distinguiamo in: comunicazione tra nodi sensore; comunicazione tra nodi sensore e personal device. Vista la relazione diretta tra nodi sensori e il concetto nuovo di BAN, il progetto della intra BAN diventa critico. Tuttavia, dato l utilizzo di batterie e non dell a- 47

58 limentazione dalla rete elettrica, di bit-rate bassi per le interfacce radio, resta una sfida progettare protocolli MAC energy efficient con servizi di QoS. Per superare le sfide di una comunicazione wireless alcune soluzioni utilizzano delle connessioni wired utilizzando cavi che collegano direttamente sensori e PD come mostrato in Figura 2.6a. Alternativamente altre soluzioni prevedono la comunicazione diretta con l AP senza l utilizzo di un personal device, come mostrato in Figura 2.6b. Confrontata con i due approcci precedenti, Figura 2.6c rappresenta l architettura tipica nell utilizzo di una topologia a stella, dove più sensori trasmettono a un PD e quest ultimo periodicamente invia i dati processati, se previsto, a un AP. Le Figure 2.6d e presentano una intra BAN a due livelli. Nel primo livello, i sensori sono connessi in maniera wired o wireless a un processore centrale che, dopo la fusione dei dati, trasmette al personal device. In questo modo si riduce la quantità di dati grezzi da trasmettere e si allunga la durata della batteria. Tuttavia, queste soluzioni richiedono tecniche avanzate di processing di dati biomedicali che siano computazionalmente eseguibili su un nodo con limitate risorse. Un applicazione BSN può anche prevedere solo la presenza della rete intra-ban. É il caso di rete di sensori corporali stand alone: nello scenario più semplice un nodo centrale raccoglie e memorizza per un periodo di tempo le letture di biosensori quali ECG, EMG, EEG... che poi verrano utilizzati per interpretazioni e analisi off-line. Utilizzando un personal-device che offre capacità di local-processing dei dati e un interfaccia per l input e output, il paziente è sempre tenuto al corrente del proprio stato e allertato se il suo stato di salute peggiora. In questo scenario reti con topologia a stella (Figura 2.6a-c) o reti mesh (Figura 2.8 destra) sono entrambi applicabili nella comunicazione intra-ban. Una topologia a stella implica un architettura centralizzata dove il core del sistema è un nodo centrale (svolto ad esempio da un PDA) con risorse (processore, memoria, alimentazione) superiori ai sensori periferici. L altra soluzione è un sistema distribuito con una rete P2P senza 48

59 coordinatore centrale. Spostando l intelligenza del sistema verso i nodi sensore, la BSN sarà formata da sensori intelligenti che communicano l uno con l altro. Essendo la rete indipendente da qualsiasi nodo centrale anche se un nodo si guasta le altre parti del sistema continuano ad operare, ovvero la rete è failure tolerant. Questo approccio è da preferire quando i sensori devono comunicare tra loro Comunicazioni Inter BAN Il Capitolo 1 ha illustrato come l introduzione delle BSN possa cambiare la Qualità di Vita del paziente/utente migliorando la mobilità, permettendo di avere una vita normale, riducendo i tempi per fornire assistenza medica, offrendo possibilità di assistenza anche a pazienti che vivono in aree rurali. Tutto ciò evidentemente non è possibile con una rete stand alone; la BSN deve poter comunicare con il mondo esterno. Da qui la necessità di comunicazioni inter BAN prima e beyond BAN poi. Indichiamo con comunicazioni inter BAN quelle comunicazioni che avvengono tra il PD e uno o più AP. Infatti, a differenza delle WSN che normalmente operano come sistemi autonomi, una BSN raramente lavora sola. Le funzionalità del secondo livello, come mostrato in Figura 2.5, sono quelle di interconnettere le BAN con le reti che normalmente vengono accedute nella vita quotidiana, ad esempio Internet e la rete cellulare. Confrontate con le comunicazioni intra BAN, le tecnologie wireless per comunicazioni inter BAN sono mature e includono WLAN, Bluetooth, ZigBee, 3G... Distinguiamo in particolare il paradigma di comunicazione inter BAN in due categorie: modalità infrastruttura (Figura 2.7a) e modalità ad-hoc (Figura 2.7b). Mentre la prima fornisce banda maggiore con controllo centralizzato e flessibilità, la seconda facilita lo sviluppo veloce in ambienti dinamici, quali ad esempio campi base allestiti in situazioni di emergenza. 49

60 Figura 2.7. Architettura della comunicazione inter BAN: (Sinistra) Modalità infrastruttura; (Destra) Modalità ad hoc. Modalità infrastruttura Diverse applicazioni BSN usano una modalità infrastruttura quando l ambiente in cui lavorano è limitato, ad esempio sale di attesa in ospedale, casa, ufficio, etc. Confrontata con la soluzione ad hoc, una rete in modalità infrastruttura offre i vantaggi di sicurezza e gestione centralizzata. Inoltre, data la struttura centralizzata, l access point lavora anche da server del database in alcune applicazioni. Modalità ad hoc In una architettura ad hoc più AP sono impiegati per aiutare la rete di sensori corporali a trasmettere informazioni all interno del centro medico. Il servizio di copertura, quindi, è intrinsecamente superiore rispetto alla soluzione ad infrastruttura, facilitando l utente a muoversi all interno dell edificio oppure in un punto di raccolta in missioni di emergenza. In questo modo, mentre la copertura di una BSN è limitata a circa due metri, la inter BAN estende il sistema a centinaia di metri; soluzione che si addice sia a installazione di breve termine sia a installazioni di lungo termine (es. a casa). In questa architettura esistono due categorie di nodi: sensori/attuatori all interno e intorno al corpo umano e nodi router intorno alla BSN. Questa soluzione è in 50

61 certi aspetti simile a quelle tipicamente adottate per WSN, ed entrambe spesso impiegano un gateway per l interfacciamento con il mondo esterno. In una WSN, tuttavia, ogni nodo è sia sensore che router. I vari access point del sistema formano una struttura mesh con le seguenti caratteristiche: 1. Copertura wireless più ampia grazie alle topologie multi hop, che favorisce migliore supporto alla mobilità; 2. Possibilità di realizzare velocemente e in maniera flessibile una rete wireless per installazioni di emergenza; 3. La rete può essere facilmente estesa senza ripercussioni sull intera rete. La scalabilità è garantita potendo aggiungere AP quando necessario. Nella comunicazione inter-ban rientra l importante possibilità di poter connettere le BSN a WSN ambientali. Il concetto di monitoraggio pervasivo del paziente rappresenta certamente l innovazione più forte che le BSN hanno reso possibile. Come visto al Capitolo 1 esso non può prescindere da quello di context-awareness. Il futuro, dunque, è rappresentato da reti di sensori pervasive che combinano il sensing del corpo a quello dell ambiente, o in generale del contesto. I sensori ambientali sono tipicamente parte di una WSN statica. Al contrario, una BSN è solidale con gli spostamenti dell utente. Nel seguito faremo riferimento ai nodi di una e dell altra rispettivamente come sensori mobili e sensori ambientali. Per connettersi alla WSN, un sensore mobile deve scoprire un sensore ambientale nei dintorni e fare un join con la rete attraverso il sensore appena scoperto. Quando il sensore mobile si muove, diventa necessario ripetere regolarmente le procedure di discovery e associazione per restare connessi alla WSN. Applicare questo approccio a tutti i sensori mobili di una BSN è chiaramente piuttosto inefficiente. Una soluzione è selezionare uno dei sensori della BSN a lavorare come bridge tra WSN ambientale 51

62 Figura 2.8. BSN mobile connessa a una WSN ambientale. e BSN. In questo modo il nodo che funge da bridge sarà l unico a dover avviare le procedure di associazione e riassociazione quando la BSN è in movimento. La Figura 2.8 illustra questo approccio sia nel caso di BSN con topologia a stella (alla sinistra) sia nel caso di BSN con topologia mesh (alla destra). In una rete a stella il coordinatore funge anche da bridge con la WSN. Il risultato è una rete di sensori pervasiva con topopogia ibrida star-mesh. In una BSN mesh, invece, uno dei nodi sensori è selezionato a prendere il ruolo di bridge con la WSN Comunicazioni Beyond BAN Le comunicazioni beyond BAN sono intese per l uso in aree metropolitane. Nell obiettivo di ottenere un bridge tra le reti inter BAN e beyond BAN può essere impiegato un gateway, ad esempio un PDA, che crea così un link wireless tra i due network. Come mostrato in Figura 2.5 questo terzo livello può aumentare i servizi offerti dall applicazione creando un sistema di E healthcare, aumentando la copertura e abilitando il personale medico ad accedere in remoto a informazioni sul paziente utilizzando la rete cellulare o Internet. Un database che mantiene i profili utente e relativi dati medici storici è un ulteriore componente fondamentale di 52

63 questo livello. In questo modo il medico può sempre accedere alle informazioni di cui ha bisogno e allo stesso tempo possono essere implementati sistemi di notifica automatici per i familiari che si basano sui dati raccolti. Il design della comunicazione beyond BAN è application specific e dovrebbe sempre adattarsi ai requisiti specifici dell utente. Se la BSN ha una topologia a stella, il gateway è tipicamente destinato a essere anche il gateway. In aggiunta, per ottenere un bridge tra diverse tecnologie, il gateway dovrebbe tradurre i protocolli leggeri usati in BSN in standard per la sanità (HL7, DICOM... ) in modo da permettere l utilizzo dei dati raccolti dai sistemi clinici esistenti. Un esempio di sistema che realizza quanto descritto è il progetto Healthservice24 [21] dove il cellulare, utilizzato come stazione base mobile per la rete di sensori indossata sul corpo, trasmette le misurazioni via wireless, utilizzando UMTS o GPRS, a un centro specializzato che agisce come intermediario tra il paziente e il fornitore dell assistenza sanitaria. Tre sono i servizi offerti: 1. Data repository: raccolta e memorizzazione dei dati ricevuti; 2. Servizio di streaming: forwarding dei dati al personale medico 3. Servizio di feedback: invio di un allarme o di promemoria alle destinazioni impostate utilizzando SMS. 2.3 Tecnologie Wireless In confronto alle esistenti tecnologie, le BSN introducono comunicazioni wireless all interno e intorno al corpo umano. In Figura 2.9 una WBAN è comparata con altri tipi di reti wireless, quali reti personali (WPAN), reti locali (WLAN), reti metropolitane (WMAN) e reti geografiche (WAN). Una WBAN opera, quindi, vicina al corpo è la sua area di comunicazione si estende su valori tipici di 1 2 metri. Mentre una WBAN è dedicata all interconnessione dei nodi sensore impiantati o indossati 53

64 Figura 2.9. Posizionamento di una Wireless Body Area Network nel mondo delle reti wireless. dalla persona, una WPAN è una rete nell ambiente che circonda la persona. Il campo di comunicazione può raggiungere la decina di metri, nel caso di applicazioni high-rate, fino a diverse dozzine di metri per applicazioni low-rate. Una WLAN, invece, si estende anche oltre i 100 metri. Ogni tipo di rete wireless ha la sua tipica tecnologia abilitante, definita dall IEEE. Una WPAN usa l IEEE (Bluetooth) o IEEE (ZigBee), una WLAN usa l IEEE (WiFi) e una WMAN l IEEE (WiMax). La comunicazione in una WAN può essere stabilita con un collegamento via satellite. In diversi paper scientifici una WBAN è considerata come una particolare WSN o Wireless Sensor and Actuator Network (WSAN) con requisiti specifici. Come già visto alla sezione 1.2, tuttavia, le reti di sensori tradizionali non affrontano i requisiti specifici di una BSN. Una panoramica schematica dei requisiti di una WBAN e il confronto con le WSN e le WLAN è mostrata in Figura I nuovi requisiti che caratterizzano le BSN hanno spinto l IEEE a creare nel 2007 un Task Group 6 per sviluppare standard specifici per le emergenti BSN. Lo scopo è quello di definire uno standard di comunicazione con un protocollo per il livello fisico e il sotto-livello MAC per applicazioni mediche e non in un range di 3 m. In accordo ai differenti requisiti delle diverse applicazioni, i data-rate devono coprire un intervallo che va da decine di kbps a decine di Mbps, il protocollo deve avere 54

65 Figura Caratteristiche di una WBAN confrontate con WSN e WLAN. bassa complessità ma deve essere robusto a interferenze e permettere associazione e deassociazione alla rete rapidamente. In questa sezione verrà fornito uno studio delle emergenti e esistenti tecnologie per BSN e WPAN, che includono Bluetooth, Bluetooth Low Energy, ZigBee e IEEE , UWB e IEEE , evidenziando il contributo di ognuna alle reti di sensori corporali Bluetooth Bluetooth è una specifica industriale per reti personali senza fili sviluppata da Ericsson e in seguito formalizzata dalla Bluetooth Special Interest Group (SIG). Fornisce un metodo standard, economico e sicuro per scambiare informazioni tra dispositivi diversi attraverso una frequenza radio sicura a corto raggio di azione (da 1 a 100 metri). Lo standard doveva consentire il collegamento wireless tra periferiche come stampanti, tastiere, telefoni, microfoni, etc. a computer o PDA o tra PDA e PDA. Attualmente più di un miliardo di dispositivi montano un interfaccia Bluetooth. I dispositivi dotati di Bluetooth si dividono in 3 classi. In Tabella 2.3 sono mostrate le caratteristiche di ogni classe, in particolare potenza massima consentita 55

66 Tabella 2.3. Classi e rispettive caratteristiche dei dipositivi Bluetooth. Classe Potenza (mw) Potenza (dbm) Copertura (m) Classe Classe 2 2, Classe e copertura massima raggiunta. Il protocollo Bluetooth lavora nelle banda ISM delle frequenze libere a 2,4 GHz utilizzando lo schema Frequence-Hopping/Time-Division-Duplex. La tecnica di tipo spread spectrum Frequence Hopping consiste nel saltare da una frequenza ad un altra secondo un pattern casuale: la banda tra MHz è divisa in 79 canali (ampi ognuno 1 Mhz) e si commuta tra i diversi canali secondo una sequenza pseudo-casuale. A partire dalla versione Bluetooth 1.2 è stata aggiunta la tecnica Adaptative Frequence Hopping (AFH) che fornisce maggior resistenza alle interferenze elettromagnetiche, provvedendo a evitare di utilizzare i canali soggetti a forti interferenze. Il Bluetooth è un protocollo packet-based con una struttura master-slave. Ogni dispositivo è in grado di gestire simultaneamente la comunicazione con altri 7 dispositivi sebbene essendo un collegamento di tipo master-slave solo un dispositivo per volta può comunicare con il server. Questa rete minimale viene chiamata piconet. Le specifiche Bluetooth prevedono 3 tipi di topologie: punto-punto, punto-multipunto e scatternet. É possibile, infatti, collegare due piconet in modo da espandere la rete. Tale rete viene chiamata scatternet. In particolare un dispositivo potrà essere master in una piconet e slave nell altra in modo da assumere il ruolo di bridge. La tecnologia Bluetooth prevede di sincronizzare la maggior parte delle operazioni con un clock in tempo reale. Esso serve, ad esempio, a sincronizzare gli scambi di dati tra i dispositivi, distinguere tra pacchetti ritrasmessi o persi, generare una sequenza pseudo-casuale predicibile e riproducibile. In una piconet tutti i dispositivi condividono il clock del master. Il clock Bluetooth è realizzato con un contatore a 56

67 28 bit che viene posto a 0 all accensione del dispositivo e subito dopo si incrementa senza fermarsi mai ogni 312,5 µs. Due colpi di clock formano uno slot, che dunque è pari a 625 µs. Il ciclo del contatore copre approssimativamente la durata di un giorno (312,5 µs ,3 ore). I dipositivi in una stessa piconet condividono lo stesso clock. I frequence-hop avvengono ogni slot, ovvero ogni 625 µs, offrendo una frequenza nominale di 1600 hops/s. Il canale è anche time-slotted con la stessa periodicità e gli slot sono utilizzati sia per trasmettere che per ricevere (schema TDD). Questa divisione nel tempo permette il multiplexing di differenti dipositivi quando essi condividono lo stesso canale Bluetooth. Nel caso più semplice di pacchetti single-slot il master trasmette negli slot pari e riceve in quelli dispari; lo slave al contrario trasmette negli slot dispari e riceve in quelle pari. I pacchetti possono essere lunghi 1, 3, 5 slot ma in tutti i casi il master comincerà a trasmettere solo negli slot pari e lo slave in quelli dispari. Di fatto lo schema TDD fornisce una comunicazione full-duplex. I dispositivi in una piconet in accordo possono cambiare ruolo: uno slave può diventare master in ogni momento. In ogni dato momento, i dati possono essere trasferiti tra il master e uno o più slave nella piconet (è permessa anche la trasmissione multicast/broadcast). Il master sceglie a quale slave trasmettere; tipicamente shifta da uno slave all altro con un algoritmo round-robin. Gli slave possono appartenere a più piconet contemporaneamente, mentre il master di una piconet può al massimo essere lo slave di un altra. Il limite di tutto ciò sta nel fatto che all aumentare del numero di piconet aumentano anche il numero di collisioni dei pacchetti e di conseguenza degradano le prestazioni del collegamento. Ogni piconet lavora indipendentemente dalle altre sia a livello di clock che a livello di salti di frequenza. Questo perché ogni piconet ha un proprio master. Un dispositivo bluetooth può partecipare sequenzialmente a diverse piconet come slave attraverso l uso delle tecniche TDD, ma può essere master solo in una. 57

68 I dispositivi Bluetooth possono essere nei tre seguenti stati principali: attivo, gli slave partecipano attivamente alla piconet sia in ricezione che in trasmissione, e sono sincronizzati col master. Possono essere massimo 7; standby, lo slave non è connesso e quindi non è coinvolto nelle attività della piconet. Si dice anche che è in modalità risparmio energetico, e possono essere un numero indefinito; parked, lo slave non è attivo e non sta comunicando. Sonnecchia consumando poco e, rimanendo sincronizzato alla piconet, ascolta su 32 canali invece dei 79. In questo modo si riesce ad avere più di 7 dispositivi agganciati al master, anche se il numero di quelli che possono trasmettere rimane invariato. Vi sono anche sette stati minori chiamati rispettivamente: page, page scan, inquiry, inquiry, scan, master response, slave response e inquiry response. Quando il device non conosce alcuna informazione sul bluetooth remoto esegue rispettivamente lo stato di inquiry, che permette di fare uno scan e localizzare dispositivi raggiungibili dell area circostante ottenendo informazioni quali indirizzo bluetooth e clock del dispositivo remoto. Subito dopo entra in funzione lo stato di inquiry response per ritrasmettere al dispositivo scoperto informazioni utili sul proprio conto quali BD ADDR etc. Normalmente dopo lo stato di inquiry una volta ottenuto l indirizzo del dispositivo remoto segue lo stato di paging il quale permette di effettuare a tutti gli effetti un tentativo per stabilire una connessione attiva: l unità che stabilisce la connessione diviene così automaticamente il master. É inoltre previsto l uso di profili Bluetooth che sono le definizioni di possibili applicazioni e specificano i comportamenti generali che il dispositivo Bluetooth usa per comunicare con altri dispositivi Bluetooth. La versione 1.1 e 1.2 del Bluetooth gestisce velocità di trasferimento fino a 723,1 kb/s. La versione 2.0 con l introduzione dell Exchange Data Rate (EDR) gestisce una modalità ad alta velocità che consente fino a 3 Mb/s (nella pratica si raggiungono 58

69 Tabella 2.4. Confronto tra diverse tecnologie wireless. Tecnologia Data Rate Corrente di Idle Tempo di Startup Kbps 7 ma Basso Bluetooth 3 Mbps 22 ma Medio Mbps 160 ma Alto UWB >100 Mbps 2 ma Basso velocità di 2,1 Mb/s). La versione 3.0 con l aggiunta dell High Speed (HS) permette di raggiungere anche velocità di 24 Mb/s utilizzando un link colocato per il trasferimento di dati a rate elevato. Da un punto di vista delle BSN, tuttavia, il Bluetooth mostra diversi limiti. La formazione automatica di reti non è supportata e quando il master di una piconet si muove dalla rete l intera rete cade, cosa che va in conflitto con le caratteristiche di mobilità richieste dalle applicazioni BSN. Inoltre lo start-up della connessione è piuttosto lento, fino a 5 secondi. Infine il consumo energetico rispetto ad altre tecnologie wireless è sensibilmente più alto (Tabella 2.4) Bluetooth 4.0: Low Energy Nel 2001 alcuni ricercatori della Nokia, appurando che le tecnologie wireless esistenti non erano adatte a diversi nuovi scenari applicativi, cominciarono a lavorare a una versione adattata del Bluetooth che fornisse consumi e costi più bassi. Il risultato fu pubblicato nel 2004 con il nome di Low End Extension for Bluetooth. Dopo alcuni sviluppi con diversi partner all interno del progetto europeo MIMOSA la nuova tecnologia fu rilasciata al pubblico nel 2006 col nome Wibree. Nel Giugno 2007 fu raggiunto un accordo con il Bluetooth Special Interest Group (SIG) per includere Wibree nella futura specifica Bluetooth come una tecnologia ultra-lowpower e adesso conosciuta come Bluetooth Low Energy. Nel Dicembre 2009 è stato annunciato dal Bluetooth SIG l inserimento della nuova tecnologia come punta di diamante della Bluetooth Core Specification Version 4.0, andandosi ad aggiungere al 59

70 Bluetooth Classic e il Bluetooth High-Speed. I primi dispositivi con Bluetooth 4.0 saranno disponibili sul mercato agli inizi del Questi sono i vantaggi del nuovo Bluetooth a basso consumo: Consumo minimo di energia in modalità picco, media e stand-by; Capacità di funzionare per anni con l energia di comuni batterie a bottone; Basso costo; Interoperabilità tra più vendor; Raggio di azione potenziato. Questo nuovo potenziamento al Core della tecnologia Bluetooth offre due implementazioni: single-mode e dual-mode. Nell implementazione single-mode i dispositivi non sono Bluetooth-compliant potendo dunque comunicare solo con altri dispositivi single-mode o dual-mode. In una implementazione dual-mode, la nuova funzionalità è integrata all interno di un controller Bluetooth classico permettendo così la connessione anche con i dipositivi Bluetooth delle specifiche precedenti (v EDR o v HS). Nella pratica piccoli device, come sensori e periferiche, sono implementati in single-mode; in questo modo è assicuratata connettività a lungo termine a componenti miniaturizzati e a basso costo che ad esempio utilizzano le classiche batterie a bottone. In [27] è mostrata la costruzione di un chip standalone (con memoria RAM, memory management unit, registri... ) di dimensioni pari a 1, 84mm 2, 53mm, appena 4, 65mm 2. Dispositivi dual-mode sono, invece, dispositivi Bluetooth tradizionali che permettono però la comunicazione anche con i nuovi dispositivi stand-alone; un cellulare, un PDA, il personal-device in una BSN, dovrebbero essere dispositivi dual-mode. Segue qui un riassunto dei dettagli tecnici: Trasferimento dati: Bluetooth low energy supporta pacchetti dati molto corti (da un minimo di 8 ottetti a un massimo di 27 ottetti) trasmessi a 1 Mbps. 60

71 Tutte le conessioni utilizzano un avanzato sniff-subrating 3 per raggiungere un duty-cicle molto basso. Frequency Hopping: Bluetooth low energy utilizza il frequence hopping adattativo come tutte le versioni di Bluetooth; Latenza: Il tempo di connessione è stato ridotto fino a 3ms, permettendo a un applicazione di formare una connessione e poi trasferire dati autenticati in pochi millesecondi per poi chiudere le connessione velocemente (con vantaggi ulteriori nel consumo energetico); Range: L aumento dell indice di modulazione dà la possibilità di copertura fino a 100m. Robustezza: Bluetooth low energy usa un CRC a 24 bit su tutti i pacchetti assicurando massima robustezza contro le interferenze. Sicurezza: La nuova specifica utilizza una tecnica di crittografia AES-128 con CCM (Counter con CBC-MAC). Topologia: É utilizzato un indirizzo a 32 bit per ogni slave permettendo la connessione di un numero enorme (2 32 ) di dispositivi. La tecnologia è ottimizzata per connessioni uno-a-uno ma permette anche connessioni uno-a-molti utilizzando una topologia a stella. Con l uso di connessioni e disconnessioni veloci, i dati possono essere mossi come in una topologia mesh senza la complessità di dover mantenere una rete mesh. Confrontato con il Bluetooth classico il nuovo Bluetooth Low Energy sembra essere molto più efficiente, anche se la velocità di trasmissione massima è 1 Mbps, 3 Una modalità in cui uno slave può trovarsi è lo sniff-mode. Lo slave che passa in questo stato si trova in una modalità di risparmio energetico. Per entrare nello sniff mode, master e slave devono negoziare due parametri: uno sniff interval ed uno sniff offset. Con il primo si fissano gli slot di sniff, mentre con il secondo si determina l istante del primo slot di sniff. Quando il collegamento entra in sniff mode, il master può inviare pacchetti solamente all interno degli sniff slot. Quindi lo slave ascolta il canale ad intervalli ridotti. Lo sniff subrating abilita i dispositivi a mettersi d accordo sul tempo da aspettare tra l invio, e quindi ascolto, di messaggi. Questa tecnica può aumentare significativamente la vita della batteria. 61

72 soprattutto in termini di latenza e consumo energetico, due requisiti fondamentali nelle Body Sensor Network. Questo è stato possibile ottimizzando 3 aspetti basi del Bluetooth: 1. Messaggi di avviso per connectability e discoverability Nel Bluetooth classico affinchè un dispositivo sia connectable e discoverable, ovvero ci si possa connettere e sia visibile nella scansione dei dispositivi disponibili, esso deve accendere il ricevitore sperando che ci sia qualcuno che voglia effettivamente trasmettergli qualcosa. Questo rende necessario tenere accesa la radio per un periodo di tempo che è pari a 22 µs visto che un dispotivo farà uno scan su 32 differenti frequenze alla ricerca di altri dispositivi e questo richiede un certo tempo. Con il Bluetooth Low Energy, invece, il dispositivo che vuole essere visibile deve solo trasmettere 3 brevi pacchetti e ascoltare se qualcuno desidera effettivamente comunicare. Il tempo per l invio dei pacchetti e l ascolto è di soli 1,4 µs con un efficienza di circa 17 volte rispetto al Bluetooth classico. Inoltre i tre pacchetti possono anche trasportare dati da inviare in broadcast. 2. Eventi di connessione e comunicazione Quando è richiesta una connessione, tutte le informazioni necessarie sono contenute nel pacchetto inviato dal dispositivo master che ha avviato la connessione allo slave. Queste informazioni includono la mappa dei canali per l Adaptive Frequence Hopping e l informazione per la trasmissione negli slot corretti. Questo invio non rende necessario la negoziazione di altri parametri prima dell invio dei dati veri e propri. Questo risparmia tempo (minore latenza) e risparmia energia. É prevista anche una tecnica di lazy acknowledgement per l invio di un messaggio di ACK solo quando assolutamente necessario. 62

73 Figura SIG). BSN che utilizza Bluetooth + Health Device Profile (Fonte: Bluetooth 3. Pacchetti più efficienti Una velocità di 1 Mbps al livello fisico vuol dire che ad esempio l invio di 4 byte richiede 32 µs. Bisogna però considerare anche l overhead aggiunto al pacchetto rispetto ai dati veri e propri. Con il Bluetooth Low Energy questo overhead è stato ridotto a circa la metà; il che significa una minore energia richiesta per la trasmissione della stessa quantità di dati rispetto alle radio Bluetooth standard. Bluetooth Low Energy può essere utilizzato all interno di BSN in reti intra-ban configurate a stella, che non richiedano algoritmi di routing complessi e che coprano pochi metri. L aumento della copertura massima, inoltre, permette anche l utilizzo in reti inter-ban utilizzando dispositivi dual-mode come personal-device. L utilizzo del Bluetooth Low Energy come possibile tecnologia del futuro per reti di sensori corporali è forse rappresentato dall annuncio fatto nel Giugno del 2009 in cui la Continua Health Alliance, formata da industrie leader nel settore sanitario e tecnologico che cooperano nel tentativo di creare un sistema di dispositivi personali per la telemedicina interoperabili tra loro, ha dichiarato la selezione della nuova tecnologia Bluetooth, tra tante altre, come la tecnologia da includere nella seconda versione delle Continua Health Alliance Design Guidelines come soluzione wireless low-power. Il Bluetooth Low Energy, quindi, va ad aggiungersi al Bluetooth Classic + Health Device Profile (HDP) che attualmente è l unica specifica per la tecno- 63

74 logia wireless inclusa nella prima versione delle Guidelines. D altronde gli ultimi anni hanno visto crescere notevolmente l attenzione verso l Health Device Profile, un profilo Bluetooth studiato appositamente per applicazioni mediche e che può nel prossimo futuro rappresentare il vero valore aggiunto per il successo del Bluetooth Low Energy nel mondo delle BSN. L HDP, inserendo nella sua specifica lo standard IEEE (Sezione 2.5.3), fornisce la possibilità a tutti quei dispositivi medicali che già utilizzano lo standard IEEE di poter utilizzare facilmente il Bluetooth come tecnologia wireless. Infatti già diversi produttori utilizzano il Bluetooth ma definiscono un protocollo proprietario per l incapsulamento dei dati. Lo scopo dell HDP è permettere una standardizzazione del formato dati, sulla base dell IEEE 11073, incrementando l interoperabilità dei dispositivi: HDP definisce solo il meccanismo per la creazione della connessione e lo scambio dei dati su Bluetooth; le procedure per lo scambio dei dati tra dispositivi medici e il formato dei dati associati si basa sugli standard della famiglia IEEE 11073, che viceversa sono transport-indipendent e quindi si affidano a quanto definito dall HDP per il trasporto. In particolare HDP specifica un modo per creare un canale di controllo e uno (o due) canali dati (canale di data-streaming o canale dati affidabile) tra dispositivi. Inoltre fornisce la sincronizzazione del clock tra dispositivi e l identificazione dei dispositivi stessi. In generale il dispositivo è in base al ruolo ricoperto un Source, che rappresenta un piccolo device che trasmette i dati medici, e/o un Sink, che rappresenta un piccolo device che raccoglie i dati raccolti da uno o più Source. In una BSN tipica i Source sono i vari nodi sensori che raccolgono parametri vitali del paziente (glucometro, pulsossimetro... ) mentre un generico personal-device è il Sink. In Figura 2.11 è mostrata una BSN che nella comunicazione intra-body utilizza il Bluetooth + HDP. L accoppiata Bluetooth Low Energy + HDP rappresenta, quindi, la soluzione forse del prossimo futuro che garantirà, grazie alle caratteristiche della nuova tecnologia Bluetooth, prestazioni elevate soprattutto in termini di latenza e basso consumo energetico, e interoperabilità grazie all HDP e l utilizzo degli standard IEEE

75 2.3.3 IEEE e ZigBee Attualmente, come già visto in Tabella 2.2, lo standard wireless più utilizzato è l IEEE che garantisce consumi energetici molto bassi (Tabella 2.4) e costi di produzione ridotti. Il documento IEEE definisce il livello fisico (PHY) ed il sotto-livello medium access control (MAC) per reti wireless personali a bassissima complessità, bassissimo costo e bassissimo consumo di energia.il livello fisico fornisce due servizi, detti data service e management service. Il data service abilita la trasmissione e la ricezione di PDU - Protocol Data Unit - di livello fisico sul canale radio fisico. Il management service si occupa, invece, dell attivazione e disattivazione del trasmettitore radio, rilevamento dell energia o ED - Energy Detection e di fornire un indicazione della qualità del canale o LQI - Link Quality Indicator. É possibile, infatti, rendere dinamica la selezione del canale in base a considerazioni su Energy detection e qualità del canale. La misura dell ED consiste in una stima della potenza del segnale ricevuto su un canale; non vengono effettuate operazioni per identificare o decodificare il segnale. Il LQI intende caratterizzare la potenza e/o la qualità di un pacchetto ricevuto. La misurazione può quindi avvenire attraverso una misura dell ED e della stima del rumore presente nel segnale. Le responsabilità del livello MAC dell IEEE sono: generare frame di beacon (coordinatore), sincronizzazione ai beacon, supportare l associazione e disassociazione, supportare la cifratura MAC, utilizzo del meccanismo CSMA/CA unslotted/slotted 4 per l accesso al canale, allocazione e gestione di guarented time slot (GTS). 4 Il Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance viene utilizzato per evitare collisioni sul canale. Quando un device vuole utilizzare un canale verifica se questo è libero; in caso affermativo comunica alle altre stazioni la sua intenzione di trasmettere, aspetta un tempo casuale e se trova il canale ancora libero avvia la trasmissione. Quando il canale è trovato occupato, invece, la stazione aspetta un tempo casuale, detto tempo di backoff, prima di riprovare l accesso. Se i periodi di backoff sono allineati agli slot del superframe si parla di slotted CSMA-CA, altrimenti di unslotted CSMA-CA. Quindi nel caso unslotted i periodi di backoff di un dispositivo non sono sincronizzati con quelli di un altro dispositivo. 65

76 Figura Struttura della superframe IEEE definisce 4 tipi di frame: beacon frame, data frame, aknowledgement frame, MAC command frame. Per il trasferimento dati esistono 3 tipi di comunicazioni: dal coordinatore al dispositivo, dal dispositivo al coordinatore e tra due dispositivi peer. Il livello MAC fornisce due schemi per l accesso al mezzo: modalità beaconenabled e non-beacon-enabled. In modalità beacon-enabled è utilizzata una superframe (Figura 2.12). Una superframe è divisa in due porzioni: attiva e inattiva. Durante la porzione inattiva, i dispositivi possono entrare in modalità low-power in accordo ai requisiti dell applicazione. La porzione attiva consiste di un contention free period (CFP) e un contention access period (CAP). Ogni dispositivo che desidere comunicare durante il CAP deve contendersi l accesso al mezzo con gli altri dispositivi utilizzando il meccanisco CSMA/CA slotted, mentre il CFP contiene slot garantiti e la contesa non è necessaria. Tuttavia, se un coordinatore preferisce non usare la modalità beacon-enabled, può fermare la trasmissione delle frame di beacon e in questo caso verrà utilizzato l algoritmo CSMA/CA unslotted. Se è il coordinatore a voler inviare dati ad un device, nel caso di rete con beacon abilitati, il coordinatore indica nei suoi messaggi beacon l intenzione di trasmettere; il dispositivo che periodicamente ascolta il canale per rilevare i beacon determina la presenza di un messaggio in attesa e, utilizzando lo slotted CSMA-CA, lo richiede. Anche il coordinatore usa slotted CSMA-CA per inviare il messaggio. Ricevuto un messaggio di ack dal ricevente il messaggio viene eliminato dalla lista degli uscen- 66

77 ti. Se invece la rete non è beacon-enabled, il coordinatore memorizza i dati per il dispositivo che deve riceverli e attende di ricevere la richiesta da questo. Il dispositivo usa comandi MAC per richiedere i dati, usando unslotted CSMA-CA. Il coordinatore invia un ack e quindi i dati. Si nota, quindi, che i trasferimenti dati sono completamente controllati dai dispositivi piuttosto che dal coordinatore. Un dispositivo può sia trasferire dati al coordinatore sia interrogare il coordinatore per ricevere dati, sempre in accordo al rate definito dall applicazione. Questo consente un efficiente risparmio energetico perché i dispositivi possono dormire appena possibile, piuttosto che mantenere continuamente attivo il ricevitore. Un altro meccanismo fornito per la robustezza della trasmissione dei dati è quello di acknowledgement dei frame, il quale consente di avere riscontro della ricezione e della validazione dei dati. Vengono utilizzati poi meccanismi di data verification, quali frame check sequence e cyclic redundancy check. Sia le trasmissioni downlink che uplink competono per la stessa risorsa: nessuno schema duplex è specificato. In [28], è mostrato come l IEEE possa soffrire la convivenza con altre trasmissioni WLAN e in particolare con lo standard Questo, aggiungendosi alla path loss fortemente variabile dovuta alle comunicazioni in prossimità del corpo umano, porta a prestazioni non soddisfacenti nell utilizzo dell IEEE come tecnologia wireless in BSN. Inoltre la velocità massima di trasmissione di 250 kbps può essere inadeguata a fornire dati real-time in alcuni scenari applicativi, soprattutto in BSN di dimensioni medio-grandi. ZigBee è una specifica della ZigBee Alliance derivata dallo standard Come mostrato in Figura 2.13 ZigBee costruisce il livello Rete e il livello Applicazione, sopra il livello PHY e il sotto-livello MAC specificati dallo standard IEEE Il livello PHY fornisce le capacità di comunicazione base della radio, il livello MAC fornisce servizi per comunicazioni su link single-hop tra dispositivi, il livello rete fornisce funzionalità di routing e multi-hop per creare topologie di rete 67

78 Figura Stack di comunicazione ZigBee. più complesse e implementa la sicurezza, e il livello applicazione è costituito dai driver e dal codice, contenuti nella ROM del microcontrollore. ZigBee, similmente a IEEE , opera dunque alle frequenze radio ISM, ma ha come scopo quello di ottenere consumi energetici inferiori, di essere più semplice, più economico e più scalabile. Tale specifica ha un range di funzionamento dai 10 ai 75 metri, con dispositivi che superano anche i 300 metri in ambiente oudoor. ZigBee/IEEE può operare in tre bande ISM: una ad alta frequenza, 2.4 GHz con 16 canali, con data rate di 250kbps, l altra a bassa frequenza, 915MHz con 10 canali a 40kbps, o 868MHz con un canale a 20kbps. I dispositivi Iris Mote che utilizzeremo (Capitolo 3) lavorano nella banda di 2450 MHz con canali da 11 a 26 definiti come: F c = (k 11) MHz, k = 11, 12,..., 26 dove k è il numero del canale. Un dispositivo ZigBee diventa attivo alla ricezione di un pacchetto in circa 15 millisecondi (mentre un dispositivo Bluetooth richiede circa 3 secondi). Inoltre rispetto al Bluetooth che supporta solo piccole reti (piconet), ZigBee consente di creare reti con molti nodi in configurazioni master-slave; in particolare sono supportate tre tipi di topologie: star, cluster-tree, mesh. ZigBee ha il vantaggio di fornire routing multihop sia in topologie cluster-tree sia in topologie mesh (utilizzando come algoritmi 68

79 di routing Ad-hoc On-demand Distance Vector (AODV) e Cluster Tree). In questo modo la copertura di una rete BSN può essere facilmente estesa. Una rete mesh ZigBee può includere sia dispositivi full-function (FFD) sia dispositivi reducedfunction (RFD) come previsto già nell IEEE Il primo è l equivalente di un chip dual-mode nel Bluetooth Low Energy e può agire da coordinatore oppure da router 5 ; il RFD è l equivalente di un chip single-mode in Bluetooth Low Energy e non può lavorare come coordinatore ma solo come end-device. La funzionalità GTS fornita in IEEE non è accessibile ad applicazioni ZigBee. Questo è uno svantaggio perché questo meccanismo potrebbe essere utile nel caso fosse necessaria una bassa latenza e data-rate fissi, per esempio un monitoraggio dell ECG, allocando slot della superframe attiva al dispositivo. Uno dei principali vantaggi di ZigBee rispetto ad altre tecnologie wireless di prossimità, è l elevato livello di sicurezza che viene supportato a livello di collegamento fra 2 nodi di rete, ma anche a livello rete ed applicativo. É previsto un controllo degli accessi (ogni dispositivo mantiene una lista di tutti i potenziali trasmettitori), codifica dei dati (i dati sono crittografati con AES-128bit), rinnovo sequenziale (ogni frame viene confrontato con il precedente per evitare che ci siano ripetizioni), integrita dei frame (sui bit di tutto il frame viene calcolato un check). Anche la ZigBee Alliance ha pubblicato un Health Care Profile nel Marzo del 2009 per fornire un framework flessibile che sposi le richieste della Continua Health Alliance nella telemedicina e il fitness-monitoring e supporti i dispositivi IEEE Tuttavia l attuale notevole successo di ZigBee anche in applicazioni BSN è probabilmente dovuto all influenza che le WSN hanno avuto sulle BSN. ZigBee, infatti, sembra avere opportunità maggiori nel campo della domotica, automazione e controllo industriale, mentre nell area delle connessioni tra dispositivi low-power intorno al corpo umano la nuova tecnologia Bluetooth Low Energy possiede si- 5 Un FFD è un router quando partecipa in una rete ZigBee non come coordinatore ma può agire come coordinatore nel suo personal operating space. Un router è capace di routing dei messaggi tra dispositivi. 69

80 curamente un potenziale maggiore dovuto ai bassi consumi, data-rate più elevati, dimensioni dei chip single-mode di pochi mm e costi bassi UWB e IEEE In accordo alla Federal Communication Commision (FCC), Ultra-Wideband si riferisce a qualsiasi tecnologia radio che ha una elevata larghezza di banda; in particolare che superi almeno i 500Mhz o il 20% della frequenza centrale. La FCC regola anche l uso di UWB nelle frequenze libere nel range 3,1 10,6 GHz. Tradizionalmente UWB è una tecnologia sviluppata per trasmettere e ricevere segnali mediante l utilizzo di impulsi di energia in radiofrequenza di durata estremamente ridotta (da poche decine di picosecondi a qualche nanosecondo). Questi impulsi sono rappresentati da pochi cicli d onda di una portante in radiofrequenza e quindi lo spettro in frequenza associato a questa forma d onda è estremamente ampio (da qui il nome). La larghezza della banda fa sì che la densità spettrale di potenza sia molto bassa, questa caratteristica rende le comunicazioni difficilmente intercettabili perché il segnale ha un intensità simile al rumore di fondo, inoltre non interferisce con le tecnologie wireless già esistenti e permette di realizzare dispositivi con un consumo energetico molto ridotto (Tabella 2.4). Questo rende UWB idoneo in applicazioni a breve raggio e ambienti interni o in ambienti sensibili alle emissioni RF, ad esempio in ospedale, in casa del paziente etc. I prodotti commerciali che utilizzano UWB forniscono data-rate elevati, ad esempio dispositivi Certified Wireless USB lavorano fino a 480 Mbps, permettendo applicazioni wireless multimediali su breve distanze, come monitor senza fili, lettori audio e video wireless... Inoltre i produttori affermano che potranno essere raggiunte velocità di 1 Gbps. Questi livelli di data-rate proposti avvicinano le caratteristiche di un collegamento wireless alle più comuni e famose LAN cablate (Fast Ethernet) 70

81 riuscendo in un futuro non troppo lontano a raggiungere questi risultati con mobilità, scalabilità, flessibilità proprie di una rete senza fili. In questo modo è possibile abilitare traffico di tipo multimediale in BSN e risolvere i problemi legati alle velocità di trasmissioni massime troppo basse delle tecnologie viste finora. UWB è anche una tecnologia ideale per la geo-location: i sistemi UWB sono in grado di determinare misurazioni su posizionamenti a pochi centimetri (nell ordine di 1 cm); questo potrà essere utilizzato per il tracking indoor della persona in BSN. Allo stesso tempo, le preoccupazioni sull energia elettrica e magnetica assorbita dal corpo umano da circuiti RF posizionati in sua prossimità rende necessario l utilizzo di dispositivi con bassa potenza di trasmissione e basso duty cycle. A questo proposito UWB sorpassa ampiamente i metodi di trasmissione tradizionali. In accordo alle recenti proposte e le novità degli ultimi mesi, è molto probabile che l IEEE impiegherà l UWB. UWB infatti è incluso nell ultimo draft pubblicato. Lo standard ha, dunque, intenzione di adottare come soluzione componenti elettronici di nuova generazione. Tuttavia, attualmente ancora non è dato sapere quando potranno vedersi sul mercato i primi dispositivi che incorporano questo standard. 2.4 Piattaforme Software Una volta scelto l hardware da utilizzare, va scelto l ambiente di sviluppo, il compilatore, il debugger e deciso se è necessario utilizzare un sistema operativo per il dispositivo. Alcuni dei processori embedded non supportano sistemi operativi real-time ma si affidano a un programma in esecuzione in loop continuo e gestione degli interrupt. La prima domanda a cui rispondere è se è necessario un sistema operativo realtime (RTOS) o basta un semplice scheduler. Una piccola applicazione può non 71

82 richiedere un sistema operativo real-time completo; un loop continuo che provveda information storage and retrieval (ISR) può essere adeguato per molti nodi sensore. Un RTOS è invece necessario in dispositivi più grandi, come i gateway. Per dispositivi molto piccoli una soluzione adeguata può anche essere uno scheduler proprietario. Come visto in Tabella 2.2 tra le numerose piattaforme, progettate soprattutto nell ambito delle WSN, TinyOS rappresenta certamente la soluzione attuale più adottata. Pertanto qui di seguito ne viene fornita una sua panoramica. Oltre al software a bordo sensore, poi, sono necessari diversi strumenti software per la raccolta, la visualizzazione e quindi la memorizzazione, la post-elaborazione e l analisi dei dati nesc e TinyOS TinyOS è un sistema operativo free ed open source, scritto in nesc e nato dalla collaborazione tra Università di Berkley, Intel Research e Crossbow Technology, con il fine di creare un sistema operativo ottimizzato per ridurre i consumi di energia, ridurre il sovraccarico computazionale, minimizzare le dimensioni del sistema operativo, supportare le richieste di operazioni frequenti e concorrenti con un alto livello di robustezza ed efficienza. nesc è un dialetto del C, come definito da uno dei suoi progettisti, David Gay, creato specificamente per sensori. Per certi versi si tratta di un estensione del C in quanto fornisce un modello ad eventi non previsto dal linguaggio base, ma ne perde le funzionalità relative a puntatori e allocazione dinamica della memoria. Un applicazione nesc è un insieme di componenti collegati da interfacce, ognuna delle quali modella un servizio offerto o utilizzato. In tal modo si ottiene un astrazione dei componenti il cui utilizzo è indipendente dall implementazione. Un componente che fornisce un interfaccia deve implementarne i comandi, mentre il comportamento al verificarsi degli eventi compete a chi li utilizza. In fase di compilazione, co- 72

83 mandi ed eventi vengono tradotti in normali chiamate a funzione, ma l astrazione delle interfacce rende la programmazione più agevole e favorisce la portabilità delle applicazioni. L implementazione di un componente prevede un modulo ed una configurazione; nel primo vengono specificate le interfacce utilizzate e fornite e vengono implementati gli eventi delle prime e i comandi delle seconde. La configurazione, invece, specifica quali componenti implementano le interfacce dichiarate nel modulo stabilendo i collegamenti - o wiring - tra fornitori ed utilizzatori. Il codice nesc può essere sia asincrono che sincrono. Comandi ed eventi costituiscono codice asincrono, ovvero codice che può essere raggiunto da almeno un gestore degli interrupt. nesc fornisce poi task e sezioni atomiche per introdurre codice sincrono. Si tratta di una collezione di comandi che costituiscono una sequenza indivisibile, ovvero la cui esecuzione non è interrompibile se non da codice asincrono, ovvero comandi ed eventi, i quali hanno sempre la priorità. I task sono gestiti da uno scheduler con politica FIFO. Questo semplice meccanismo di concorrenza risulta sufficiente per applicazioni incentrate sull I/O, ma diventa carente all aumentare del carico per la CPU. In particolare siccome i task sono non-preemptive allora nessun altro task può interrompere il task in esecuzione e quindi non bisogna preoccuparsi delle interferenze tra task. Tuttavia, questo significa anche che un task dovrebbe essere abbastanza corto per non monopolizzare il controllo del microprocessore e se un componente deve eseguire lunghe operazioni, quindi, è meglio dividerle in più task. TinyOS differisce sostanzialmente dai sistemi operativi tradizionali; innanzitutto è sprovvisto di un kernel che gestisca le risorse disponibili per cui non consente l esecuzione di più applicazioni. Inoltre TinyOS si integra direttamente nel programma sviluppato, che risulta dunque una collezione di componenti nesc a cui si aggiunge uno scheduler che ha il compito di gestire l esecuzione dei task e delle funzioni. TinyOS esegue un programma usando due soli thread, uno contenente i task, di cui si è parlato sopra, e un altro contenente i gestori di eventi hardware, che vengono eseguiti in risposta a interrupt hardware. La scelta di utilizzare solo due thread è 73

84 Figura Operazione split-phase in TinyOS. dovuta al fatto che un problema comuno nell uso dei thread in sistemi operativi real-time è che richiedono una gran quantità di RAM (ogni thread ha il proprio stack che va memorizzato quando è in attesa o in idle), spesso non disponibile sulle piattaforme. Inoltre, considerate sempre le risorse hardware limitate, TinyOS gestisce in maniera efficiente e flessibile il confine hardware/software: le operazioni hardware sono eseguite secondo il paradigma split-phase piuttosto che a blocco. In un sistema a blocchi quando un programma chiama una lunga operazione la chiamata non ritorna fintanto che l operazione è completa. In un sistema split-phase, invece, quando un programma chiama una funzione molto lunga la chiamata ritorna immediatamente e quando il chiamato ha completato effettuerà una callback. In questo modo non bisogna aspettare necessariamente il completamento dell operazione (Figura 2.14). I componenti di TinyOS possono essere raggruppati in tre categorie: Astrazioni Hardware, ovvero i componenti che forniscono le interfacce per accedere all hardware di sistema; contribuisce alla portabilità del codice; Hardware simulato, costituito dai componenti che attraverso le loro interfacce simulano le prestazioni di hardware più complesso di quello effettivamente presente nella piattaforma in uso; 74

85 Figura Architettura di TinyOS. Componenti di alto livello che forniscono le funzioni di elaborazione più complesse prescindendo dal particolare hardware. In Figura 2.15 è riportata l architettura di TinyOS. Come si può vedere si ha una decomposizione in layer verticali ed orizzontali, dove il livello più alto è costituito dal componente Main e il più basso dall hardware. Lo stack di comunicazione è basato sugli Active Message che rappresentano un semplice paradigma per le comunicazioni basate sullo scambio di messaggi. Ogni AM contiene un nome di un handler di livello utente che viene invocato sul nodo target all arrivo del messaggio, a cui viene passato come argomento il payload del messaggio. Gli handler ricoprono un duplice ruolo: hanno la funzione di estrarre i messaggi dalla rete e allo stesso tempo di inoltrarli per una possibile elaborazione, oppure semplicemente per inviare un messaggio di risposta. In questo modo la rete viene modellata come una pipeline con un minimo di buffer per la memorizzazione dei messaggi. Questo modello di invocazione degli handler basato sugli eventi semplifica 75

86 la realizzazione del codice in quanto: elimina molte difficoltà dovute all implementazione di protocolli che prevedono la gestione dei buffer di invio e ricezione; consente di evitare le attese quando è in arrivo un messaggio, permettendo al sistema di svolgere della azioni contemporaneamente all invio e ricezione dei dati Raccolta, Storage e Post-Processing dei dati Per la raccolta, memorizzazione, post-elaborazione e visualizzazione / analisi dei dati possono essere utilizzati gran parte degli strumenti software già presenti sul mercato. Per i software da utilizzare nella raccolta dei dati dai nodi sensore, fondamentale è soprattutto il tipo di comunicazione intra-ban e inter-ban utilizzato. Si potrebbe, ad esempio, trasmettere i dati sfruttando la connessione Internet di un PDA che funziona come personal device oppure prevedere l utilizzo di una base station connessa a un PC che raccoglie tutti i pacchetti inviati dai nodi sensore (come verrà mostrato al Capitolo 3). La soluzione scelta, e i software necessari, dipendono strettamente dalle funzionalità che l applicazione deve offrire, come si può ben intuire. Nel caso del primo esempio un applicazione per PDA verrà implementata in modo che i pacchetti raccolti dalla rete vengano letti e i dati di interesse inviati nuovamente sulla connessione Internet. Nel secondo esempio, invece, software quali Matlab, LabView permettono di eseguire letture dei dati direttamente dalla porta seriale e processarli in tempo reale. Potrebbe inoltre essere scritto del codice Java ad hoc. Un ottima soluzione è quella di implementare un Serial Forwarder che mappa la comunicazione su porta seriale su una connessione logica TCP/IP, agendo come proxy. Una soluzione di questo tipo ha il notevole vantaggio di permettere a più applicazioni di utilizzare contemporaneamente il flusso dati (solo un applicazione alla 76

87 volta può usare direttamente la porta seriale) e permettere in aggiunta la possibilità di eseguire applicazioni su calcolatori che non sono fisicamente connessi alla base station (le applicazioni possono connettersi su una connessione Internet). Un problema da risolvere è certamente il parsing dei messaggi che arrivano dalla rete. Se la piattaforma a bordo sensore è TinyOS, un utile tool fornito da TinyOS è Message Interface Generator (MIG) che permette di generare automaticamente codice Java, Python o C che, data una sequenza di byte, permetta il parsing automatico di ogni campo nel pacchetto. Ad esempio il comando seguente, inserito all interno del Makefile che permette la compilazione della propria applicazione in TinyOS, è stato utilizzato per l applicazione di cui al Capitolo 3 per creare una classe DataMsg.java che fornisse i metodi per il parsing dei messaggi ricevuti: mig java -java-classname=tinyos.readingaccel.datamsg /opt/moteworks/ \ apps/mine/readingaccel/message.h DataMsg -o DataMsg.java Per la memorizzazione permanente della grande quantità di dati grezzi generati dai nodi sensori di una BSN, possono essere utilizzati tutti gli strumenti già esistenti. Lo stesso si dica per l analisi dei dati. Ancora una volta la scelta del software dipende dal tipo di analisi da condurre sui dati. Per analisi di tipo matematico strumenti molto potenti come LabView, Matlab, Mathematica possono essere utilizzati. La scelta del database e dei software di data mining / analisi non verrà qui discussa siccome i tool disponibili non sono specifici del dominio delle BSN. 2.5 Standard e Interoperabilità Il crescente interesse nelle BSN, in particolare nell ambiente sanitario, ha portato alla creazione di una serie di piattaforme e applicazioni. I maggiori fornitori di tecnologie per il mercato dell assistenza sanitaria hanno promosso nel tempo le proprie soluzioni proprietarie. Questo ha portato a relazioni commerciali chiuse tra 77

88 vendor e compratori, permettendo ai produttori di sviluppare le proprie soluzioni senza tenere in conto delle soluzioni di altri fornitori. L esistenza di tante soluzioni proprietarie, tuttavia, manca in interoperabilità; da qui l esigenza crescente di standardizzazione sia per favorire l interoperabilià in modo da poter utilizzare i diversi dipositivi come una rete omogenea ma anche per abbattere i costi e permettere a compagnie, che tradizionalmente non appartenevano a questo mercato, di sviluppare le proprie applicazioni. Inoltre, come più volte ribadito, una BSN raramente lavora sola e la mancanza di uno standard rende difficile l integrazione delle nuove applicazioni BSN con le tecnologie già esistenti nelle strutture ospedaliere. É proprio la necessità di dover comunicare con le tecnologie esistenti che rende necessario l utilizzo degli standard già in uso. In aggiunta nel monitoraggio continuo del paziente un ulteriore contributo potrebbe essere dato da tutti quei dispositivi che attualmente vengono ampiamente utilizzati nella vita quotidiana e che non sono stati necessariamente pensati per applicazioni mediche, ad esempio sistemi per l home fitness. Infine la situazione attuale in cui esiste una grande eterogeneità di dispositivi rende difficile sostituire qualsiasi dispositivo (perché può diventare obsoleto oppure perché sensori migliori sono disponibili o anche perché mancano in usabilità, non funzionano correttamente o sono cambiate le richieste dell utente) quando necessario e l aggiunta di nuovi dispositivi al sistema senza modificare l intera architettura. Per riuscire in questo è necessario uno standard globalmente accettato che fornisca operazioni standard, permetta l interoperabilità e garantisca consistenza semantica. É importante, quindi, condividere come comunicare (to exchange) ma soprattutto intendere le stesse cose una volta comunicate (to use). Il problema dell interoperabilità può essere risolto su tre livelli principali. Un livello più basso che standardizzi la tecnologia di trasporto delle informazioni. Un livello superiore dove vanno sviluppati dei profili applicazione che definiscono le caratteristiche di trasporto che devono essere usate per supportare al meglio i requisiti 78

89 dell applicazione. Infine a livello applicazione vanno sviluppati modelli e formato dei dati. Attualmente non esiste uno standard che risolva il problema dell integrazione e interoperabilità dei dipositivi in casa e nelle strutture ospedaliere ma il settore si sta muovendo verso questo obiettivo. Nelle sezioni che seguono verrà offerta una panoramica sui più importanti standard esistenti ed in particolare sullo standard ISO / IEEE che attualmente è il migliore standard per l interoperabilità Plug and Play di dispositivi per l assistenza sanitaria e l unico che ha dato attenzione specifica a dispositivi per l assistenza sanitaria personalizzata, in cui rientrano i dispositivi per BSN, attraverso il gruppo di standard ISO / IEEE Personal Health Data (PHD). Nonostante la sua notevole e continua espansione, tuttavia, la risposta dei fornitori non è stata altrettanto forte. Dato il notevole successo e la rapida evoluzione di protocolli di comunicazioni multipurpose che sfruttano TCP / IP e XML, la soluzione forse vedrà rimpiazzare l IEEE da un protocollo multipurpose in futuro. Altri standard che, tuttavia, qui non verrano illustrati sono POCT-1A2 (protocolli di comunicazione tra dispositivi e access point) e EN13606 (per comunicazioni EHR 6 ) DICOM Lo standard DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) definisce i criteri per la comunicazione, la visualizzazione, l archiviazione e la stampa di informazioni di tipo biomedico, quali ad esempio immagini radiologiche, ECG... É pubblico, nel senso che la sua definizione è accessibile a tutti. Lo standard DICOM si basa su un modello concettuale Object Oriented (OO). Un entità del mondo reale come un paziente, un ricovero, un immagine... viene modellata come un oggetto; ogni oggetto ha in sé una serie di attributi, per esempio 6 Electronic Health Record (Cartelle cliniche integrate) è un insieme di informazioni digitali con i dati sanitari di un singolo individuo. A questi dati appartengono i dati demografici del paziente, la cronologia medica, l elenco dei medicinali e delle allergie (incluso lo stato di immunizzazione), i risultati dei test di laboratorio, le immagini radiologiche e i consigli terapeutici. 79

90 l oggetto paziente conterrà gli attributi dati anagrafici, data di ricovero etc. Definiti gli oggetti di interesse e tutte le loro caratteristiche, DICOM definisce quali operazioni possono essere eseguite e su quali oggetti. Tali operazioni sono chiamate DIMSE service (Dicom Message Service) e vengono generalmente differenziati da due classi di servizio: composita DIMSE-C e normalizzata DIMSE-N. Le operazioni comprese nella classe DIMSE-C sono: C-Store: L operazione più elementare DICOM, altrimenti conosciuta come Push DICOM. Viene utilizzata per inviare le immagini da una modalità al PACS (Picture archiving and Communication System) o per creare il meccanismo di consegna del C-MOVE; C-Move: Serve per ordinare al Service Class Provider il trasferimento dell oggetto eventualmente restituito dalla query C-Find; C-Get, C-Echo; Le operazioni comprese nella classe DIMSE-N sono N-Get, N-Action, N-Set, N- Create, N-Delete, N-Event-Report. La combinazione di un oggetto ed i corrispondenti DIMSE prende il nome di SOP (Service Object Pair). L insieme delle SOP relative ad un unico oggetto formano una SOP Class, che rappresenta l unita fondamentale funzionale definita da DICOM. Le SOP Class rappresentano, quindi, le capabilities di DICOM. In particolare tutte le DICOM SOP Class sono identificate da un identificativo unico (UID) e un nome. Per quanto concerne lo scambio di informazioni alla base di DICOM esiste un approccio client server: ogni volta che due applicazioni decidono di connettersi per scambiarsi informazioni, una delle due svolge il ruolo di fornitore del servizio, la Service Class Provider (SCP) mentre l altra quello di utente, la Service Class User (SCU). In DICOM, tuttavia, i ruoli di SCP e SCU si riferiscono a un servizio fornito in quel momento e non in generale. Un entità DICOM comunemente agisce coin 80

91 ruoli diversi in diverse service class sia come client che come server, e spesso come entrambi. La classe SOP Class definisce le azioni della SCU e della SCP. Di seguito osserviamo l interazione tra SCU e SCP nelle varie Service Class: Verification Service Class SCP/SCU: Il Servizio di verifica è semplicemente un mezzo per determinare se un soggetto DICOM è attivo e può essere raggiunto sulla rete. Le richieste SCU verificano che SCP, se attivo, fornisce una risposta. Storage Service Class SCP/SCU: Quando SCU richiede che un immagine venga memorizzata, chiede semplicemente al SCP di ricevere l immagine. La SCP non garantisce alcuna durata o la sicurezza della memorizzazione, ma accetta semplicemente l immagine dal mittente. Query/Retrieve Service Class SCP/SCU: In questo caso vengono offerti due servizi distinti, Interrogare e Recuperare, da qui il nome di Query/Retrieve. Quando l SCU invia una interrogazione (come il nome del paziente, l ID di studio, ecc) relativa alle immagini che il provider ha a disposizione, l SCP risponde con le informazioni richieste di cui dispone. I dati radiologici rappresentabili come immagini o le immagini vere e proprie che vengono archiviate secondo lo standard DICOM sotto forma di file vengono comunemente chiamate immagini DICOM. L errore più comune che viene fatto nell interpretazione del termine è che queste siano assimilabili ad altri formati di compressione dell immagine (es. JPEG, GIF... ). In verità lo standard DICOM applicato alla codifica dei file non è nient altro che un metodo per incapsulare i dati e per definire come questi debbano essere codificati o interpretati, ma non definisce alcun nuovo algoritmo di compressione. La maggior parte delle volte, l immagine viene archiviata in forma non compressa, secondo la codifica con la quale viene prodotta, ma esistono molti software che sono in grado di produrre o interpretare file DICOM contenenti dati compressi secondo vari algoritmi (JPEG, JPEG Lossless, 81

92 JPEG Lossy, vari algoritmi dello standard JPEG2000, etc.). Un file DICOM oltre all immagine vera e propria,include anche un Header. Le informazione contenute nell Header DICOM sono molteplici,per esempio: nome e cognome del paziente, il tipo di scansione, posizione e dimensione dell immagine ecc. Le informazioni dell Header vengono scritte in XXX byte del file DICOM, la dimensione ovviamente varia a seconda della quantità di informazioni memorizzate. Tutte le informazioni memorizzati nell Header vengono catalogate in gruppi di elementi, detti anche Tag DICOM. Occorre notare che il DICOM è uno standard industriale, e non uno standard ISO, quindi universale: ciò comporta una certa tolleranza nell implementazione delle specifiche, al punto che attualmente forse non esistono apparecchiature che possano definirsi pienamente DICOM compliant, nel senso rigoroso che la definizione di uno standard imporrebbe. Nella maggior parte dei casi, infatti, un apparecchiatura risulta conforme ad una parte dello standard (ad esempio la modalità di archiviazione delle immagini), mentre adotta tecnologie proprietarie per altre funzionalità (ad esempio la gestione delle liste pazienti) HL7 HL7 nasce nel 1987 per descrivere le modalità per lo scambio in forma elettronica di dati in ambiente sanitario e risolvere i problemi legati all interoperabilita nell ambiente clinico. Dall HL7 Mission statement (1987)si legge: To provide standards for the exchange, management and integration of data that supports clinical patient care and the management, delivery and evaluation of healthcare services.. Attualmente è probabilmente lo standard più riconosciuto a livello internazionale per lo scambio di dati informatici in ambito medico. Lo standard è stato sviluppato inizialmente per il sistema sanitario degli Stati Uniti ed ha accumulato una notevole esperienza nell utilizzo quotidiano nella maggior parte degli ospedali. Lo sviluppo di HL7 ormai coinvolge l intera comunità internazionale e l organizzazione HL7 sta coordinando 82

93 gli sforzi con altri organismi internazionali di standardizzazione (es. CEN/TC 251, DICOM, ISO/TC 215, W3C). Il protocollo HL7 consiste in una grammatica e in un dizionario standardizzato così che i dati clinici e le informazioni sanitarie di un paziente possono essere condivise tra tutte le applicazioni sanitarie. Esso definisce il livello di interoperabilità per lo scambio dei messaggi tra i vari sistemi e le organizzazioni, per il supporto alle decisioni, i linguaggi di mark-up utilizzati per la definizione dei documenti, le interfacce tra applicazioni, i metodi per lo sviluppo dei messaggi ed il modello di rappresentazione dei dati, i tempi e la comunicazione di errori specifici tra le applicazioni. HL7, quindi, standardizza l intero complesso ospedaliero a livello di scambio di dati clinici tra i vari settori e reparti, rende le varie entità del mondo sanitario interoperabili, fornisce interfacce che funzionano a prescindere dal tipo di rete o protocollo di comunicazione su cui si appoggiano, ha uno standard di messaging che permette il flusso di dati fra sistemi diversi. L HL7 concettualmente viene definito come un interfaccia application-to-application inserita nel livello sette della pila ISO / OSI (Open System Interconnection). Lo standard HL7 si occupa solo del livello 7 o livello applicazione dove vengono definite le specifiche di astrazione del messaggio, i dati da scambiare, l evento e il comportamento in caso di errore, e non si occupa dei livelli sottostanti. In questo modo, in conformità con gli elementi definiti dall ISO (International Organization for Standandardization) l HL7 non si occupa del metodo con cui avverrà l inoltro del messaggio. Quindi, la dizione Level 7 fa riferimento proprio al livello più alto del modello OSI. Il paradigma centrale del protocollo per lo scambio dati è lo scambio di messaggi tra applicazioni che vogliono comunicare. HL7 è un protocollo governato da eventi: ad eventi nel mondo reale, come situazioni di pericolo per il paziente, corrisponde l inizio di una comunicazione tra le applicazioni interessate. L evento è chiamato evento trigger. In altre parole, un applicazione che incontra un evento nel mondo 83

94 Figura Composizione di un messaggio HL7. reale invia un messaggio ad altre applicazioni che hanno bisogno di essere informate su tale evento. Un messaggio è quindi una collezione di dati contenente informazioni inviate a seguito di un evento in un sistema sanitario. HL7 di conseguenza descrive in maniera particolareggiata il layout dei messaggi che vengono scambiati. Ogni messaggio è definito da un Message Type che ne identifica la struttura, ovvero le le regole di formattazione utilizzate e la disposizione dei dati. Ad esempio il tipo Messaggio ADT è utilizzato per trasmettere i dati demografici di un paziente da un sistema a un altro. Un codice di tre caratteri contenuto in ogni messaggio identifica il suo Message Type. I messaggi sono divisi in una sequenza ordinata di Segmenti e identificati con il nome del paziente. I Segmenti sono costituiti da Campi (Data Field). I Campi possono contenere Componenti (Data Elements) e Sotto-Componenti (Sub-Sub-Fields). In particolare HL7 è order-sensitive, ovvero i campi dati sono individuati nel messaggio dalla posizione che hanno nel segmento associato. In Figura 2.16 è mostrata una parte di un messaggio HL7. L invio del messaggio segue le seguenti fasi: l applicazione mittente invia il messaggio principale e riceve un messaggio di riconoscimento, mentre il sistema ricevente recepisce il messaggio principale e successivamente invia il messaggio di risposta (ACK). Il protocollo di riconoscimento dell HL7 si basa sul fatto che ogni volta che un applicazione ricevente accetta un messaggio e ne consuma i dati, invia un messaggio di riconoscimento all applicazione mittente. L applicazione mittente non aggiorna lo stato del messaggio inviato fino a quando non ha ricevuto un messaggio ACK. In altre parole, non è sufficiente sapere che il sistema di comunicazioni sottostante ha garantito la consegna del messaggio, è anche necessario sapere che 84

95 Figura Conversionde della stringa XML in un messaggio HL7. [22] l applicazione ricevente ha trattato i dati con successo (livello logico). La struttura illustrata è relativa allo standard versione 2.X, il cui compito principale è stato appunto la standardizzazione dei messaggi, e che attualmente è ancora ampiamente utilizzato. Tuttavia, nel tempo ha mostrato diversi limiti e in particolare l assenza di un supporto esplicito per le nuove tecnologie come Object Technologies, XML e Web Technologies. Per sopperire al problema sono stati sviluppati, ad esempio, diversi middleware con il compito di mascherare i complessi messaggi HL7 all interno di stringhe XML e permettere facilmente l integrazione verso HL7. Il sistema Hydra [22], il cui funzionamento è mostrato in Figura 2.17, ne è un esempio. La complessità dell HL7 viene mascherata da una mappatura del messaggio in una corrispondente stringa XML. La stringa XML risultante equivalente al messaggio HL7 ha sicuramente una struttura molto più semplice perché scompare la struttura a segmenti, campi, componenti, e sottocomponenti; i campi sono referenziati da tag descrittivi. La versione 3, di cui una prima pubblicazione dello standard è avvenuta nel 2005, cerca di porre rimedio ai limiti della versione 2. Si basa su principi object oriented e si pone i seguenti obiettivi: fornire un framework per accoppiare eventi, 85

96 dati e messaggi, migliorare la chiarezza e la precisione delle specifiche, migliorare l adattabilità dello standard ai cambiamenti, andare nella direzione plug and play e sfruttare le tecnologie emergenti come XML. Se la versione 2.X usa principalmente una codifica testuale basata su delimitatori, nella versione 3 lo standard per i messaggi definisce una serie di messaggi, chiamati interazioni, basati sulla sintassi XML. É stato poi introdotto il Reference Information Model (RIM) che rappresenta un modello OO coerente di tutte le informazioni che possono essere condivise ed è il punto di partenza per la struttura ed il contenuto di tutti i messaggi HL7. I modelli sono individuati come collezione di subject, areas, scenarios, classes, attributes, use cases, actors, trigger events, interactions, che determinano le informazioni necessarie per specificare i messaggi della versione HL7. Il RIM cioè esprime il contenuto dei dati richiesti in un determinato contesto clinico e fornisce una rappresentazione esplicita dei collegamenti semantici e lessicali che esistono tra le informazioni trasportate nei campi di messaggi HL7. É a partire dal RIM, infine, che viene generato l XML Schema associato. Le applicazioni che seguono le specifiche dell HL7 e lo adottano come protocollo di comunicazione standard potranno comunicare liberamente tra di loro senza che sia necessario avere ulteriori informazioni sul formato dei dati da scambiare. La compatibilità con lo standard, tuttavia, non implica necessariamente la compatibilità tra i sistemi che lo hanno adottato. Purtroppo nella pratica i fornitori software non aderiscono strettamente allo standard e un applicazione progettata per comunicare con l HL7 non vuol dire che sarà capace di comunicare con tutti. Questo è dovuto alle variazione nel formato dei messaggi; è possibile quindi che una applicazione possa utilizzare messaggi non costruiti correttamente. In questo caso è l applicazione ricevente che deve occuparsi della mancanza di specifici segmenti o di campi che sono richiesti dallo standard o di segmenti non previsti. In aggiunta a questo sono attualmente in uso più versioni dell HL7 con implementazioni differenti, con il risultato di complicare ulteriormente il processo di comunicazione. Il risultato 86

97 è che l HL7 è stato progettato come protocollo standard in ambito sanitario ma può fallire quando le applicazioni non lo implementano nei modi previsti ISO / IEEE Lo standard ISO / IEEE 11073, anche conosciuto come x73, è una famiglia di standard prodotti da un gruppo di costruttori, istituzioni e l IEEE in collaborazione con ISO e CEN. Esso si dedica a differenti livelli del modello ISO / OSI e possiede modelli di riferimento per l accesso ai dati, con servizi e protocolli di comunicazione per l interoperabilità tra dispositivi medici. In aggiunta il tentativo è quello di assicurare l interoperabilità anche con dispositivi che utilizzano altri standard, come HL7 e POCT-1A. Gli obiettivi primari dello standard sono: Fornire interoperabilità plug-and-play real-time a dispositivi per l assistenza sanitaria e per il benessere in generale; Facilitare lo scambio efficiente dei dati acquisiti in qualsiasi ambiente di cura. In particolare real-time indica la possibilità di recuperare dati da più dispositivi, correlarli e processarli o visualizzarli in una frazione di secondo. Plug-and-play indica, invece, la possibilità che al momento dello startup dell utente il sistema riveli automaticamente, configuri e comunichi senza richiedere alcuna interazione umana diretta. Scambio efficiente dei dati significa, infine, che l informazione catturata può essere archiviata, recuperata e processata da diversi tipi di applicazioni senza il supporto di ulteriori software e soprattutto senza perdita di informazione. All interno della famiglia X73 sono consolidati standard precedenti quali il vecchio IEEE 1073 Medical Information Bus (MIB) e gli standard CEN (VITAL e INTERMED). In dettaglio, lo standard 1073 assorbe VITAL per il livello più alto (definisce il formato della rappresentazione di parametri vitali), INTERMED per i livelli intermedi (stabilisce i modelli per l accesso al dato) e MIB per i livelli più bassi 87

98 Figura Timeline dello standard ISO /IEEE (completa il modello con servizi e protocolli di comunicazione per l interoperabilità tra dipositivi medici). L insieme è stato rinominato x (per l ISO) e 1073.x (per l IEEE). La corrispondenza tra tra la nomencaltura ISO e IEEE é: ISO11073-xyyzz / IEEE 1073.x.y.z, dove x,y,z sono i numeri di ogni sottoparte dello standard. In Figura 2.18 è mostrata la corripondenza tra i nomi dei documenti dello standard con i livelli della pila ISO / OSI e le parti che sono state assorbite all inizio del working project. Di seguito verrà introdotta la struttura generale dello standard IEEE e verrà poi trattato più nel dettaglio l insieme di standard ISO / IEEE Personal Health Data che interessano più da vicino il mondo delle Body Sensor Network. Lo standard è diviso nelle seguenti parti principali: Parte 1.x.x MDDL (Medical Device Data Language) Corrisponde alla prima parte dello standard e stabilisce le basi dell intero standard definendo la sintassi, la semantica e il Domain Information Model (DIM). Il DIM è un modello object-oriented dei dati usato per specificare oggetti, attributi, gruppi di attributi, servizi di comunicazione, che dovrebbero essere usati per comunicare i dati dei dispositivi e configurare i dispositivi medici e le funzionalità. Esso va considerato come un astrazione dell entità del mondo reale nel dominio della comunicazione di parametri vitali. 88

99 Tabella 2.5. Alcuni degli standard dell ISO (stato: P=standard pubblicato, D=draft, N=nuovo progetto) Livello OSI Parte Titolo / Contenuto Stato Health Informatics - Point-of-care medical device communication - Framework and overview Health Informatics - Personal health device communication - Technical report - Overview D N yyzz Data & Information Definitions Health Informatics - Point-of-care medical device communication P - Nomenclature Domain information model (DIM) P Device specialization Framework and overview D Vital signs monitor D Pulse oximeter D ECG monitoring D Blood pressure D Cardiac output D Health Informatics - Personal health device communication N - Device specialization - Common framework Pulse oximeter P Heart rate monitor D Blood pressure monitor P Thermometer P Glucose meter P 2yyzz Application profiles Health Informatics - Point-of-care medical device communication P - Application profiles - Base standard Mib elements D Polling mode profile D Baseline profile D Health Informatics - Personal health device communication - Application profile - Optimized exchange protocol S 4 1 3yyzz Transport and physical profiles 1 4yyzz Physical layer interface 3 5yyzz Internetworking support 4 6yyzz Application gateways 9yyzz Related concepts 89

100 L intera parte è formata da Nomenclatura, Dispositivi generici e Virtual Medic Device Specialization (VMD) che insieme vanno a formare il MDDL. La nomenclatura standard (ISO ) comprende un set di codici numerici che identificano ogni elemento che è comunicato tra sistemi. La parte Dispositivi generici corrisponde a una serie di modelli generici di oggetti usati per differenti applicazioni (es. alarm patterns). I VMD rappresentano le specializzazioni di diversi dispositivi medici concreti rispetto al DIM generale: esse forniscono le linee guida su come il DIM dovrebbe essere per uno specifico tipo di dispositivo, come ad esempio un pulsossimetro, un dispositivo di monitoraggio dell ECG etc. In Tabella 2.5 sono mostrate le specializzazioni per diversi dispositivi (parte 10302, 10304, 10306, 10404, ). Il DIM proviene direttamente dallo standard CEN VITAL ed è composto in due parti: modello statico (rappresentato sostanzialmente da un diagramma delle classi) e modello dinamico. Il modello statico è composto di 6 package illustrati con le loro relazioni in Figura Qui non verranno trattati nel dettaglio. In particolare le istanze dell oggetto del DIM che sono disponibili in uno specifico dispositivo medico costituiscono il Medical Data Information Base (MDIB) di quel dispositivo. Il modello dinamico fornisce un modello dei servizi di comunicazione basato sul paradigma agent-manager. Come mostrato in Figura 2.20, quattro step sono necessari affinché due dispositivi possano comunicare: Connessione, Associazione, Configurazione, Funzionamento. Si noti lo scambio della MDIB nella fase di configurazione. Il MIDB caratterizza completamente un dispositivo e, quindi, con questo meccanismo è anche possibile una riconfigurazione dinamica. Parte 2.x.x MDAP (Medical Device Application Profiles) Fornisce dei profili applicativi che danno una serie di restrizioni e vinco- 90

101 Figura Package che compongono il DIM. 91

102 Figura Sequence diagram dell avvio di comunicazione tra due dispositivi. li sull uso di oggetti e servizi definiti dal MDDL adattandoli ai bisogni di una data classe di comunicazione. I MDAP definiscono la collezioni di servizi, che saranno usati per comunicare informazioni nella forma di messaggi MDDL tra dispositivi medici, nei 3 livelli più alti della pila OSI (applicazione, presentazione e sessione). L intera parte è divisa in 3 sottoparti: Base Standard, Baseline Profile e Polling mode Profile. La prima definisce la Protocol Data Unit (PDU) con le definizioni per i diversi servizi, nonché le regole di codifica e le specifiche per il formato numerico dei dispositivi medici. Il Baseline Profile definisce un gestore di eventi di sistema con cui il modello dati viene inviato dal dispositivo durante la configurazione del communication link. Tutte le informazioni scambiate successivamente vengono inviate principalmente come segnalazioni di eventi quando si verifica un cambiamento nello stato di funzionamento o nuovi dati sono disponibili. Il Polling Mode profile definisce un insieme di servizi che permettono all host di interrogare (per fare un poll o una esplicita richiesta), tutti i dati che verranno inviati dal dispositivo; cioè il VMD invia i dati solo quando l host li richiede. Parte 3.x.x Transport and Physical Profiles Questa parte specifica i protocolli e i servizi per le connessioni e il trasporto di 92

103 messaggi utilizzando standard esistenti (TCP/IP, Bluetooth etc.) se possibile. Attualmente sono disponibili gli standard per la connettività wired e wireless a infrarossi (IrDa) ma sono in fase di sviluppo standard per RF WLAN (802.11x) [ ], WPAN (Bluetooth) [ ] e Zigbee ( ). Parte 4.x.x Physical Profiles Specifica servizi e protocolli richiesti dal livello fisico. Parte 5.x.x Internetworking Support Questa parte include alcuni draft in fase di sviluppo e si riferisce al supporto di interconnessione tra reti. Un esempio potrebbe essere quello di avere più pazienti connessi allo stesso information system utilizzando diverse LAN oppure reti ibride composte da una rete wired e un altra wireless. Parte 6.x.x Application Gateways Anche questa parte include alcuni draft in fase di sviluppo. Tutti i documenti che iniziano con il numero IEEE hanno a che fare con l interoperabilità con i diversi protocolli a livello applicazione e col tentativo di ottenere trasparenza bidirezionale. Un esempio potrebbe essere il caso di un gateway tra HL7 e ( ). Part 9.x.x Questo documento descrive il collegamento tra x73 e POCT-1A. ISO / IEEE Personal Health Data Gli standard della famiglia x73, ma gli stessi HL7 e Dicom illustrati precedentemente, sono stati inizialmente pensati e progettati per applicazioni in ambito ospedaliero e con tecnologia wired pertanto si allineano solo in parte con i nuovi requisiti dei sistemi di telemedicina in generale e in particolare con le applicazioni che utilizzano le BSN. Lo standard, infatti, è attualmente troppo complesso, soprattutto per i nodi sensore che, alimentati a batteria, richiedono basso consumo energetico 93

104 Figura Standard che compongono la famiglia di standard ISO / IEEE PHD. e hanno capacità computazionali basse. Il primo requisito non solo richiede di minimizzare la potenza di trasmissione ma anche di ridurre i tempi di trasmissione; questo implica minimizzare l overhead dei protocolli usati. In considerazione della crescente attività nel settore della telemedicina e dei nuovi requisiti richiesti, è stato istituito il nuovo working group ISO / IEEE Personal Health Data che basandosi sullo standard IEEE fino ad ora descritto si differenzia dai primi lavori per l attenzione sui dipositivi medici per uso personale, piuttosto che su dispositivi utilizzati nelle stutture specializzate, e l introduzione di un DIM più snello e di un modello di comunicazione più semplice. In Tabella 2.5 sono mostrati in corsivo alcuni degli standard a cui il nuovo gruppo lavora. Essi includono le specializzazioni di alcuni dispositivi medici personali (pulsossimetro,monitor della pressione sanguigna, monitor del battito cardiaco... ) e un nuovo profilo applicativo (optimezed exchange protocol) con l obiettivo di soddisfare i nuovi requisiti esistenti. Una visualizzazione grafica delle parti a cui lavora l IEEE PHD è mostrata in Figura Il gruppo è costantemente al lavoro per l aggiunta delle specializzazioni di nuovi dispositivi e per la revisione di passate pubblicazioni. Gli standard IEEE PHD sono caratterizzati da una serie di decisioni architetturali che vengono qui presentate: Agente e Manager Lo standard è basato sul paradigma Agente-Manager. Gli Agenti sono dei 94

105 Personal Health Device (dispositivi per la cura personale) e sono generalmente piccoli, poco costosi, alimentati a batteria e che offrono poco in termini di display e altre interfacce utente. I Manager sono tipicamente PC o smartphone con maggiori risorse. Lo standard assume che ogni Agente comunica con un solo Manager mentre un Manager può comunicare con più di un Agente. Facendo un parallelo con le BSN, gli Agenti saranno i nodi sensore mentre il Manager sarà il personal device. Transport-Indipendent La famiglia di standard IEEE PHD sono trasporto-agnostici. Essi definiscono i messaggi che viaggiano tra Agenti e Manager ma non come questi messaggi dovrebbero essere trasmessi, assumendo che un livello di trasporto (Bluetooth, Zigbee... ) possa essere stabilito tra Agenti e Manager con meccanismi che sono al di fuori degli scopi degli standard. Object-Oriented Come già visto per l IEEE 11073, l insieme degli standard è basato sul paradigma object-oriented. Questo approccio assicura flessibilità e permette di aggiungere facilmente nuove specializzazioni per nuovi dispositivi: tutti gli Agenti sono istanze di un oggetto Medical Device System, che verrà illustrato successivamente, e contengono un insieme di altri oggetti predefiniti dall IEEE standard framework. Auto-descrivente e Estensibile Un Agente può sia implementare una o più configurazioni standard oppure può implementare una configurazione personalizzata. Quando un Agente si associa con un Manager esso dichiara la sua configurazione. Con queste informazioni generalmente il Manager avrà già informazioni sull oggetto che modella l Agente perché gli è stata fornita l informazione alla nascita oppure perché si 95

106 è associato in precedenza a quell Agente e ha già imparato il suo object-model. Se il Manager non possiede già conoscenza di questa configurazione chiederà all Agente di descrivere le sue caratteristiche (ascoltando i suoi oggetti). L uso di configurazioni standard e lo scambio di modelli di oggetti quando un Agente con una nuova configurazione si presenta per la prima volta, riduce significativamente lo scambio di dati richiesti quando l Agente si associa con un Manager. Rappresentazione dei dati: ASN.1 Ogni oggetto, e tutti i suoi attributi, sono formalmente definiti usando l Abstract Syntax Notation One (ASN.1). ASN.1 è una notazione internazionalmente standardizzata indipendente dall implementazione, piattaforma e dal linguaggio ( sintassi locale ), per specificare strutture dati ad alto livello di astrazione. É supportato da regole che determinano la precisa organizzazione dei bit, per rappresentare i valori della struttura dati, quando questi devono essere trasferiti su una rete di computer, usando codifiche non necessariamente verbose. ASN.1, dunque, fornisce una serie di regole formali per descrivere la struttura di oggetti in maniera indipendente dalle tecniche di codifica dello specifico dispositivo. Gli oggetti in ASN.1 sono convertiti in uno stream di dati binari ( sintassi di trasferimento ) usando Medical Device Encoding Rules (MDER) che sono un sottoinsieme delle Basic Encoding Rules (BER) 7. L uso di MDER permette agli Agenti di memorizzare template predefiniti per la trasmissione ( canned message ) e modificare soltanto gli spazi bianchi prima dell invio. Questo evidentemente migliora l efficienza in comunicazione. 7 BER è il nome comune con cui vengono definite le regole di codifica di base, o appunto Basic Encoding Rules, di ASN.1. BER è un insieme di regole per la codifica dei dati ASN.1 in un flusso di ottetti che può essere trasmesso attraverso un collegamento di comunicazione, ovvero mappano la sintassi astratta sulla sintassi di trasferimento. La differenza tra ASN.1 e BER può essere chiarita con la seguente similitudine: ASN.1 è come un linguaggio di programmazione, mentre BER è come un compilatore per quel linguaggio. 96

107 Si potrebbe pensare di utilizzare anche XML invece di ASN.1; i messaggi MDER, tuttavia, sono più piccoli degli equivalenti messaggi XML e più semplici da convertire per le macchine in strutture dati interne. L intero system-model della famiglia di standard IEEE si divide in tre modelli principali, ognuno dei quali è trattato separatamente in IEEE : Domain Information Model, Service Model, Communication Model. Vengono a turno presentati qui di seguito: 1. Domain Information Model In piena adesione al paradigma object-oriented gli standard x73 rappresentano un Agente come un insieme di oggetti. Ogni oggetto ha uno o più attributi. Gli attributi rappresentano le misurazioni effettuate o dati di stato dell Agente, che vanno trasmessi al Manager. Così come gli attributi, gli oggetti possono possedere metodi (come GET e SET) con i quali il Manager può interagire con l agente. L Agente, inoltre, può generare eventi, tipicamente per informare il Manager che qualche dato è cambiato. Il DIM utilizzato da IEEE PHD è diverso da quello utilizzato da x73 e mostrato in Figura L IEEE , in particolare, definisce queste classi (che sono istanziate come oggetti): Medical Device System (MDS): ogni Agente ha un oggetto MDS che lo identifica e riferisce il suo stato. Gli attributi dell oggetto MDS identificano l Agente al Manager, rappresentano il tempo e lo stato, e forniscono altre informazioni. L MDS poi contiene zero o più oggetti delle classi presentate ai prossimi punti. Metric: è la classe base per tutti gli oggetti che rappresentano le misurazioni, lo stato e i context-data. La classe Metric, tuttavia, non è mai istanziata da sola ma piuttosto è usata come la classe base per le classe Numeric, Real-Time Sample Array e la classe Enumeration. 97

108 Per ogni oggetto ci sono diversi attributi, alcuni obbligatori, altri opzionali. Questi attributi includono il timestamp, stringhe descrittive, validità e l unità di misura. Numeric: rappresenta una singola misurazione. Lo standard definisce due forme di dati in virgola mobile utilizzabili per le misure ottenute quella a 32 bit e quella a 16 bit. Un oggetto Numeric può ritornare i dati in entrambi i formati e può farlo sia come solo dato di misura (se il contesto permette che il tipo di misura possa essere dedotto) sia insieme all unità di misura o informazioni di stato. Infine sono possibili sia array che singoli valori. Real-Time Sample Array: rappresenta forme d onda, che altro non sono che un insieme di campioni. Un oggetto RTSA contiene informazioni sull intervallo tra campioni, il numero di campioni, la risoluzione, la scala e l offset applicati a ogni valore dei dati. Enumeration: rappresenta informazioni di stato (codici) o annotazioni (testo). Per esempio, questi oggetti possono essere usati per riportare informazioni riguardo a cadute, posizione della persona in casa, allarmi di fumo etc. Persistent Metric Store: rappresenta, in maniera gerarchica, grandi quantità di dati che sono stati acquisiti da un Agente. Ogni oggetto PM-Store contiene metadati e zero o più PM-Segment che contengono i dati. PM-Segment: ogni oggetto PM-Segment contiene metadati e zero o più entry: ogni entry contiene uno o più elementi che contengono le misurazioni. Questa organizzazione fornisce grande flessibilità rispetto ai dati che possono essere memorizzati. 98

109 Figura Class diagram dell IEEE PHD Domain Information Model. Scanner: gli oggetti Scanner possono osservare l esecuzione di misurazioni nell Agente e generare eventi da riportare al Manager. Gli eventi possono essere dei report regolari, come una misurazione che è stata eseguita, oppure eventi triggerati da letture che determinano un allarme. Al momento la classe Scanner, come la classe Metric, non è mai istanziata da sola ma è piuttosto usata come classe base per la classe Configurable Scanner: Configurable Scanner: anch essa non è mai istanziata da sola. A sua volta è la classe base per le due classi: Episodic Configurable Scanner: questi oggetti sono usati per inviare report di dati o eventi che non sono scanditi da intervalli di tempo regolari. Periodic Configurable Scanner: questi oggetti sono usati per inviare report di dati o eventi che sono scanditi da intervalli di tempo regolari. La Figura 2.22 (basata su una figura dello standard IEEE ) mostra l IEEE PHD Domain Information Model attraverso un diagramma UML delle 99

110 Figura Class diagram del DIM di una bilancia pesa persona. classi. L oggetto MDS (e gli oggetti che esso contiene) appartengono all Agente. Il Manager, tuttavia, può costruirsi la propria rappresentazione interrogando l Agente. Dunque riassumendo, un Agente è rappresentato da un oggetto MDS, che contiene uno o più oggetti Metric o PM-Store (rappresentanti i dati) e capace di generare eventi attraverso l oggetto Scanner. La Figura 2.23 mostra un esempio pratico. É illustrato il DIM di una bilancia pesapersona definita dallo standard IEEE L esempio mostra che ogni bilancia ha un oggetto MDS e un oggetto Peso di tipo Numeric. Gli oggetti Altezza e Indice di Massa Corporea sono ancora di tipo Numeric ma opzionali. Si ricordi, infine, che ogni oggetto e tutti i suoi attributi sono formalmente definiti usando ASN Service Model Il Service Model definisce tutto ciò che riguarda il passaggio di messaggi tra Agente e Manager. Lo standard specifica i messaggi e quando essi si presentano. I tipi di messaggi sono: Messaggi relativi alla creazione e terminazione di un associazione tra un agente e un Manager; 100

111 Messaggi che permettono al Manager di accedere alle informazioni nel Domain Information Model (DIM) dell Agente sia per leggere qualche attributo dell Agente, sia per controllare qualche aspetto del suo comportamento; Messaggi, che contengono i dati, inviati dall Agente al Manager. Questi sono chiamati Eventi. I messaggi di evento possono essere provocati dal Manager o dall Agente stesso, e sono utilizzati sia per segnalare informazioni di configurazione, sia per trasferire i valori di misura. Il Service Model definisce modalità efficienti e flessibili affinchè un Agente possa passare al Manager la propria configurazione. In questo modo il Manager può costruirsi una propria immagine degli oggetti che compongono l Agente. In particolare, gli Agenti possono descrivere se stessi durante la fase di associazione (o discovery ). Un Agente annuncia che ha una configurazione standard, che dovrebbe essere già nota al Manager, oppure una configurazione personalizzata. In entrambi i casi, il Manager può chiedere all Agente di descrivere tutti i suoi oggetti durante il processo di configurazione in modo da costruirsi una propria mappa degli oggetti che compongono gli Agenti. Gli Agenti possono essere semplici o complessi come richiesto dall applicazione. Questo meccanismo fornisce un interoperabilità plug-and-play. Il Service Model, infine, fornisce anche modalità efficienti di invio dall Agente al Manager di messaggi contenenti i valori di misura. In Figura 2.24a viene mostrato lo scambio di messaggi tra un Agente (la bilancia di Figura 2.23) e un Manager (uno smarthphone, un PDA... ). Se il Manager non riconosce l Agente allora quest ultimo invierà informazioni sulla propria configurazione contente i dettagli di tutti i suoi oggetti e i loro attributi (in questo caso Peso, Altezza e Indice di Massa Corporea). Il manager richiede anche i dettagli dell oggetto MDS. Tipicamente tutte queste informazioni vengono memorizzate per rendere la fase di associazione in futuro molto più snella, riducendo l overhead e i tempi necessari per l operazione. In Figura 2.24b è mostrato il caso in cui il Manager 101

112 Figura Messaggio di rischiesta associazione: (a) Agente non riconosciuto. (b) Agente riconosciuto. 102

113 riconosce l Agente. Dopo l associazione, infine, l Agente può inviare i propri dati di misura. La classe Scanner è uno strumento potente che permette di raggruppare diversi oggetti Metric in un singolo payload. Lo Scanner può essere pensato come un oggetto che monitora i parametri e invia notifica al Manager come richiesto. Non tutti gli Agenti hanno oggetti Scanner: la bilancia di Figura 2.23 non ne possiede. Un oggetto Pulsossimetro, invece, potrebbe implementare uno scanner di tipo Episodic Configurable Scanner che invia informazioni al Manager ad ogni battito cardiaco. Oppure potrebbe essere implementato uno scanner di tipo Periodic Configurable Scanner che invia dati ogni 5 secondi. In questo contesto i vantaggi della fase di configurazione, dove vengono negoziate tutte le informazioni, sono i seguenti: 1. Siccome i dati contenuti all interno del report inviato dallo scanner, come tutti gli altri oggetti, sono specificati nella fase di configurazione, l Agente ha piena flessibilità sulla definizione dei dati che invierà perché qualsiasi configurazione sarà intellegibile al Manager; 2. I report inviati sono progettati per richiedere la minor banda possibile. Le informazioni statiche nei messaggi di evento, infatti, sono state anch essi definiti nella configurazione; in questo modo ogni report deve solo passare al manager i valori dei dati. Cioè, viene effettivamente trasmessa solo l informazione dinamica. Il termine statico si riferisce quin alle informazioni che non cambiano tra misurazioni e misurazioni e che sono sfruttate per il parsing. Ad esempio se Agente e Manager si sono accordati sull unità di misura utilizzata attraverso un attributo Unit-value scambiato in fase di configurazione allora l Agente sarà abilitato ad inviare solo uno stream di byte che contengono i valori di misure e il Manager saprà come interpretarli. Questo meccanismo riduce l overhead dei messaggi significativamente, permettendo tempi di in- 103

114 Figura (a) Operazioni di un oggetto Scanner. (b) Operazioni per l accesso al PM-Store. 104

115 vio più brevi e riduzione del consumo di potenza in trasmissione; vantaggi di notevole importanza nei dispositivi che compongono le BSN. Infine, un Agente può specificare se richiede o meno un messaggio di ACK e un Manager può abilitare e disabilitare dinamicamente uno Scanner, avendo in questo modo il controllo completo su quali messaggi di evento gli debbano o meno essere inviati. In Figura 2.25a sono mostrate le operazioni di un oggetto Scanner. Il manager usa il comando SET per avviare lo Scanner (e successivamente per disattivarlo). Ad ogni ciclo l Agente invia messagi di evento contenenti i valori delle misurazioni. In base a quanto negoziato nella configurazione, può seguire o meno un messaggio di ACK. In Figura 2.25 è mostrato, invece, le operazioni dell oggetto Persistent Metric Store che implementa un semplice file system. L oggetto Bilancia in Figura 2.23 non ne possiede uno; anche gli oggetti PM-Store, dunque, non sono sempre presenti. Riutilizzando l esempio del pulsossimetro, uno o più oggetti PM-Store possono essere utilizzati per memorizzare il livello di SpO 2, il timestamp e la frequenza di polso. Il dato attuale è contenuto in uno o più oggetti PM-Store e in questo caso ogni oggetto PM-Segment contiene i dati di una sessione di monitoraggio continuo. Gli oggetti PM-Store sono abbastanza semplici in modo da consentire la memorizzazione in maniera molto efficiente e abbastanza flessibili per memorizzare praticamente qualsiasi tipo di dati che il dispositivo è in grado di misurare. Ancora una volta come per tutti gli oggetti IEEE 11073, l Agente riporta le informazioni sul PM-Store e PM-Segment durante la fase di configurazione, in modo che il Manager non debba conoscere in anticipo il formato di dati. Lo scambio di messaggi segue queste fasi: l Agente riempe un oggetto PM- Segment con i dati rilevati; il Manager interroga l Agente per recuperare i dati memorizzati e per ogni oggetto PM-Segment di interesse istruisce l Agente ad avviare la trasmissione. L Agente può dividere il PM-Segment in chunk di dimensioni 105

116 Figura Sistema generico di telemedicina che integra sistemi eterogenei. gestibili e li invia in successione come messaggi di evento. Infine quando il Manager ha recuperato i dati dall Agente, può cancellare i PM-Segment per il riuso. 3. Communication Model Il Communication Model, come già anticipato, supporta una topologia in cui uno o più Agenti comunicano su una connessione punto-punto a un singolo Manager. Inoltre l IEEE è transport-indipendent. Per ogni connessione punto-punto, il comportamento dinamico del sistema è descritto con uno statechart diagram. Vengono definiti gli stati e sottostati che una coppia Agente e Manager attraversa, inclusi gli stati relativi alla connessione, associazione e funzionamento. Il modello, inoltre, definisce nel dettaglio anche l entry, le condizioni di uscita e di errore per ogni stato e le procedure operative per la trasmissione dei dati di misura. Infine l altra funzione del Communication Model è convertire i dati modellati nel DIM con ASN.1 in una sintassi di trasferimento che, come già visto, avviene attraverso le MDER. ISO / IEEE come middleware Il paradigma Agente Manager sul quale si fonda l intera famiglia di standard x73 offre una soluzione semplice al problema dell interoperabilità. In conformità con gli standard 11073, l interoperabilità a livello locale tra dispositivi differenti per il monitoraggio che vanno a comporre una BAN, ma anche una PAN o una Home Area 106

117 Network (HAN), può essere risolto connettendo tutti i device con un compute engine (CE) centrale che agisce come connessione principale con la rete extra-body. Il CE controlla l interazione tra diversi dispositivi che formano una BAN, preleva i dati raccolti e controlla i dispositivi in maniera da consentire il monitoraggio del paziente. In Figura 2.26 è mostrato un esempio che utilizza questa soluzione. Tra le connessioni presenti certamente la rete BAN, formata da numerosi dispositivi eterogenei, necessita di una standardizzazione che renda omogenea l interfaccia tra dispositivi e CE. Inoltre l altra sfida è poter creare sistemi di telemedicina complessi che fanno capo a server di telemonitoraggio che utilizzano informazioni provenienti da più reti BAN, che contengono esse stesse dispositivi e CE di diversi costruttori, e siano a loro volta connessi a sistemi EHR. In questo scenario l impiego di tecnologie di middleware che utilizzino IEEE fornisce portabilità (differenti sistemi di telemonitoraggio possono essere connessi a diversi sistemi di telemedicina) e interoperabilità (applicazioni mediche in differenti ambienti clinici possono scambiare informazioni tra dispositivi connessi al paziente). 107

118 Analisi di un caso di studio: Il morbo di Parkinson La malattia di Parkinson è una malattia degenerativa del sistema nervoso centrale, il cui sintomo principale è costituito da un alterazione del movimento volontario e automatico che diventa più lento e difficile; spesso si instaura il caratteristico tremore. La persona con Parkinson presenta numerose cause di sofferenza. Oltre la ridotta mobilità e le cadute, anche, disturbi del sonno, perdita delle abilità, disturbi dell affettività e delle emozioni, difficoltà relazionali in ambito familiare e sociale fino all isolamento, con una consapevolezza quasi sempre lucida dei cambiamenti. La malattia costa ogni anno 2 miliardi e 345 milioni di euro allo Stato. Solo la spesa giornaliera per i farmaci è di un milione di euro. L età media d insorgenza della malattia di Parkinson è di 62,6 anni, ma nel 10% dei casi si manifesta prima dei 50. Nel 2009 in Italia si sono registrati circa 200 mila casi e il numero delle persone con Parkinson è destinato a raddoppiare nei paesi più popolati nei prossimi 25 anni. Le proiezioni mostrano che nei 15 paesi più popolati del mondo, che rappresentano i 2/3 della popolazione mondiale, le persone affette da malattia di Parkinson sono 4,1 4,6 milioni. Questo numero è destinato a raggiungere 8,7 9,3 milioni nel La valutazione quantitativa del controllo motorio e dei disordini del movimento è un argomento di grande interesse. Fin dagli anni 60 è stato possibile dotare i laboratori di strumenti sofisticati in grado di misurare la performance motoria in 108

119 Tabella 2.6. Comuni disordini del movimento nel morbo di Parkinson. Bradicinesia Acinesia Episodi di freezing Bilanciamento e controllo della postura ridotto Discinesia Velocità e ampiezza ridotta dei movimenti, difficoltà ad iniziare un movimento. Nei casi estremi è conosciuta come ipocinesia, a sottolineare la riduzione significativa di movimenti spontanei del corpo. Carenza o scomparsa dei movimenti volontari accompagnata dalla totale mancanza di espressioni sul viso. Blocchi motori improvvisi durante l esecuzione di una sequenza di movimenti. Difficoltà a mantenere la posizione eretta in seguito a un movimento del centro di massa o con gli occhi chiusi; difficoltà a mantenere anche la stabilità in posizione seduta o durante il movimento da una posizione all altra. Movimento anormale e involontario dei muscoli del corpo. Tremore Tipicamente tremore a riposo; più raramente tremore posturale o d azione. Rigidità Ipertonicità e iperreflessia nei muscoli agonisti e antagonisti in alcuni arti. maniera accurata e dettagliata. Tuttavia, la sola disponibilità di strumenti avanzati non è garanzia di successo nell analisi dei disturbi del movimento in quanto questi si possono presentare solo in situazioni specifiche, difficili da riprodurre in laboratorio. Le tecniche di monitoraggio tradizionali hanno limiti di non poco conto: devono essere effettuate in laboratori specializzati, risultano dispendiose sia in termini di tempo che di denaro, dal punto di vista psicologico il paziente risulta essere condizionato, in quanto se esso si sente osservato o sotto esame tende a rispondere diversamente da quanto farebbe in un ambiente a lui congeniale, dal punto di vista fisico alcune tecniche richiedono molti cavi e elettrodi che condizionano il movimento del paziente, il periodo di osservazione non può essere troppo lungo, in quanto non si possono sottoporre i pazienti (tipicamente anziani o con gravi problemi di deambulazione) a sforzi prolungati e non si possono monitorare i pazienti durante il sonno. In tal senso i nuovi vantaggi introdotti dalle BSN possono dare notevoli benefici alla ricerca. Il morbo di Parkinson, nel caso specifico, è caratterizzato da una varietà di disturbi motori come il tremore, l acinesia e la bradicinesia, a cui si possono aggiungere le discinesie indotte dalla terapia prolungata con levodopa. In Tabella 2.6 sono riassunti i principali disordini del movimento che si manifestano in persone 109

120 affette dal morbo di Parkinson. La levodopa 8 (o L-DOPA) è attualmente il farmaco più efficace nella terapia del Parkinson, ma l utilizzo prolungato porta numerosi effetti collaterali, fra cui discinesia e acinesia, quest ultima in modo particolare al risveglio. D altra parte non esiste in questo momento un farmaco che possa fermare i progressi della malattia; la levodopa può solo limitarne i sintomi. Allo stato attuale l unico metodo per misurare le acinesie, consiste nel far compilare al paziente un diario giornaliero in cui annotare ogni disfunzione motoria. Molto spesso però il diario risulta essere incompleto o compilato in maniera molto approssimativa: questo perché i malati di Parkinson sono spesso anziani, a volte con disfunzioni cerebrali dovute ad altre patologie, senza contare la frustrazione che crea la rigidità dovuta all acinesia, a causa della quale la compilazione del diario diventa, agli occhi del paziente, un inutile ulteriore supplizio. Alla luce di tutto questo, risulta chiaro che sarebbe estremamente proficua la possibilità di misurare in maniera quantitativa lo stato motorio di tali pazienti nel corso della giornata, anche in relazione allo schema di assunzione della levodopa. Inoltre, data la necessità di valutare nuove terapie farmacologiche e chirurgiche emerse recentemente, la disponibilità di un metodo di misurazione quantitativo diventa sempre più importante. La tecnica quantitativa più accurata nella misura del movimento umano è oggi rappresentata dai sistemi di analisi ottica, che possiedono una risoluzione superiore a 0,2 mm in un range di 2 m 3, ma che sono estremamente costosi e, analogamente alle scale, permettono lo studio del paziente esclusivamente in laboratorio. Lo studio e la detection dei disordini del movimento mostrati in Tabella 2.6 può essere condotto attraverso l utilizzo di accelerometri e giroscopi (questi ultimi soprattutto per la posture recognition ). Al riguardo numerosi sono i lavori già 8 Levodopa: precursore della dopamina che, a differenza di quest ultima, supera agevolmente la barriera ematoencefalica e per questo utilizzato per correggere il deficit di dopamina del morbo di Parkinson. 110

121 pubblicati. Gli accelerometri rappresentano quindi una nuova frontiera, in via di evoluzione, nel follow up del morbo di Parkinson, e consentono di integrare utilmente le scale cliniche, essendo in grado di misurare correttamente sia il tremore sia le discinesie (classificazione corretta nel 95% dei casi). É però importante fare alcune puntualizzazioni. Un metodo di valutazione quantitativa applicato ai sintomi del morbo di Parkinson, deve essere in grado di distinguere fra numerosi stati motori; in particolare è necessario che possa differenziare i movimenti volontari dalle discinesie durante la fase on, e l acinesia dall immobilità volontaria durante la fase off. Questo pone l esigenza di individuare specifici parametri e tecniche di classificazione che procurino ai medici un oggettiva caratterizzazione di questi sintomi e che abbiano la capacità di riconoscere i diversi disturbi motori e di distinguerli dai movimenti normali. 2.6 Il tremore nel morbo di Parkinson I primi effetti collaterali della levodopa emergono in molti pazienti dopo 3-7 anni di terapia. Si presenta un fenomeno (vacanza DOPA) per il quale i pazienti incominciano a fluttuare fra uno stato off (alcune ore dopo l assunzione del farmaco in cui riemergono i sintomi tipici della malattia) ed uno stato on (in cui il farmaco è attivo ed i sintomi si attenuano). É proprio durante quest ultimo stato che si possono manifestare le discinesie, la cui comparsa sembrerebbe dipendere principalmente dalla distribuzione delle dosi di farmaco nel tempo e dalla loro entità. É possibile, dunque, individuare tre fasi distinte che caratterizzano l evoluzione della malattia: 1. Stato OFF : comparsa dei sintomi classici (tremore, movimenti lenti) quando l effetto dei medicinali finisce; 2. Stato ON : movimenti normali liberi da tremore quando la terapia è bilanciata; 3. Manifestazione delle discinesie quando la concentrazione del farmaco diventa elevata. 111

122 Tabella 2.7. Tipi di tremore e intervalli di frequenze associati. Tipi di tremore Frequenza (Hz) Note Normale tremore della mano 9 25 Piccola ampiezza Tremore essenziale 4 12 Tremore posturale e di azione Morbo di Parkinson 3 8 Tremore a riposo Lesioni cerebrali 1,5 4 Bassa frequenza (<4 Hz e unilaterale) Il tremore negli arti, il primo sintomo evidente del morbo di Parkinson, cambia tra le diverse fasi. L estrazione di parametri che lo caratterizzano offre un contributo fondamentale alla classificazione dei 3 periodi e all obiettivo finale di osservare gli effetti della cura sul paziente. Il tremore è tipicamente tremore a riposo 9 alle frequenze tra 4 e 6 Hz e con ampiezza media. É caratterizzato dal cosiddetto movimento del confezionatore di pillole. Tale tremore è massimo a riposo, diminuisce durante il movimento e scompare col sonno; aumenta inoltre con le emozioni e la fatica. Generalmente, sono maggiormente colpite le mani, le braccia e le gambe, secondo tale ordine. Possono anche essere interessate la mandibola, la lingua, la fronte e le palpebre, mentre la voce non viene coinvolta. Meno comunemente è osservabile il tremore di azione, a frequenze tra i 6 e gli 8 Hz, che può essere osservato durante l esecuzione dei movimenti oppure tremore posturale, osservabile quando la persona sostiene un peso con un arto o incontra resistenza al movimento degli arti, il tronco, la testa o il collo. Ciò che fa variare di più l ampiezza del tremore sono le condizioni d appoggio e in particolare, nel caso di tremore della mano, il punto d appoggio della mano stessa. Il tremore non si manifesta in un unica direzione ma contiene componenti nelle tre direzioni, con una direzione provilegiata, e non è sinusoidale: la frequenza fondamentale F 0 è accompagnata da componenti armoniche, principalmente 2F 0 e 3F 0. La mano che trema passa bruscamente da una posizione estrema all altra come se fosse limitata da ostacoli. 9 si presenta a un estremità poggiata su una superficie 112

123 Diverse sono le tecniche finora utilizzate per l analisi del tremore. Si è già accennato a sistemi di analisi ottica. In [42] lo studio del tremore è condotto attraverso l analisi della scrittura tramite penna su tablet PC. Altri studi utilizzano l elettromiografia tramite sensori EMG. Gli accelerometri hanno il notevole vantaggio di permettere il monitoraggio everywhere e 24 ore su 24. Permettono, inoltre, la detection di altri disordini del movimento che caratterizzano la malattia (Tabella 2.6), oltre a fornire altre funzionalità come ad esempio il rilevamento di cadute, a cui gli affetti da Parkinson possono incorrere con maggiori probabilità. Infine è importante associare l analisi del tremore alla posture recognition siccome la posizione del corpo può influenzare l entità del tremore e le discinesie. L utilizzo di accelerometri, il cui utilizzo nel riconoscimento della postura e delle attività svolte è fondamentale (insieme ai giroscopi), rappresenta in tal senso il vero valore aggiunto nello studio del tremore. L ampiezza più grande dell accelerazione di una mano durante un movimento è ±5g. Accelerazioni superiori (nell intervallo di ±20g) possono manifestarsi solo in situazioni eccezionali, quali ad esempio l atterraggio dopo un salto dovuto alle vibrazione nei tessuti. Di conseguenza un dispositivo robusto deve utilizzare accelerometri che possono resistere a simili accelerazioni. Qui di seguito è illustrata l implementazione di un applicazione in grado di raccogliere dati accelerometrici da un nodo sensore posto sul dorso della mano, e fissato con una fascia. I dati sono poi utilizzati off-line per l analisi in frequenza del tremore a differenti velocità. Questa applicazione, tuttavia, non può essere utilizzata, con l hardware impiegato, per lo studio del tremore nel morbo di Parkinson. Il vero problema è rappresentato dal peso notevole del sensore che può influenzare sensibilmente il tremore di una persona affetta dal Parkinson. D altronde il nodo utilizzato non è stato pensato per questo tipo di impieghi. Tuttavia, l applicazione è certamente un ottimo esempio per mostrare la possibilità di poter condurre con dispositivi estremamenti economici, rispetto alla strumentazione correntemente utilizzata 113

124 Figura (Sinistra) Sensor board MTS420. (Destra) Iris Mote. in ambiente ospedaliero, analisi quantitative significative nella caratterizzazione di alcune malattie croniche estremamente diffuse. 2.7 Hardware e Software Design Per poter acquisire i dati accelerometrici, effettuare il debug del codice creato, compilarlo, installarlo sui sensori e quindi testarlo per poi effettuare le sperimentazioni occorrono degli strumenti hardware e software. L hardware consiste nei sensori Iris Mote, in una programming board necessaria per poter flashare il codice sui sensori, una sensor board con accelerometro biassale per poter misurare le accelerazioni e in una base station che rileva i messaggi contenenti le letture inviati dal mote; il software occorre per interfacciare l hardware con il PC, per compilare il codice ed installarlo sui sensori, per leggere i dati rilevati dalla base station. É stato quindi utilizzato il pacchetto WSN PROFESSIONAL KIT della Crossbow costituito da 7 mote, 6 sensor board, una programming board, una base station, una data acquisition board ed un cd contenente driver, manuali e dei software di monitoraggio. TinyOS e compilatore nesc Naturalmente per la creazione del codice, per il debugging e la compilazione è necessario che sulla macchina di sviluppo utilizzata siano installati TinyOS ed un compilatore nesc. Il sistema operativo TinyOS2.1, così come le sue versioni 114

125 Tabella 2.8. Riassunto delle specifiche dell ADXL202JE. Tipo di Sensore Dispositivo Analogico ADXL202JE Canali X (ADC1), Y (ADC2) Range ±2 G (1 G = 9,81 m/s 2 ) Sensibilità 167 mv/g, ±17% Risoluzione 2 mg (0,002 G) RMS Offset VBATTERY/2 ±0,4 V Range operativo 3,6 a 3,0 V Interfaccia Interfaccia Analogica precedenti, sono forniti solo per sistemi Linux, per cui in Windows è necessario l utilizzo di Cygwin, il quale consente, appunto, il porting di software per sistemi POSIX su sistemi Microsoft. In particolare è stata utilizzata la versione 1.1 di TinyOS siccome la Crossbow ancora non fornisce i driver compatibili con TinyOS2.1 per l accelerometro sulla sensor board utilizzata. Iris Mote Si tratta di sensori della Crossbow basati su protocollo ZigBee e modulo radio a 2.4 GHz. É caratterizzato da un ampio raggio d azione del modulo radio, fino a tre volte quello dei precedenti Mica, e memoria doppia rispetto a questi. Sono dotati di un processore XM2110CA basato sull Atmel ATmega1281. É bene osservare che quello che normalmente viene indicato come sensore è costituito in realtà dal modulo radio e dal processore, al più con l aggiunta del modulo per batterie, e prende il nome di mote board. I veri sensori invece sono su un ulteriore scheda che prende il nome di sensor board. In Figura 2.27-destra è mostrato l Iris e cerchiato in rosso il connettore al quale collegare la sensor board. In Appendice è possibile leggere il datasheet del mote. Sensor board Accelerometro ADXL202JE Nel developement kit le mote board sono accompagnate da sensor board MTS400, le quali sono dotate di accelerometro biassiale, sensore di pressione, sensore luminoso, 115

126 Figura Programming Board MIB520. sensori di umidità e temperatura, e sono equipaggiabili con modulo GPS; in tal caso sono indicate come MTS420 (Figura 2.27-sinistra). In Appendice è riportato il datasheet. In particolare l accelerometro è l ADXL202JE: un accelerometro MEMS biassale, caratterizzato da un assorbimento di corrente molto basso (<1 ma). Può essere utilizzato per il rilevamento di tilt, movimenti, vibrazione e/o misurazioni sismiche. Le uscite dell accelerometro sono connesse ai canali dell ADC (ADC1 e ADC2) sul mote. Un riassunto delle specifiche dell ADXL202JE è presentato in Tabella 2.8. L accelerometro resiste anche ad accelerazioni improvvise di 1000g e quindi è adatto a sopportare anche accelerazioni che vadano molto oltre il suo range operativo. Infine, come scritto sul datasheet dell accelerometro, la sensibilità e l offset hanno un ampia tolleranza iniziale e una semplice calibrazione può essere fatta utilizzando come riferimento l accelerazione di gravità. Nel seguito verrà illustrata la calibrazione fatta con questo metodo. Programming board Come detto, si tratta di un dispositivo utilizzato per flashare la ROM dei vari sensori con il codice necessario all esecuzione delle istruzioni. Nello specifico, si utilizza la MIB520 della Crossbow. In Figura 2.28 sono evidenziati i connettori per il collegamento del mote e la porta USB per il collegamento ad un computer. In fase di installazione del dispositivo su una macchina la connessione attraverso USB viene 116

127 Figura Base Station. mappata come su una seriale, per cui viene assegnato un numero di porta COM X. Utilizzando Cygwin, TinyOS ed il compilatore nesc, il codice implementato viene compilato e quindi installato sul sensore attraverso il comando da riga di codice: make <platform> install,<mote_id> <programming_board>,<com> dove <platform> indica la piattaforma utilizzata e quindi nel nostro caso iris, <mote id> è, invece, l identificativo che si vuole assegnare al sensore, si tratta di un intero da 0 a 65535, avendo visto che nella forma breve gli indirizzi della specifica sono a 16 bit, <programming board> è mib520, <com> indica l identificativo della seriale su cui è mappata la connessione USB dal sistema operativo. Supponendo dunque che la programming board è sulla porta COM5 e di voler assegnare al mote l id 30, si ha: make iris install,30 mib520,com5 Base Station In tale contesto la base station (Figura 2.29) consiste in un dispositivo che riceve i dati sensibili rilevati dai componenti della rete e li invia ad una macchina cui è collegato attraverso una porta seriale. Si tratta di un dispositivo costituito da una programming board con una mote board collegata sulla quale è installato del codice 117

128 per la rilevazione dei dati. Il codice può differire a seconda di quali dati prendere e come prenderli. Nel nostro caso è stato utilizzato come strumento software XSniffer della Crossbow il quale fornisce anche il codice da flashare sul mote della base station; in tal modo saranno sniffati tutti i messaggi nel raggio d azione dell antenna della base station, la quale li invierà alla seriale del PC cui è collegata, dove un software ne consentirà la visualizzazione a schermo. XSniffer Si tratta di un software realizzato dalla Crossbow e fornito con il Professional Kit. Si compone di codice per mote e software per PC. Il mote rileva tutti i messaggi scambiati in una rete di sensori su un determinato canale e li invia alla porta seriale. Il software per PC rileva tutti i dati che giungono alla porta seriale specificata e li mostra a video attraverso un interfaccia user-friendly. Si tratta di un utile strumento in quanto agevola notevolmente la fase di testing e la fase sperimentale, consentendo di controllare le operazioni svolte dai sensori. Infatti, programmando questi per l invio di messaggi con dati rappresentativi del loro stato, consente di verificare la correttezza delle operazioni che il mote sta eseguendo. In particolare XSniffer è stato utilizzato per salvare in file.csv i dati contenuti nel payload dei pacchetti sniffati. Matlab Per l analisi dei dati raccolti è stato utilizzato MATLAB, un ambiente per il calcolo numerico e l analisi statistica che comprende anche l omonimo linguaggio di programmazione creato dalla MathWorks. MATLAB consente di manipolare matrici, visualizzare funzioni e dati, implementare algoritmi, creare interfacce utente e interfacciarsi con altri programmi. In particolare è stato utilizzato per la lettura dei file.csv contenenti le letture inviate dal mote, la trasformazione in unità di misure ingegneristiche, visualizzazione e analisi dei grafici delle accelerazioni nel tempo e in frequenza. 118

129 Figura Strumenti hardware e software utilizzati. In Figura 2.30 sono mostrati gli strumenti hardware e software utilizzati per l applicazione. 2.8 Acquisizione delle accelerazioni Allo scopo di ottenere i dati accelerometrici da poter analizzare è stato scritto il codice TinyOS per campionare a una certa frequenza le accelerazioni e trasmetterle via wireless all interno di un messaggio che contiene anche informazioni di debug, è stato utilizzato XSniffer per raccogliere e memorizzare i dati inviati dal mote e, infine, è stato necessario calibrare l accelerometro e convertire i dati in multipli dell accelerazione di gravità (mg). Tutto ciò verrà analizzato in questa sezione Implementazione in TinyOS Il codice nesc, da compilare e installare sul mote Iris, è organizzato in 4 file: la configurazione ReadingAccelM.nc, il modulo ReadingAccelM.nc, un file Message.h e il Makefile per la compilazione. Message.h All interno di Message.h vengono definiti: SENSOR BOARD ID: Id della sensor board inserito come informazione di debug nel messaggio inviato; 119

130 TIMER PERIOD: periodo di campionamento in millisecondi. É pari a 16 ms in modo da avere una frequenza di circa 64Hz che, in base a quanto scritto sul datasheet dell accelerometro, permette di ottenere una risoluzione di 2 mg. BUFFER SIZE: Numeri di messaggi da bufferizzare prima di inviare il messaggio. Se il valore posto è pari a 1 allora non sarà prevista alcuna bufferizzazione e ogni messaggio appena pronto verrà inviato. La bufferizzazione, riducendo il numero di pacchetti inviati, riduce sensibilmente il consumo delle batterie; AM DATAMSG: Id dell handler per l Active Message (verrà spiegato successivamente); Struttura del payload da inserire all interno del campo data del TOS Msg, che rappresenta il messaggio effettivamente inviato dalla radio e la cui struttura è definita nel file AM.h (definito in /opt/tinyos-1.x/tos/types all interno del path di installazione di TinyOS1.1): typedef struct DataMsg { uint8_t board_id; uint8_t node_id; uint16_t accel_x[buffer_size]; uint16_t accel_y[buffer_size]; //id sensor board //indirizzo del mote //array accelerazioni asse X //array accelerazioni asse Y } attribute ((packed)) DataMsg; Configurazione: ReadingAccel.nc Nella configurazione viene effettuato il wiring delle interfacce. In particolare il collegamento seguente: ReadingAccelM.Receive -> Comm.ReceiveMsg[AM_DATAMSG]; ReadingAccelM.Send -> Comm.SendMsg[AM_DATAMSG]; 120

131 mostra l utilizzo di interfacce parametrizzate. Le interfacce Send e Receive sono collegate rispettivamente alle interfacce ReceiveMsg fornite da GenericComm (Comm è l alias definito per GenericComm). In generale una freccia verso destra collega un interfaccia sulla sinistra a una implementazione sulla destra, ovvero il componente che usa un interfaccia è sulla sinistra e il componente che fornisce l interfaccia è sulla destra. Il parametro AM DATAMSG definito in Message.h è un intero senza segno a 8 bit: GenericComm fornisce 2 8 = 256 differenti istanze di SendMsg e ReceiveMsg, e AM DATAMSG ne identifica univocamente un istanza all interno di tutto il codice. Questo è il modo in cui gli handler degli Active Message sono collegati insieme ed è il meccanismo con cui è possibile gestire più tipi di messagi in un applicazione. I seguenti, invece, sono i collegamenti tra le interfacce utilizzate da ReadingAccel a quelle fornite da Accel, che rappresenta il componente che permette di utilizzare l accelerometro: ReadingAccelM.AccelControl -> Accel.StdControl; ReadingAccelM.AccelCmd -> Accel.AccelCmd; ReadingAccelM.AccelX -> Accel.AccelX; ReadingAccelM.AccelY -> Accel.AccelY; Gli altri collegamenti non vengono qui dettagliati ma in Figura 2.31 è possibile vedere i collegamenti tra i diversi componenti. La figura è stata generata con il comando: make iris docs Modulo: ReadingAccelM.nc Il modulo rappresenta in un certo senso l implementazione vera e propria: vengono specificate le interfacce utilizzate e fornite e vengono implementati gli eventi 121

132 Figura (Sopra) Collegamenti tra i componenti del programma ReadingAccel. (Sotto) Sequenza di eventi che caratterizzano il programma. 122

133 Tabella 2.9. Stato dei LED del mote. LED GREEN On RED Toggle YELLOW Toggle GREEN Toggle Significato Inizializzazione Colpo di clock Invio eseguito Invio fallito delle prime e i comandi delle seconde. In Figura 2.31 è mostrato il flusso di eventi dell applicazione. Dopo l inizializzazione quando il componente è avviato viene acceso l acceloremetro (che stando alle informazioni del datasheet impiega 16 ms) tramite la funzione PowerSwitch(1). L operazione di accensione è di tipo splitphase. Questo significa che la chiamata del comando ritornerà immediatamente, ma un evento, in particolare l Evento1, effettuerà una callback successiva a segnalare che l operazione è stata completata. Una volta che il sensore è stato acesso si possono avviare le letture delle accelerazioni. Bisogna dunque avviare il clock software che temporizza gli istanti di campionamento. Ad ogni colpo di clock verrà generato un Evento2. L implementazione dell Evento2 prevederà la chiamata a funzione che avvierà il campionamento dell accelerazione sull asse X. Anche questa operazione è di tipo split-phase. Analogamente a prima, l implementazione dell Evento3, che segnala la disponibilità del dato, prevederà il salvataggio del dato campionato all interno dell array contenente le accelerazioni per l asse X e la chiamata a funzione che avvierà il campionamento dell accelerazione sull asse Y. L implementazione dell Evento4, oltre a salvare ovviamente l accelerazione campionata, contiene una chiamata a un task send msg() se il numero di letture bufferizzate è effettivamente uguale a quello desiderato; questo task si incaricherà di inviare in broadcast (ma è possibile anche inserire direttamente l indirizzo della base station, che tipicamente vale 0) il messaggio con i dati campionati. Nell implementazione è stato previsto anche un lampeggiamento opportuno dei LED presenti a bordo del mote Iris da utilizzare come informazione di debug. In Tabella 2.9 è mostrato lo stato dei LED e i relativi significati da attribuire. 123

134 Figura XSniffer: Sniffing dei messaggi. (Rettangolo rosso) Dati rappresentanti le accelerazioni; (Rettangolo verde) Interfaccia per selezionare la porta seriale Raccolta e memorizzazione dei messaggi Come già anticipato, per la raccolta e memorizzazione dei dati accelerometrici inviati dal mote alla base station è stato utilizzato XSniffer. Il primo passo è selezionare la porta seriale (Figura 2.32 rettangolo verde), sulla quale è stata mappata la base station, corrispondente alla lettura dei pacchetti in arrivo. Sia la programming board che la base station sono mappate ognuna su due porte seriali del tipo COM x e COM x+1. La porta col numero più basso va utilizzata per il flash della ROM sul mote, l altra per la raccolta dei dati. Una volta selezionata la porta premendo START si avvia lo sniffing dei pacchetti che vengono mostrati a video in tempo reale. In Figura 2.32 è mostrata una schermata di XSniffer e all interno del rettangolo rosso sono mostrati i dati rappresentanti le ac- 124

135 celerazioni. Nella sezione successiva verrà spiegato come interpretare correttamente i dati visualizzati da XSniffer. É chiaro, tuttavia, che una visualizzazione dei dati in questo modo non risulta utile per le analisi che si vogliono eseguire. Ciò che effettivamente è stata utilizzato in questo lavoro è la possibilità che XSniffer offre di salvare i dati all interno di un file.csv (foglio di calcolo). Tutte le letture effettuate sono state salvate all interno di file che verranno poi lavorati da Matlab. Si è scelta questa soluzione data la semplicità dell applicazione che richiede soltanto un analisi off-line dei dati. Come illustrato alla sezione possono essere utilizzati numerosi software esistenti o implementare altrettante soluzioni ad hoc Calibratura e conversione in mg Una volta memorizzati i messaggi, è necessario automatizzare l estrazione delle letture dell accelerometro dai file.csv creati da XSniffer, per semplificare e velocizzare la successiva analisi dei dati, e convertirle in unità di misura ingegneristiche. I dati in uscita all accelerometro, infatti, non sono già in m/s 2 ma occore trasformarli opportunamente. I valori delle accelerazioni inseriti all interno del pacchetto, infatti, sono solo il numero di conteggi in uscita all ADC. Entrambe le operazioni vengono fatte all interno di una function Matlab: function [Accel_X Accel_Y] = retrieve_accel(testo) che come parametro di input ha il file.csv da utilizzare. Per l estrazione dei dati dal file viene utilizzata la routine Matlab csvread: -1- %Leggo dal file csv generato da Xsniffer -2- A = csvread(testo,1,14); -3- %Estraggo le due accelerazioni -4- Accel_X = A(:,1:2); -5- Accel_Y = A(:,3:4); 125

136 -6- %Converto in unico valore decimale -7- Accel_X(:,1) = Accel_X(:,2).*256 + Accel_X(:,1); -8- Accel_Y(:,1) = Accel_Y(:,2).*256 + Accel_Y(:,1); -9- %Cancello la seconda colonna -10- Accel_X(:,2) = [ ]; -11- Accel_Y(:,2) = [ ]; Alla riga 2 la routine csvread salva all interno della matrice A il contenuto del file testo a partire dalla seconda riga, come indicato dal secondo parametro, e la quindicesima colonna, come indicato dal terzo parametro (la numerazione di righe e colonne parte da 0). Questo perché, aprendo con un editor di testo un file.csv salvato da XSniffer, la sua struttura è la seguente: ElapsedTime,msec,Addr,RF,Type,Grp,Len,Src,Orgn,SeqNo,Hops,AppId,1,2,3... 0:00:00,109,Bcast,53,0,125,6,,,,,,134,1,212,1,200,1 0:00:00,109,Bcast,52,0,125,6,,,,,,134,1,212,1,200,1... Bisogna quindi ignorare la prima riga e selezionare solo le ultime 4 colonne che rappresentano le accelerazioni a cui siamo interessati come già visto in Figura 2.32 (il passaggio da una colonna all altra è individuato dalla virgola). Il numero 134, invece, è l identificativo della sensor board definito in Message.h e 1 è l id assegnato al mote in fase di installazione. XSniffer fa un parsing dei messaggi non interessandosi della struttura logica dei dati nel payload del pacchetto ma semplicemente convertendo in decimale un byte alla volta. Siccome le accelerazioni sono ognuna 2 byte allora le prime due colonne delle 4 selezionate rappresentano l accelerazione sull asse X mentre le ultime 2 sono l accelerazione sull asse Y. Ad esempio utilizzando i dati di cui sopra l accelerazione X contenuta nel primo pacchetto sniffato, è data dalla coppia (212, 1) e siccome i dati sono inviati in formato little-endian il secondo numero individua gli 8 bit più significativi. A questo punto è banale la conversione in decimale: 126

137 accelx = (1 2 8 ) = 468 Questa operazione è eseguita alle righe 7 e 8. Memorizzati i dati all interno di due vettori è necessario ora convertire questi valori in unità di misure ingegneristiche. In particolare si convertirà in un multiplo dell accelerazione di gravità e più precisamente in mg. La formula seguente, utilizzata per la conversione, è suggerita nella stessa documentazione fornita dalla Crossbow: Accelerazione in mg = ( 1, 0 ) calib pos1g AccelData scale f actor 1000 dove AccelData = valore in uscita all ADC scale factor = calib pos1g calib neg1g 2 calib pos1g = accelerazione a + 1g calib neg1g = accelerazione a 1g La formula utilizzata, tramite i valori di calib pos1g e calib neg1g, permette di calibrare l accelerometro utilizzando l accelerazione di gravità come riferimento. Questi valori possono variare sensibilmente tra diversi accelerometri e dunque non esistono valori universali da poter utilizzare; l unico modo per ottenere una calibrazione fine è misurare i valori per il proprio accelerometro e sostituirli all interno della formula. Basta quindi orientare l accelerometro in modo che un asse sia prima orientato a +1g e successivamente, dopo una rotazione di 180, a -1g e leggere i valori di conteggio dell ADC. L operazione va ripetuta per entrambi gli assi. Il procedimento di rotazione è mostrato in Figura Alla sinistra la sensor board è orientata in modo da avere l asse Y dell accelerometro che punta verso l alto. In questa posizione l asse X è perpendicolare all accelerazione di gravità 127

138 Figura Rotazione del mote di 180 affinché l asse Y dell accelerometro sia prima orientato a -1g e poi a +1g. (AccelX = 0) mentre l asse Y è a -1g (l asse Y è parallelo all accelerazione di gravità ma ha verso opposto). Ruotando la scheda di 180 (in senso orario nel caso in esempio) l asse X sarà ancora perpendicolare all accelerazione di gravità mentre l asse Y ora è a +1g (l asse Y è parallelo all accelerazione di gravità e ha lo stesso verso). L accelerometro, dunque, non solo misura l accelerazione dinamica ma anche quella statica, rappresentata dalle componenti dell accelerazione di gravità su entrambi gli assi. In ogni istante, dunque, a meno che entrambi gli assi non siano perpendicolari all accelerazione di gravità, i valori di accelerazione letti terranno conto anche delle componenti di accelerazione di gravità su ognuno degli assi 10. Gli assi X e Y sono entrambi complanari al piano individuato dall accelerometro e quindi a quello individuato dalla sensor board. Orientando dunque la sensor board in modo che il piano individuato dalla sensor board sia perpendicolare al pavimento (in poche parole basta prendere il sensore e metterlo con la faccia che mostra la circuiteria di fronte a noi stessi), come alla sinistra di Figura 2.33, siamo certi che uno dei due assi dell accelerometro ha direzione parallela all accelerazione di gravità. Che sia l asse X o l asse Y dipende dalla posizione della sensor board che può essere o con il lato lungo parallelo al pavimento, come nel caso in figura, oppure con il lato lungo perpendicolare al pavimento (ruotato di 90 rispetto alla posizione precedente 10 L accelerometro può anche essere utilizzato come inclinometro poiché su entrambi gli assi sussiste sempre un accelerazione di gravità, le cui componenti su ogni asse vengono rilevate. 128

139 Figura N.B.: nella figura è mostrato solo il mote Iris senza sensor board attaccata; tuttavia la sensor board quando è connessa al mote è parallela al circuito di quest ultimo. Parlare, quindi, di piano individuato dalla sensor board o dal mote è lo stesso). É chiaro che indicare un asse come asse X piuttosto che asse Y è una scelta completamente arbitraria. Coerentemente all implementazione in TinyOS assumeremo come accelerazione X quella corrispondente ai primi 16 bit mentre con accelerazione Y quella corrispondente ai restanti 16 bit. Acquisiamo quindi i valori dal mote prima nella posizione iniziale e poi in quella ottenuta ruotando di 180. Posizionando il mote come in Figura 2.33-sinistra (in figura è mostata solo la sensor board) e poi ruotando di 180, i valori grezzi (conteggi dell ADC) ottenuti sono stati: Posizione iniziale Ruotato di 180 AccelX = 464 AccelX = 465 AccelY = 512 AccelY = 401 Dalla lettura dei valori si osserva chiaramente che il numero di conteggi per l accelerazione X è rimasto sostanzialmente invariato mentre è cambiato il valore per l accelerazione Y. Questo significa che con questo orientamento l asse ad essere orientato a ±1g è l asse Y mentre l asse X, restando sempre perpendicolare all accelerazione di gravità, rileverà sempre lo stesso valore (AccelX = 0 m/s 2 ), proprio come mostrato in Figura Dunque la disposizione degli assi rispetto alla sensor board (e al mote) è quella mostrata in Figura 2.33; i valori ottenuti per la conversione dell accelerazione sull asse Y saranno: calib pos1g = accelerazione a + 1g =

140 Figura Rotazione del mote di 180 affinché l asse X dell accelerometro sia prima orientato a -1g e poi a +1g. calib neg1g = accelerazione a + 1g = 401 Lo stesso procedimento va infine ripetuto per ottenere i valori di calib pos1g e calib neg1g per l accelerazione X. In maniera duale in questo caso il lato del mote a rimanere parallelo al pavimento, prima e dopo la rotazione di 180, sarà quello corto (Figura 2.34). In particolare i seguenti sono i valori ottenuti per l accelerazione X: calib pos1g = accelerazione a + 1g = 521 calib neg1g = accelerazione a + 1g = 409 In Figura 2.35 è mostrata la corretta calibratura: il mote è posizionato e ruotato come mostrato in Figura Si noti come l accelerazione Y passi da +1g a -1g mentre l accelerazione X rimane nulla, tranne che per nell intervallo tra i 5 e 5,7 secondi in cui il mote viene ruotato. 2.9 Analisi dei risultati Effettuata la conversione in mg, i segnali accelerometrici sono stati innanzitutto graficati nel tempo e poi studiati in frequenza utilizzando Matlab. Il carattere oscillatorio del tremore, infatti, si presta bene all analisi in frequenza. 130

141 Figura Grafici delle accelerazioni sull asse X e sull asse Y quando il mote viene ruotato come mostrato in Figura I parametri tipicamente utilizzati nella caratterizzazione del tremore sono il picco di frequenza principale e il valore efficace (RMS) del segnale. Si è scelto, dunque, di derivare questi stessi parametri nell analisi condotta. In laboratorio sono state eseguite numerose prove. Sono stati acquisiti segnali di tremore simulato a diverse intensità mentre si era fermi o in movimento e ne è stata fatta l analisi in frequenza utilizzando la FFT 11. In Figura 2.36 sono mostrate le accelerazioni e i rispettivi moduli dello spettro nel caso di simulazione di tremore di bassa intensità. In Figura 2.37, invece, il tremore simulato è di forte intensità. Si noti come la frequenza della armonica fondamentale nel primo caso sia intorno ai 5 Hz per entrambe le accelerazioni mentre nel secondo 11 La trasformata di Fourier veloce (indicata come FFT, dall inglese Fast Fourier Transform) è un algoritmo ottimizzato per calcolare la trasformata discreta di Fourier (DFT) e la sua inversa. Calcolare direttamente le somme della DFT richiede una quantità di operazioni aritmetiche O(n 2 ). Un algoritmo FFT ottiene lo stesso risultato con un numero di operazioni O(n log n) 131

142 caso il valore sale fino a 7,5 Hz. Utilizzando il sensore con persone affette dal Parkinson è possibile quantificare i valori che caratterizzano il tremore nelle 3 fasi. É possibile, inoltre, analizzare il legame tra tremore e somministrazione della levodopa per studiare e limitare gli effetti collaterali del farmaco. 132

143 Figura Grafici delle accelerazioni sull asse X e sull asse Y quando è simulato un tremore di bassa intensità e i rispettivi grafici dei moduli dello spettro. 133

144 Figura Grafici delle accelerazioni sull asse X e sull asse Y quando è simulato un tremore di forte intensità e i rispettivi grafici dei moduli dello spettro. 134

145 Conclusioni In una popolazione con un mumero crescente di persone anziane e con malattie croniche, la necessità di fornire assistenza sanitaria personalizzata è la prima motivazione nello sviluppo delle Body Sensor Network. Siccome gli sviluppi tecnologici in dispositivi per il sensing e il monitoring non solo cambieranno la gestione di malattie croniche in casa e nell ambiente quotidiano ma rimodelleranno le tecniche tradizionali di medicina clinica, il concetto di BSN è un ingrediente importante nell obiettivo di garantire assistenza sanitaria pervasiva Anche se misurazioni estensive di informazioni biomeccaniche e biochimiche sono già disponibile in tutti gli ospedali, queste pratiche di diagnostica e monitoraggio sono generalmente limitate a brevi intervalli di tempo e condizionate da uno stato del paziente artificiale, che non rispecchia le abitudini quotidiane reali della persona. Fenomeni transitori, in questo modo, non possono essere sempre catturati. Per esempio, molti disturbi cardiaci sono associati ad episodi sporadici piuttosto che continui. Questi episodi sono importanti ma il momento in cui si presenteranno non può essere predetto e attualmente si perde molto tempo nel tentare di catturare episodi durante un monitoraggio controllato. Soltanto il monitoraggio continuo garantito dalle BSN può essere la svolta a questo problema. Con i notevoli sviluppi raggiunti nella miniaturizzazione dei circuiti e nello sviluppo di sensori chimici e biosensori oggi è possibile sviluppare piattaforme di monitoraggio complesse a costi davvero bassi rispetto alla strumentazione medica attuale. L ultimo obiettivo delle BSN è fornire soluzioni di monitoraggio personalizzato, 135

146 intelligente, context-aware e invisibile al paziente, evitando restrizioni nelle attività svolte o modifiche nelle abitudini. Il concetto di BSN attrae un insieme enorme di applicazioni, dal monitoraggio dei pazienti con disagi cronici alla cura di persone anziane, alla valutazione di performance di gesti atletici, fino al settore videoludico e il social sharing. Tuttavia, numerose sono le sfide tecnologiche, e sociali, ancora aperte. Alcune tra queste vengono analizzate qui di seguito: Progettazione di biosensori e integrazione MEMS I recenti progressi in sensori biologici, chimici, elettrici e meccanici ha permesso lo sviluppo di un ampio insieme di sensori impiantabili e indossabili utilizzabili per il monitoraggio continuo. Già sono realtà glucometri, sensori della pressione sanguigna etc. impiantabili. Soprattutto in sensori impiantabili il requisito di biocompatibilità è fondamentale nella progettazione. I biosensori devono essere costituiti da materiali biocompatibili che evitano irritazione e reazioni allergiche. Per sensori impiantabili questo è essenziale per scongiurare il pericolo di infiammazioni e risposte avverse del sistema immunitario. Tuttavia, le stesse tecniche costruttive che garantiscono la biocompatibilità possono essere fonte, talvolta, del fallimento del sensore stesso. I biosensori, inoltre, sono spesso affetti da rumore dovuto ai movimenti e a interferenze. Tutto ciò crea diversi problemi nel monitoraggio continuo della persona. Per migliorare l affidabilità del sensore possono essere utilizzati approcci che prevedano l utilizzo di array di sensori o tecniche che prevedano la fusione dei segnali provenienti da più sensori. Il multi-sensor fusion può ad esempio essere utilizzato nell acquisizione dell ECG: quando il segnale proveniente da un sensore ECG è degradato, sia per problemi nella connessione degli elettrodi o per il movimento del paziente, l analisi congiunta di sensori addizionali, che ad esempio misurano la pressione ventricolare, può continuare ad assicurare 136

147 il monitoraggio del ritmo cardiaco. Utilizzando, invece, array di microsensori l affidabilità risulta superiore data l improbabilità che più sensori falliscano contemporaneamente. Fondendo le letture provenienti da più sensori, possono essere ottenute misurazioni più affidabili. Tuttavia, l introduzione di ridondanza che aumenta il numero di sensori, pur migliorando le performance dell intero sistema può aumentare notevolmente la complessità del sistema e avere effetti sullo sviluppo pratico del sistema stesso. Inoltre un numero grande di sensori può minare alla trasparenza della BSN percepita dal paziente che la utilizza. La necessità di minimizzare il numero di sensori lancia nuove sfide alle tecniche di feature-selection da impiegare per identificare il numero di sensori da utilizzare necessario e la loro posizione, e alle tecniche di classificazione che utilizzano i segnali provenienti da più sensori. Infine, i notevoli progressi nella tecnologia MEMS stanno facilitando lo sviluppo di sensori fisiologici e attuatori miniaturizzati, quali ad esempio somministratori di farmaci. Continuare a muoversi in questa direzione sarà fondamentale per permettere lo sviluppo di sistemi affidabili, discreti e con funzioni sempre più complesse. Miniaturizzazione dell alimentazione, Power Scavenging e Signal-processing a bordo sensore L alimentazione è uno degli elementi chiavi per garantire il monitoraggio pervasivo. Le sfide più difficili riguardano le dimensioni e la durata delle batterie, che attualmente sono la fonte di energia principale per i nodi. Normali batterie a litio permettono una durata che va da mesi ad anni (dipendendo dal duty-cycle). Batterie a idrocarburi possono fornire durate fino a 6 volte superiori a quelle di una batteria a litio e in dimensioni più piccole. I progressi in queste nuove tecnologie permetteranno la completa sostituzione delle batterie esistenti. Recenti ricerche hanno anche proposto l utilizzo di celle che ad 137

148 Figura Consumo di potenza medio di trasmettitori wireless (in arancione) e microprocessori (in blu) in tipiche piattaforme BSN. esempio utilizzano il glucosio per fornire potenza a sensori impiantabili. Con l obiettivo di allungare quanto più possibile la vita delle batterie la ricerca in tecniche di power harvesting è fondamentale. Gli studi sull argomento, tuttavia, sono ancora agli inizi ma gli sviluppi che seguiranno saranno certamente una chiave fondamentale nello sviluppo di sistemi di monitoraggio pervasivo discreti. La riduzione del consumo energetico, inoltre, può essere raggiunta anche con un accurata progettazione del sistema. Le comunicazioni wireless sono certamente la causa maggiore di dissipazione di energia. La progettazione di una soluzione che riduca notevolmente il numero di messaggi inviati sulla rete può migliorare sensibilmente le prestazioni dell intero sistema. In tal senso una sfida ancora aperta è rappresentata dalla possibilità di effettuare elaborazione complessa dei segnali direttamente a bordo sensore, riducendo sensibilmente il numero di dati trasmessi. La Figura 2.38 mostra il consumo di potenza di trasmettitori wireless e microprocessori in tipiche piattaforme BSN. Essa sottolinea due importanti caratteristiche delle tecnologie embedded esistenti: processare i dati a una data velocità consuma meno potenza in media del trasmettere i dati via wireless, e riducendo il data-rate diminuirà anche il consumo 138

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