O presente documento surge no âmbito da dissertação de tese para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Biomédica pelo Instituto Superior de Engenharia do Porto, em colaboração com a equipa de software da ProzisX. O principal objetivo do projeto é o estudo de uma abordagem para a avaliação da composição corporal, com recurso à medição de bioimpedância. No levantamento do estado da arte, identificaram-se os principais métodos utilizados para a medição de impedância corporal, bem como modelos elétricos do corpo humano propostos ao longo das últimas décadas. O sistema desenvolvido neste trabalho baseou-se na utilização do microprocessador BH66F2663, em conjunto com uma arquitetura de 8 elétrodos, e envolveu medições com 700 indivíduos diferentes, seguindo duas configurações diferentes e três frequências de sinal, sendo validado através da comparação com métodos de referência e dados recolhidos da literatura. Ao longo do relatório são apresentados 59 modelos de regressão linear, como forma de estimar a massa isenta de gordura (MIG), o volume de água total (VAT), o perímetro da cintura (PC) e o perímetro da anca (PA). São, também, propostos dois algoritmos para a deteção da frequência cardíaca utilizando a variação de impedância corporal. Contudo, são apontadas algumas limitações do trabalho realizado e perspetivas futuras, englobando o alargamento da base de dados, a pesquisa de relações não-lineares e a integração do sistema com uma aplicação móvel.

This document is part of a thesis for a Master’s degree in Biomedical Engineering from the Instituto Superior de Engenharia do Porto, in collaboration with ProzisX software team. The main objective of the project is to study an approach to body composition assessment using the natural body impedance. After the state-of-the-art analysis, the main methods used for measuring body impedance were identified, as well as electrical modelsof the human body proposed over the last decades. The system studied in this work was based on the use of the BH66F2663 microprocessor, together with an 8-electrode architecture, and involved measurements with 700 different individuals, following two diferent configurations and three signal frequencies, being validated through comparison with reference methods and data collected from the literature. Throughout the report, 59 linear regression models are presented as a way of estimating fatfree mass, body water volume, waist circumference and hip circumference. Two algorithms are also proposed for detecting heart rate using body impedance variation. However, some limitations of the work and future prospects are pointed out, including the expansion of the database, the search for non-linear relationships and the integration of the system with a mobile application.