A mobilização dos tecidos moles assistida por instrumento (Instrument Assisted Soft- Tissue Mobilization - IASTM) é comumente utilizada por profissionais da saúde para restaurar a integridade estrutural e funcional do tecido miofascial. Porém, até o presente momento não há consenso acerca da magnitude ideal de pressão a ser utilizada, assim como não há um instrumento capaz de controlar a pressão exercida sobre o tecido. Objetivo: O presente estudo tem como objetivo construir um instrumento IASTM sensorizado e desenvolver um sistema de aquisição de dados biológicos, baseado em Arduíno, para mensuração de valores de pressão com feedback online. Métodos: Foi desenvolvido um instrumento IASTM sensorizado, dotado de um transdutor de pressão para captura dos dados e, foram desenvolvidos dois sistemas de aquisição de dados de força. O primeiro foi criado com a National Instruments, utilizando a plataforma LabView, amplamente utilizada para aquisição de dados. O segundo sistema foi desenvolvido baseado em Arduino e utiliza componentes de fácil aquisição pela internet. As fases de testes foram realizadas em três etapas e repetidas em dois dias com intervalo de 24 horas, para verificar variações no sinal de tensão de um dia para o outro. Na primeira etapa foi realizada a conferência da quilagem das amostras. Na segunda etapa um sistema e uma das células de carga foram selecionadas de forma aleatória e realizada a calibração do sistema. Na terceira etapa foi iniciado a aquisição de dados do sistema. Os pesos foram repousados sobre a célula de carga e o programa acionado por um período de 30 segundos para mensuração dos valores de pico máximos e mínimos das amostras. Após a captura de sinal, as amostras eram registradas em uma planilha de Excel para análise. O processo era reiniciado com outra amostra de peso escolhida de forma aleatória. Cada célula de carga foi experimentada com cada um dos sistemas. O sinal capturado pelos sistemas de aquisição de dados foi comparado para observar seu nível de equivalência. Resultados: Não houve diferenças significativas entre o teste realizado no primeiro dia e o reteste realizado no segundo dia para os sistemas National Instruments e Arduino. Também não houve nenhuma diferença significativa entre as médias das medidas realizadas entre os dois sistemas. Além disso, o coeficiente de variação entre o teste e reteste do sistema da National Instruments e Arduino foram mínimos. Conclusão: Os resultados mostraram uma equiparidade entre a capacidade de aquisição de dados dos sistemas testados, o que sugere que o sistema National Instruments e o sistema baseado em Arduino são equivalentes a nível de precisão de mensuração, atuando com rigor operacional semelhante.

Instrument Assisted Soft-Tissue Mobilization (IASTM) is commonly used by movement professionals to restore the structural and functional integrity of myofascial tissue. However, until now, there is no consensus on the ideal magnitude of pressure to be used, just as there is no instrument capable of controlling the pressure exerted on the tissue. Objective: This study aims to build a sensorized IASTM instrument and develop a biological data acquisition system, based on Arduino, for measuring pressure values with online feedback. Methods: A sensorized IASTM instrument was developed, equipped with a pressure transducer for data capture, and two force data acquisition systems were developed. The first instrument was created with the National Instruments, using the LabView platform, widely used for data acquisition. The second system was developed based on Arduino and uses components that are easy to buy over the internet. The test phases were carried out in three stages and repeated over two days with an interval of 24 hours, to verify variations in the voltage signal from one day to the next. In the first stage, the weight of the samples was checked. In the second step, a system and one of the load cells were randomly selected and the system was calibrated. In the third stage, the acquisition of system data was started. The weights were rested on the load cell and the program activated for a period of 30 seconds to measure the maximum and minimum peak values of the samples. After capturing the signal, the samples were recorded in an Excel spreadsheet for analysis. The process was restarted with another randomly chosen weight sample. The signal captured by the data acquisition systems was compared to observe its level of equivalence. Results: There were no significant differences between the test performed on the first day and the re-test performed on the second day for the National Instruments and Arduino systems. There was also no significant difference between the means of measurements taken between the two systems. Furthermore, the coefficient of variation between the test and retest of the National Instruments and Arduino system was minimal. Conclusion: The results showed a match between the data acquisition capacity of the tested systems, which suggests that the National Instruments system and the Arduino-based system are equivalent in terms of measurement accuracy, acting with similar operational rigor.