Mjerenje otkucaja srca na vrhu je vašeg prsta: Fotopletizmografski pristup određivanju otkucaja srca: 7 koraka

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja promjena: 2024-01-30 09:34

Fotopletizmograf (PPG) je jednostavna i jeftina optička tehnika koja se često koristi za otkrivanje promjena u volumenu krvi u mikrovaskularnom sloju tkiva. Uglavnom se koristi neinvazivno za mjerenje na površini kože, obično prstom. Valni oblik PPG -a ima pulsirajući (AC) fiziološki valni oblik zbog srčanih sinkronih promjena u volumenu krvi pri svakom otkucaju srca. AC val tada se postavlja na polagano promjenjivu (DC) osnovnu liniju s različitim komponentama niže frekvencije koje su posljedica disanja, aktivnosti simpatičkog živčanog sustava i termoregulacije. PPG signal može se koristiti za mjerenje zasićenosti kisikom, krvnog tlaka i minutnog volumena srca, za provjeru srčanog volumena i potencijalno otkrivanje periferne vaskularne bolesti [1].

Uređaj koji stvaramo je prsni fotopletizmograf za srce. Dizajniran je tako da korisnik stavi prst u manžetnu preko LED -a i fototranzistora. Uređaj će zatim treptati za svaki otkucaj srca (na Arduinu) i izračunati broj otkucaja srca te ga prikazati na ekranu. Također će pokazati kako izgleda respiratorni signal kako bi ga pacijent mogao usporediti sa svojim prethodnim podacima.

PPG može mjeriti volumetrijsku promjenu volumena krvi mjerenjem propuštanja ili refleksije svjetlosti. Svaki put kad srce napumpa, krvni tlak u lijevoj komori raste. Visoki tlak uzrokuje da se arterije lagano izboče pri svakom udarcu. Povećanje tlaka uzrokuje mjerljivu razliku u količini svjetlosti koja se reflektira natrag, a amplituda svjetlosnog signala izravno je proporcionalna pulsnom tlaku [2].

Sličan uređaj je Apple Watch PPG senzor. Analizira podatke o pulsu i koristi ih za otkrivanje mogućih epizoda nepravilnog srčanog ritma u skladu s AFib -om. Koristi zelena LED svjetla zajedno s fotodiodama osjetljivim na svjetlo za traženje relativnih promjena u količini krvi koja teče u zglobu korisnika u bilo kojem trenutku. Koristi promjene za mjerenje brzine otkucaja srca, a kada korisnik miruje, senzor može detektirati pojedinačne impulse i izmjeriti intervale otkucaja do otkucaja [3].

Pribor

Prije svega, za izgradnju kruga koristili smo ploču, (1) zelenu LED diodu, (1) fototranzistor, (1) otpornik od 220 Ω, (1) otpornik od 15 kΩ, (2) 330 kΩ, (1) 2,2 kΩ, (1) 10 kΩ, (1) kondenzator od 1 μF, (1) kondenzator od 68 nF, op-amp i žice UA 741.

Zatim smo za testiranje kruga upotrijebili generator funkcija, napajanje, osciloskop, štipaljke od aligatora. Konačno, za izlaz signala korisničkom sučelju prilagođenom korisniku koristili smo prijenosno računalo s Arduino softverom i Arduino Uno.

Korak 1: Nacrtajte shemu

Počeli smo s izradom jednostavne sheme za snimanje PPG signala. Budući da PPG koristi LED, prvo smo serijski spojili zelenu LED s otpornikom od 220 Ω i spojili ga na napajanje 6V i masu. Sljedeći korak bio je snimanje PPG signala pomoću fototranzistora. Slično kao i LED, stavili smo ga u seriju s 15 kΩ i spojili na napajanje i masu od 6V. Nakon toga je slijedio pojasni filtar. Normalni frekvencijski raspon PPG signala je od 0,5 Hz do 5 Hz [4]. Koristeći jednadžbu f = 1/RC, izračunali smo vrijednosti otpornika i kondenzatora za filtre niskih i visokih prolaza, što je rezultiralo kondenzatorom od 1 μF s otpornikom od 330 kΩ za visokopropusni filtar i kondenzatorom od 68 nF s otpornikom od 10 kΩ za niskopropusni filter. Koristili smo op -amp UA 741 između filtera koji je bio napajan sa 6V i -6V.

Korak 2: Ispitajte krug na osciloskopu

Zatim smo krug izgradili na ploči. Nakon toga smo testirali izlaz kola na osciloskopu kako bismo provjerili je li naš signal očekivan. Kao što se vidi na gornjim slikama, krug je rezultirao snažnim, stabilnim signalom kada je prst stavljen preko zelene LED diode i fototranzistora. Jačina signala također varira među pojedincima. U kasnijim slikama vidljiv je dicrotični zarez i jasno je da je broj otkucaja srca brži od brzine pojedinca u prvih nekoliko brojki.

Nakon što smo bili sigurni da je signal dobar, nastavili smo s Arduino Uno.

Korak 3: Povežite Breadboard s Arduino Uno

Spojili smo izlaz (preko drugog kondenzatora C2 na shemi i uzemljenja) na pin A0 (ponekad A3) na Arduinu i uzemljenje na ploči s GND pinom na Arduinu.

Kôd koji smo koristili pogledajte na gornjim slikama. Kôd iz Dodatka A korišten je za prikaz grafikona respiratornog signala. Kôd iz Dodatka B korišten je za ugrađenu LED diodu na Arduino treptaju za svaki otkucaj srca i ispisuje koliki je broj otkucaja srca.

Korak 4: Savjeti koje morate imati na umu

U radu Network Sensor Network for Mobile Health Monitoring, A Diagnosis and Anticipating System, istraživač Johan Wannenburg i sur. Razvili su matematički model čistog PPG signala [5]. Uspoređujući oblik čistog signala s našim signalom - pojedinačne osobe - (slike 3, 4, 5, 6), doduše, postoje neke jasne razlike. Prije svega, naš signal je bio unatrag, pa je mikrotični zarez na lijevoj strani svakog vrha, a ne na desnoj strani. Također, signal je bio jako različit između svake osobe, pa ponekad dicrotični zarez nije bio očit (slike 3, 4), a ponekad je bio (slike 5, 6). Druga značajna razlika bila je u tome što naš signal nije bio toliko stabilan koliko bismo željeli. Shvatili smo da je vrlo osjetljiv, pa bi i najmanji pomak stola ili bilo koje žice promijenio izgled izlaza osciloskopa.

Za odrasle (starije od 18 godina) prosječni broj otkucaja srca u mirovanju trebao bi biti između 60 i 100 otkucaja u minuti [6]. Na slici 8, broj otkucaja srca osobe koja se testira nalazila se između ove dvije vrijednosti, što ukazuje na to da se čini da je točna. Nismo imali priliku izračunati broj otkucaja srca s drugim uređajem i usporediti ga s našim PPG senzorom, ali vjerojatno je to blizu točnosti. Bilo je i mnogo faktora koje nismo mogli kontrolirati, pa su doveli do varijacije u rezultatima. Količina ambijentalne rasvjete bila je različita svaki put kad smo je testirali jer smo se nalazili na drugom mjestu, bilo je sjena nad uređajem, ponekad smo koristili manšetu. Manje ambijentalne munje učinilo je signal jasnijim, ali to nije bilo pod našom kontrolom i utjecalo je na naše rezultate. Drugi problem je temperatura. U studiji Ulaganje učinaka temperature na fotopletizmografiju koju su proveli Mussabir Khan i sur., Istraživači su otkrili da su toplije temperature ruku poboljšale kvalitetu i točnost PPG -a [7]. Zapravo smo primijetili da bi jedan od nas imao hladne prste, signal bi bio loš i ne bismo mogli razaznati dicrotični zarez u usporedbi s osobom koja je imala toplije prste. Također, zbog osjetljivosti uređaja, bilo je teško procijeniti je li postavka uređaja bila na optimalnom nivou kako bi nam dala najbolji signal. Zbog toga smo morali petljati po ploči svaki put kad smo postavljali i provjeravati veze na ploči prije nego što smo je mogli povezati s Arduinom i pogledati izlaz koji želimo. Budući da postoji toliko mnogo čimbenika koji utječu na postavljanje matične ploče, PCB bi ih uvelike smanjio i dao nam točniji izlaz. Našu smo shemu izgradili u Autodesk Eagleu kako bismo stvorili dizajn PCB -a, a zatim smo je premjestili u AutoDesk Fusion 360 za vizualno prikazivanje kako bi ploča izgledala.

Korak 5: Dizajn PCB -a

Reproducirali smo shemu u AutoDesk Eagle -u i upotrijebili generator ploče za izradu dizajna PCB -a. Dizajn smo također prebacili na AutoDesk Fusion 360 radi vizualnog prikaza kako bi ploča izgledala.

Korak 6: Zaključak

Zaključno, naučili smo kako razviti dizajn signalnog kruga PPG, izgraditi ga i testirati. Uspjeli smo izgraditi relativno jednostavan krug kako bismo smanjili količinu moguće buke na izlazu i još uvijek imali jak signal. Testirali smo krug na sebi i otkrili da je malo osjetljiv, ali smo nekim izmjenama kruga (fizički, a ne dizajnom) uspjeli dobiti snažan signal. Pomoću izlaznog signala izračunali smo broj otkucaja srca korisnika i izbacili ga i signal disanja u lijepi korisnički interfejs Arduina. Također smo upotrijebili ugrađenu LED diodu na Arduinu kako bismo trepnuli za svaki otkucaj srca, čime je korisniku bilo jasno kada mu je srce kucalo.

PPG ima mnogo potencijalnih aplikacija, a njegova jednostavnost i isplativost čine ga korisnim za integraciju u pametne uređaje. Budući da je osobna zdravstvena njega posljednjih godina postala sve popularnija, imperativ je da ova tehnologija bude jednostavna i jeftina, tako da može biti dostupna u cijelom svijetu svima kojima je potrebna [9]. Nedavni članak razmatrao je korištenje PPG -a za provjeru hipertenzije - i otkrili su da se može koristiti zajedno s drugim uređajima za mjerenje krvnog tlaka [10]. Možda se u tom smjeru može otkriti i inovirati još više, pa bi se stoga PPG trebao smatrati važnim oruđem u zdravstvu sada i u budućnosti.

Korak 7: Reference

[1] A. M. García i P. R. Horche, "Optimiziranje izvora svjetlosti u bifotonskoj tražilici vena: Eksperimentalna i teorijska analiza", Rezultati u fizici, sv. 11, str. 975–983, 2018. [2] J. Allen, “Fotopletizmografija i njezina primjena u kliničkim fiziološkim mjerenjima,” Physiological Measurement, vol. 28, ne. 3. 2007. godine.

[3] „Mjerenje srca - kako rade EKG i PPG?“, Imocije. [Na liniji]. Dostupno: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Pristupljeno: 10. prosinca 2019.]

[4] DE NOVO ZAHTJEV ZA KLASIFIKACIJU ZA OBAVIJEST O NEPRAVILNOM RITMU..

[5] S. Bagha i L. Shaw, „Analiza PPG signala u stvarnom vremenu za mjerenje SpO2 i brzine pulsa“, Međunarodni časopis za računalne aplikacije, vol. 36, ne. 11. prosinca 2011.

[6] Wannenburg, Johan i Malekian, Reza. (2015). Mreža senzora tijela za mobilno praćenje zdravlja, sustav za dijagnostiku i predviđanje. Sensors Journal, IEEE. 15. 6839-6852. 10.1109/JSEN.2015.2464773.

[7] "Što je normalni broj otkucaja srca?", LiveScience. [Na liniji]. Dostupno: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Pristupljeno: 10. prosinca 2019.]

[8] M. Khan, C. G. Pretty, A. C. Amies, R. Elliott, G. M. Shaw i J. G. Chase, „Istraživanje učinaka temperature na fotopletizmografiju“, IFAC-PapersOnLine, vol. 48, ne. 20, str. 360–365, 2015.

[9] M. Ghamari, "Pregled nosivih senzora za fotopletizmografiju i njihove potencijalne buduće primjene u zdravstvenoj zaštiti", International Journal of Biosensors & Bioelectronics, vol. 4, br. 4. 2018. godine.

[10] M. Elgendi, R. Fletcher, Y. Liang, N. Howard, NH Lovell, D. Abbott, K. Lim i R. Ward, „Uporaba fotopletizmografije za procjenu hipertenzije“, npj Digital Medicine, vol.. 2, br. 1. 2019. godine.