Mjerenje pulsa na vrhu je vašeg prsta: Fotopletizmografski pristup određivanju srčanog ritma: 7 koraka

2024 Autor: John Day | [email protected]. Zadnja izmjena: 2024-01-30 08:06

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. Talasni oblik PPG -a ima pulsirajući (AC) fiziološki oblik talasa zbog srčanih sinhronih promjena u volumenu krvi pri svakom otkucaju srca. AC val se zatim postavlja na polako mijenjajuću (DC) osnovnu liniju s različitim komponentama niže frekvencije koje su posljedica disanja, aktivnosti simpatičkog nervnog sistema i termoregulacije. PPG signal se može koristiti za mjerenje zasićenja kisikom, krvnog tlaka i minutnog volumena, 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 diode i fototranzistora. Uređaj će tada 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 pritisak u lijevoj komori se povećava. Visok pritisak uzrokuje da se arterije blago izboče pri svakom udarcu. Povećanje pritiska uzrokuje mjerljivu razliku u količini svjetlosti koja se reflektira unatrag, a amplituda svjetlosnog signala je direktno proporcionalna impulsnom pritisku [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 sa fotodiodama osjetljivim na svjetlo kako bi tražila relativne promjene u količini krvi koja teče u zglobu korisnika u bilo kojem trenutku. Koristi promjene za mjerenje brzine otkucaja srca i kada korisnik miruje, senzor može otkriti pojedinačne impulse i izmjeriti intervale otkucaja do otkucaja [3].

Supplies

Prije svega, za izgradnju kruga koristili smo matičnu 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 kola koristili generator funkcija, napajanje, osciloskop, štipaljke od aligatora. Konačno, za izlaz signala korisničkom interfejsu prilagođenom korisniku koristili smo laptop sa Arduino softverom i Arduino Uno.

Korak 1: Nacrtajte shemu

Počeli smo s izradom jednostavne sheme za hvatanje PPG signala. Budući da PPG koristi LED, prvo smo serijski povezali zelenu LED diodu s otpornikom od 220 Ω i priključili ga na napajanje 6V i masu. Sljedeći korak bio je hvatanje PPG signala pomoću fototranzistora. Slično LED diodi, postavili smo je u seriju sa 15 kΩ i spojili na napajanje i masu od 6V. Nakon toga je uslijedio pojasni filter. Uobičajeni raspon frekvencija 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 sa otpornikom od 330 kΩ za visokopropusni filtar i kondenzatorom od 68 nF sa 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: Testirajte krug na osciloskopu

Zatim smo sklopili krug 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, kolo je rezultiralo jakim, stabilnim signalom kada je prst stavljen preko zelene LED diode i fototranzistora. Jačina signala također varira među pojedincima. Na 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

Povezali smo izlaz (preko drugog kondenzatora C2 na shemi i uzemljenja) na pin A0 (ponekad A3) na Arduinu i uzemljenje na matičnoj 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 dr. Razvili su matematički model čistog PPG signala [5]. U usporedbi oblika čistog signala s našim signalom - pojedinačne osobe - (slike 3, 4, 5, 6), postoje, doduše, neke jasne razlike. Prvo, naš signal je bio unatrag, pa je mikrotični zarez na lijevoj strani svakog vrha, a ne na desnoj strani. Također, signal se uvelike razlikovao između svake osobe, pa ponekad dicrotični zarez nije bio očit (slike 3, 4), a ponekad je bio (slike 5, 6). Još jedna značajna razlika bila je u tome što naš signal nije bio toliko stabilan koliko bismo željeli. Shvatili smo da je vrlo osjetljiv, pa će i najmanji pomak stola ili bilo koje žice promijeniti način na koji izgleda izlaz osciloskopa.

Za odrasle (starije od 18 godina) prosječan 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 da se čini da je točna. Nismo imali priliku izračunati broj otkucaja srca s drugim uređajem i uporediti ga s našim PPG senzorom, ali je vjerojatno da bi to bilo blizu preciznosti. Bilo je i mnogo faktora koje nismo mogli kontrolirati, pa su doveli do varijacije u rezultatima. Količina ambijentalnog osvjetljenja bila je različita svaki put kada smo ga testirali jer smo se ili nalazili na drugom mjestu, bilo je sjena nad uređajem, ponekad smo koristili manžetnu. Manje ambijentalne munje učinilo je signal jasnijim, ali to nije bilo pod našom kontrolom i utjecalo je na naše rezultate. Drugi problem je temperatura. Studija Ulaganje efekata temperature na fotopletizmografiju koju su sproveli Mussabir Khan i dr., Istraživači su otkrili da su toplije ruke poboljšale kvalitet i tačnost 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 odnosu na osobu koja je imala toplije prste. Također, zbog osjetljivosti uređaja, bilo je teško procijeniti je li postavka uređaja optimalna da nam da najbolji signal. Zbog toga smo morali petljati po ploči svaki put pri postavljanju i provjeravati veze na ploči prije nego što smo je mogli povezati s Arduinom i pogledati izlaz koji želimo. Budući da postoji toliko mnogo faktora koji utječu na postavljanje matične ploče, PCB bi ih uvelike smanjio i dao nam točniji izlaz. Našu shemu smo izgradili u Autodesk Eagle -u kako bismo stvorili dizajn PCB -a, a zatim smo je prebacili u AutoDesk Fusion 360 za vizuelno prikazivanje kako bi ploča izgledala.

Korak 5: Dizajn PCB -a

Reproducirali smo shemu u AutoDesk Eagle -u i koristili njen generator ploča za kreiranje dizajna PCB -a. Dizajn smo takođe prebacili na AutoDesk Fusion 360 radi vizuelnog prikaza kako bi ploča izgledala.

Korak 6: Zaključak

Zaključno, naučili smo kako razviti dizajn za signalno kolo PPG, izgraditi ga i testirati. Uspjeli smo izgraditi relativno jednostavno kolo 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. Koristili smo izlazni signal za izračunavanje otkucaja srca korisnika i izbacili ga i signal disanja u lijepi korisnički interfejs Arduina. Koristili smo i ugrađenu LED diodu na Arduinu kako bismo trepnuli za svaki otkucaj srca, čineći korisniku jasnim kada mu je srce kucalo.

PPG ima mnogo potencijalnih aplikacija, a njegova jednostavnost i isplativost čine ga korisnim za integraciju u pametne uređaje. Kako je osobna zdravstvena njega posljednjih godina postala sve popularnija, imperativ je da ova tehnologija bude jednostavna i jeftina kako bi bila dostupna 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 stoga PPG trebalo smatrati važnim oruđem u zdravstvenoj zaštiti sada i u budućnosti.

Korak 7: Reference

[1] A. M. García i P. R. Horche, „Optimiziranje izvora svjetlosti u bifotonskom aparatu za traženje vena: Eksperimentalna i teorijska analiza“, Rezultati u fizici, vol. 11, str. 975–983, 2018. [2] J. Allen, “Fotopletizmografija i njena primjena u kliničkim fiziološkim mjerenjima”, Physiological Measurement, vol. 28, br. 3, 2007.

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

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

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

[6] Wannenburg, Johan i Malekian, Reza. (2015). Mreža senzora tijela za mobilni zdravstveni nadzor, sistem za dijagnostiku i predviđanje. Sensors Journal, IEEE. 15. 6839-6852. 10.1109/JSEN.2015.2464773.

[7] "Šta je normalni puls?", LiveScience. [Online]. Dostupno: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Pristupljeno: 10. decembra 2019.]

[8] M. Khan, C. G. Pretty, A. C. Amies, R. Elliott, G. M. Shaw i J. G. Chase, „Istraživanje utjecaja temperature na fotopletizmografiju“, IFAC-PapersOnLine, vol. 48, br. 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.

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