Kalp Atış Hızınızı Ölçmek Parmağınızın Ucunda: Kalp Atış Hızını Belirlemede Fotopletismografi Yaklaşımı: 7 Adım

2024 Yazar: John Day | [email protected]. Son düzenleme: 2024-01-30 13:18

Bir fotopletismograf (PPG), mikrovasküler bir doku yatağındaki kan hacmindeki değişiklikleri tespit etmek için sıklıkla kullanılan basit ve düşük maliyetli bir optik tekniktir. Genellikle cilt yüzeyinde, tipik olarak bir parmakta ölçüm yapmak için non-invaziv olarak kullanılır. PPG'nin dalga biçimi, her kalp atışı ile kan hacmindeki kardiyak senkron değişiklikler nedeniyle pulsatil (AC) bir fizyolojik dalga biçimine sahiptir. AC dalgası daha sonra solunum, sempatik sinir sistemi aktivitesi ve termoregülasyondan kaynaklanan farklı düşük frekans bileşenleri ile yavaş değişen (DC) bir taban çizgisi üzerine bindirilir. Oksijen satürasyonunu, kan basıncını ve kalp debisini ölçmek, kalp debisini kontrol etmek ve potansiyel olarak periferik vasküler hastalığı tespit etmek için bir PPG sinyali kullanılabilir [1].

Yarattığımız cihaz, kalp için bir parmak fotopletismografıdır. Kullanıcının bir led ve fototransistör üzerindeki manşete parmağını yerleştirmesi için tasarlanmıştır. Cihaz daha sonra her kalp atışı için (Arduino'da) yanıp sönecek ve kalp atış hızını hesaplayacak ve ekrana çıkaracaktır. Ayrıca hastanın önceki verileriyle karşılaştırabilmesi için solunum sinyalinin nasıl göründüğünü de gösterecektir.

Bir PPG, ışık iletimini veya yansımasını ölçerek kan hacmindeki hacimsel değişikliği ölçebilir. Kalp her pompaladığında, sol ventriküldeki kan basıncı artar. Yüksek basınç, arterlerin her vuruşta hafifçe şişmesine neden olur. Basınçtaki artış, geri yansıyan ışık miktarında ölçülebilir bir farka neden olur ve ışık sinyalinin genliği nabız basıncı ile doğru orantılıdır [2].

Benzer bir cihaz, Apple Watch PPG sensörüdür. Nabız hızı verilerini analiz eder ve bunu AFib ile tutarlı olası düzensiz kalp ritmi bölümlerini tespit etmek için kullanır. Herhangi bir anda kullanıcının bileğinde akan kan miktarındaki göreceli değişiklikleri aramak için ışığa duyarlı fotodiyotlarla birlikte yeşil LED ışıkları kullanır. Kalp atış hızını ölçmek için değişiklikleri kullanır ve kullanıcı hareketsizken sensör, bireysel nabızları algılayabilir ve vuruşlar arası aralıkları ölçebilir [3].

Gereçler

Öncelikle devreyi oluşturmak için bir breadboard, (1) yeşil LED, (1) fototransistör, (1) 220 Ω direnç, (1) 15 kΩ direnç, (2) 330 kΩ, (1) 2,2 kΩ, (1) 10 kΩ, (1) 1 μF kapasitör, (1) 68 nF kapasitör, UA 741 op-amp ve teller.

Daha sonra devreyi test etmek için bir fonksiyon üreteci, güç kaynağı, osiloskop, timsah klipsleri kullandık. Son olarak, sinyali kullanıcı dostu bir kullanıcı arayüzüne göndermek için Arduino Yazılımı ve Arduino Uno içeren bir dizüstü bilgisayar kullandık.

Adım 1: Şemayı Çizin

PPG sinyalini yakalamak için basit bir şema çizerek başladık. PPG LED kullandığı için önce yeşil bir LED'i 220 Ω dirençle seri bağlayıp 6V güç ve toprağa bağladık. Bir sonraki adım, bir fototransistör kullanarak PPG sinyalini yakalamaktı. LED'e benzer şekilde 15 kΩ ile seri hale getirdik ve 6V güce ve toprağa bağladık. Bunu bir bant geçiren filtre izledi. Bir PPG sinyalinin normal frekans aralığı 0,5 Hz ila 5 Hz'dir [4]. f = 1/RC denklemini kullanarak, alçak ve yüksek geçiş filtreleri için direnç ve kapasitör değerlerini hesapladık, yüksek geçiş filtresi için 330 kΩ dirençli 1 μF kapasitör ve yüksek geçiş filtresi için 10 kΩ dirençli 68 nF kapasitör elde ettik. alçak geçiren filtre. 6V ve -6V ile çalışan filtreler arasında UA 741 op-amp kullandık.

Adım 2: Devreyi Osiloskopta Test Edin

Daha sonra devreyi breadboard üzerine kurduk. Ardından, sinyalimizin beklendiği gibi olup olmadığını kontrol etmek için osiloskop üzerindeki devre çıkışını test ettik. Yukarıdaki şekillerde görüldüğü gibi, yeşil LED ve fototransistörün üzerine bir parmak yerleştirildiğinde devre güçlü, kararlı bir sinyal verdi. Sinyal gücü de bireyler arasında değişir. Daha sonraki figürlerde dikrotik çentik belirgindir ve ilk birkaç figürde kalp atışının bireyinkinden daha hızlı olduğu açıktır.

Sinyalin iyi olduğundan emin olduktan sonra Arduino Uno ile devam ettik.

Adım 3: Breadboard'u bir Arduino Uno'ya bağlayın

Çıkışı (şematik ve topraktaki ikinci kapasitör C2 boyunca) Arduino'daki A0 pinine (bazen A3) ve breadboard üzerindeki toprak rayını Arduino'daki bir GND pinine bağladık.

Kullandığımız kod için yukarıdaki resimlere bakın. Ek A'daki kod, solunum sinyalinin grafiğini göstermek için kullanıldı. Ek B'deki kod, Arduino'da her kalp atışı için yanıp sönen yerleşik bir LED'e sahip olmak ve kalp atış hızının ne olduğunu yazdırmak için kullanıldı.

4. Adım: Akılda Tutulması Gereken İpuçları

Araştırmacı Johan Wannenburg ve diğerleri, Mobile Health Monitoring, A Diagnosis and Procipating System için Vücut Sensör Ağı makalesinde, saf bir PPG sinyalinin matematiksel bir modelini geliştirdi [5]. Saf bir sinyalin şeklini bizim sinyalimizle - bireysel bir kişinin - (şekil 3, 4, 5, 6) karşılaştırırken, kuşkusuz, bazı açık farklılıklar vardır. Öncelikle, sinyalimiz geriydi, bu nedenle dikrotik çentik sağ taraf yerine her bir tepe noktasının sol tarafındaydı. Ayrıca, sinyal her kişi arasında çok farklıydı, bu nedenle bazen dikrotik çentik belirgin değildi (şekil 3, 4) ve bazen de öyleydi (şekil 5, 6). Dikkate değer bir başka fark da, sinyalimizin istediğimiz kadar kararlı olmamasıydı. Çok hassas olduğunu ve masanın veya herhangi bir telin en ufak bir hareketinin osiloskop çıkışının görünüşünü değiştireceğini fark ettik.

Yetişkinler için (18 yaş üstü) ortalama dinlenme kalp atış hızı dakikada 60 ila 100 atış arasında olmalıdır [6]. Şekil 8'de, test edilen kişinin kalp atış hızlarının tamamı bu iki değer arasındaydı ve bu, doğru gibi göründüğünü gösteriyor. Kalp atış hızını farklı bir cihazla hesaplayıp PPG sensörümüzle karşılaştırma şansımız olmadı ama kesine yakın olma ihtimali yüksek. Kontrol edemediğimiz birçok faktör de vardı, bu da sonuçlarda çeşitliliğe yol açtı. Her test ettiğimizde ortam aydınlatma miktarı farklıydı çünkü ya farklı bir yerdeydik, cihazın üzerinde gölge vardı, bazen manşet kullandık. Daha az ortam yıldırımı olması sinyali daha net hale getirdi, ancak bunu değiştirmek kontrolümüz dışındaydı ve dolayısıyla sonuçlarımızı etkiledi. Diğer bir konu ise sıcaklık. Mussabir Khan ve diğerleri tarafından, Sıcaklığın Fotopletismografi Üzerindeki Etkilerine Yatırım Yapan çalışmada, araştırmacılar, daha sıcak el sıcaklıklarının PPG kalitesini ve doğruluğunu iyileştirdiğini buldular [7]. Aslında, birimizin parmakları soğuk olsaydı, sinyalin zayıf olacağını ve daha sıcak parmaklara sahip bir kişiye kıyasla dikrotik çentiği seçemeyeceğimizi fark ettik. Ayrıca, cihazın hassasiyetinden dolayı, cihaz kurulumunun bize en iyi sinyali vermek için optimumda olup olmadığına karar vermek zordu. Bu nedenle, Arduino'ya bağlamadan ve istediğimiz çıktıya bakmadan önce her kurduğumuzda ve karttaki bağlantıları kontrol ettiğimizde kartla uğraşmamız gerekiyordu. Bir devre tahtası kurulumu için devreye giren pek çok faktör olduğundan, bir PCB bunları büyük ölçüde azaltır ve bize daha doğru bir çıktı verir. Bir PCB tasarımı oluşturmak için şemamızı Autodesk Eagle'ta oluşturduk ve ardından kartın nasıl görüneceğinin görsel olarak oluşturulması için onu AutoDesk Fusion 360'a aktardık.

Adım 5: PCB Tasarımı

Şemayı AutoDesk Eagle'ta yeniden oluşturduk ve PCB tasarımını oluşturmak için kart oluşturucusunu kullandık. Ayrıca, kartın nasıl görüneceğinin görsel olarak oluşturulması için tasarımı AutoDesk Fusion 360'a aktardık.

6. Adım: Sonuç

Sonuç olarak, bir PPG sinyal devresi tasarımının nasıl geliştirileceğini öğrendik, kurduk ve test ettik. Çıkıştaki olası gürültü miktarını azaltmak için nispeten basit bir devre oluşturmada başarılı olduk ve hala güçlü bir sinyale sahip olduk. Devreyi kendi üzerimizde test ettik ve biraz hassas olduğunu gördük, ancak devrede (tasarımda değil, fiziksel olarak) biraz değişiklik yaparak güçlü bir sinyal alabildik. Sinyal çıkışını kullanıcının kalp atış hızını hesaplamak için kullandık ve bunu ve solunum sinyalini Arduino'nun güzel kullanıcı arayüzüne gönderdik. Ayrıca, her kalp atışı için yanıp sönmek için Arduino'daki yerleşik LED'i kullandık ve kullanıcının kalbinin tam olarak ne zaman attığını anlamasını sağladık.

PPG'nin birçok potansiyel uygulaması vardır ve basitliği ve maliyet etkinliği, akıllı cihazlara entegre edilmesini faydalı kılar. Kişisel sağlık bakımı son yıllarda daha popüler hale geldiğinden, bu teknolojinin dünyanın her yerinde ihtiyacı olan herkesin erişebilmesi için basit ve ucuz olacak şekilde tasarlanması zorunludur [9]. Yakın tarihli bir makale, hipertansiyonu kontrol etmek için PPG'yi kullanmayı araştırdı ve bunun diğer KB ölçüm cihazlarıyla birlikte kullanılabileceğini buldular [10]. Belki de bu yönde keşfedilebilecek ve yenilenebilecek daha çok şey vardır ve bu nedenle PPG, şimdi ve gelecekte sağlık hizmetlerinde önemli bir araç olarak görülmelidir.

7. Adım: Referanslar

[1] A. M. García ve P. R. Horche, “Bir bifotonik damar bulucu cihazda ışık kaynağı optimizasyonu: Deneysel ve teorik analiz”, Fizik Sonuçları, cilt. 11, s. 975–983, 2018.[2] J. Allen, “Fotopletismografi ve klinik fizyolojik ölçümdeki uygulaması”, Fizyolojik Ölçüm, cilt. 28, hayır. 3, 2007.

[3] “Kalbi Ölçmek - EKG ve PPG Nasıl Çalışır?”, imotions. [İnternet üzerinden]. Mevcut: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Erişim: 10-Dec-2019].

[4] DÜZENSİZ RİTİM BİLDİRİM ÖZELLİĞİ İÇİN DE NOVO SINIFLANDIRMA TALEBİ..

[5] S. Bagha ve L. Shaw, “SpO2 ve Nabız Hızının Ölçülmesi için PPG Sinyalinin Gerçek Zamanlı Analizi”, International Journal of Computer Applications, cilt. 36, hayır. 11 Aralık 2011.

[6] Wannenburg, Johan & Malekian, Rıza. (2015). Mobil Sağlık İzleme için Vücut Sensör Ağı, Bir Teşhis ve Öngörü Sistemi. Sensör Dergisi, IEEE. 15. 6839-6852. 10.1109/JSEN.2015.2464773.

[7] “Normal Kalp Atış Hızı Nedir?”, WordsSideKick.com. [İnternet üzerinden]. Mevcut: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Erişim: 10-Dec-2019].

[8] M. Khan, C. G. Pretty, A. C. Amies, R. Elliott, G. M. Shaw ve J. G. Chase, “Sıcaklığın Fotopletismografi Üzerindeki Etkilerinin İncelenmesi”, IFAC-PapersOnLine, cilt. 48, hayır. 20, s. 360–365, 2015.

[9] M. Ghamari, “Giyilebilir fotopletismografi sensörleri ve sağlık hizmetlerinde gelecekteki potansiyel uygulamaları üzerine bir inceleme”, International Journal of Biosensors & Bioelectronics, cilt. 4, hayır. 4, 2018.

[10] M. Elgendi, R. Fletcher, Y. Liang, N. Howard, NH Lovell, D. Abbott, K. Lim ve R. Ward, “Hipertansiyonu değerlendirmek için fotopletismografi kullanımı”, npj Digital Medicine, cilt. 2, hayır. 1, 2019.