Измерването на сърдечната честота е на върха на пръста ви: Фотоплетизмографски подход за определяне на сърдечната честота: 7 стъпки

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:51

Фотоплетизмографът (PPG) е проста и евтина оптична техника, която често се използва за откриване на промени в обема на кръвта в микроваскуларно легло от тъкан. Използва се предимно неинвазивно за извършване на измервания на повърхността на кожата, обикновено с пръст. Формата на вълната на PPG има пулсираща (AC) физиологична форма на вълната, дължаща се на сърдечни синхронни промени в обема на кръвта при всеки сърдечен ритъм. След това AC вълната се наслагва върху бавно променяща се (DC) базова линия с различни компоненти с по -ниска честота, които се дължат на дишане, активност на симпатиковата нервна система и терморегулация. PPG сигнал може да се използва за измерване на насищането с кислород, кръвното налягане и сърдечния дебит, за проверка на сърдечния дебит и потенциално откриване на периферно съдово заболяване [1].

Устройството, което създаваме, е пръстов фотоплетизмограф за сърцето. Той е предназначен за потребителя да постави пръста си в маншета върху светодиод и фототранзистор. След това устройството ще мига за всеки сърдечен ритъм (на Arduino) и ще изчисли сърдечната честота и ще я изведе на екрана. Той също така ще покаже как изглежда дихателният сигнал, така че пациентът да може да го сравни с предишните си данни.

PPG може да измерва обемната промяна в обема на кръвта чрез измерване на светлинното пропускане или отражение. Всеки път, когато сърцето изпомпва, кръвното налягане в лявата камера се увеличава. Високото налягане кара артериите да се изпъкват леко при всеки удар. Увеличаването на налягането причинява измерима разлика в количеството светлина, която се отразява обратно и амплитудата на светлинния сигнал е правопропорционална на пулсовото налягане [2].

Подобно устройство е PPG сензорът на Apple Watch. Той анализира данните за честотата на пулса и ги използва за откриване на възможни епизоди на неравномерен сърдечен ритъм в съответствие с AFib. Той използва зелени LED светлини заедно със светлочувствителни фотодиоди, за да търси относителни промени в количеството кръв, която тече в китката на потребителя във всеки един момент. Той използва промените за измерване на сърдечната честота и когато потребителят е неподвижен, сензорът може да открива отделни импулси и да измерва интервалите от такт до ритъм [3].

Консумативи

На първо място, за изграждане на веригата използвахме макет, (1) зелен светодиод, (1) фототранзистор, (1) 220 Ω резистор, (1) 15 kΩ резистор, (2) 330 kΩ, (1) 2.2 kΩ, (1) 10 kΩ, (1) 1 μF кондензатор, (1) 68 nF кондензатор, UA 741 оп-усилвател и проводници.

След това за тестване на веригата използвахме функционален генератор, захранване, осцилоскоп, алигаторни скоби. И накрая, за да изведем сигнала към удобен за потребителя потребителски интерфейс, използвахме лаптоп с Arduino Software и Arduino Uno.

Стъпка 1: Начертайте схемата

Започнахме с изготвянето на проста схема за улавяне на PPG сигнала. Тъй като PPG използва LED, първо свързахме зелен светодиод последователно с резистор 220 Ω и го свързахме към 6V захранване и земя. Следващата стъпка беше улавяне на PPG сигнала с помощта на фототранзистор. Подобно на светодиода, ние го поставихме последователно с 15 kΩ и го свързахме към 6V захранване и земя. Това беше последвано от лентов филтър. Нормалният честотен диапазон на PPG сигнал е от 0,5 Hz до 5 Hz [4]. Използвайки уравнението f = 1/RC, изчислихме стойностите на резистора и кондензатора за нискочестотните и високочестотните филтри, в резултат на което се получи 1 μF кондензатор с резистор 330 kΩ за високочестотния филтър и 68 nF кондензатор с 10 kΩ резистор за нискочестотния филтър. Използвахме операционен усилвател UA 741 между филтрите, които се захранваха с 6V и -6V.

Стъпка 2: Тествайте веригата на осцилоскоп

След това изградихме веригата на макет. След това тествахме изхода на веригата на осцилоскопа, за да проверим дали сигналът ни е както се очаква. Както се вижда на фигурите по -горе, веригата доведе до силен, стабилен сигнал, когато пръст беше поставен върху зеления светодиод и фототранзистора. Силата на сигнала също варира при отделните индивиди. В по -късните фигури е видим дикротичният прорез и е ясно, че сърдечната честота е по -бърза от тази на индивида в първите няколко цифри.

След като бяхме сигурни, че сигналът е добър, продължихме с Arduino Uno.

Стъпка 3: Свържете Breadboard към Arduino Uno

Свързахме изхода (през втория кондензатор C2 в схемата и земята) към щифт A0 (понякога A3) на Arduino и заземяващата шина на макета към GND щифт на Arduino.

Вижте изображенията по -горе за кода, който използвахме. Кодът от допълнение А беше използван за показване на графиката на дихателния сигнал. Кодът от Приложение В беше използван, за да има вграден светодиод на мигането на Arduino за всеки сърдечен ритъм и да отпечата каква е сърдечната честота.

Стъпка 4: Съвети, които трябва да имате предвид

В статията Network Sensor Network за мобилно наблюдение на здравето, система за диагностика и предвиждане, изследователят Йохан Ваненбург и др., Разработи математически модел на чист PPG сигнал [5]. Сравнявайки формата на чист сигнал с нашия сигнал - на отделен човек - (фигури 3, 4, 5, 6), трябва да се отбележи, че има някои ясни разлики. Първо, нашият сигнал беше назад, така че дикротичният прорез от лявата страна на всеки връх, а не от дясната страна. Също така, сигналът беше значително различен между всеки човек, така че понякога дикротичният прорез не беше очевиден (фигури 3, 4), а понякога беше (фигури 5, 6). Друга забележителна разлика беше, че нашият сигнал не беше толкова стабилен, колкото бихме искали. Разбрахме, че е много чувствителен и най -малкото натискане на масата или всеки проводник ще промени начина, по който изглежда изходът на осцилоскопа.

За възрастни (над 18 години) средният пулс в покой трябва да бъде между 60 и 100 удара в минута [6]. На фигура 8, сърдечните честоти на индивида, който се тества, са между тези две стойности, което показва, че изглежда точен. Не успяхме да изчислим сърдечния ритъм с различно устройство и да го сравним с нашия PPG сензор, но е вероятно той да е близо до точен. Имаше и много фактори, които не можехме да контролираме, което води до промяна в резултатите. Количеството околно осветление беше различно всеки път, когато го тествахме, защото или бяхме на различно място, имаше сянка над устройството, понякога използвахме маншет. Наличието на по -малко околна светкавица направи сигнала по -ясен, но промяната беше извън нашия контрол и по този начин повлия на нашите резултати. Друг проблем е температурата. Изследването Investing the Effects of Temperature on Photoplethysmography от Mussabir Khan et al., Изследователите установяват, че по -високите температури на ръцете подобряват качеството и точността на PPG [7]. Всъщност забелязахме, че ако един от нас имаше студени пръсти, сигналът щеше да е лош и не можехме да различим дикротичния прорез в сравнение с човек, който има по -топли пръсти. Също така, поради чувствителността на устройството, беше трудно да се прецени дали настройката на устройството е оптимална, за да ни даде най-добрия сигнал. Поради това, ние трябваше да се занимаваме с платката всеки път, когато настройваме и проверяваме връзките на платката, преди да можем да я свържем с Arduino и да погледнем изхода, който искаме. Тъй като има толкова много фактори, които влизат в игра за настройка на макет, печатната платка би ги намалила значително и би ни дала по-точен изход. Изградихме нашата схема в Autodesk Eagle, за да създадем дизайн на печатна платка и след това я преместихме в AutoDesk Fusion 360 за визуално изобразяване на това как би изглеждала платката.

Стъпка 5: Дизайн на печатни платки

Възпроизведохме схемата в AutoDesk Eagle и използвахме нейния генератор на платки, за да създадем дизайна на печатни платки. Ние също така насочихме дизайна към AutoDesk Fusion 360 за визуално изобразяване на това как би изглеждала дъската.

Стъпка 6: Заключение

В заключение научихме как да разработим дизайн за PPG сигнална верига, изградихме го и го тестваме. Успяхме да изградим сравнително проста схема, за да намалим количеството на възможния шум в изхода и все още да имаме силен сигнал. Тествахме веригата върху себе си и установихме, че тя е малко чувствителна, но с известно ощипване на веригата (физически, а не дизайна), успяхме да получим силен сигнал. Използвахме изхода на сигнала, за да изчислим сърдечната честота на потребителя и го изведохме и сигнала за дишане към приятния потребителски интерфейс на Arduino. Също така използвахме вградения светодиод на Arduino, за да мига за всеки сърдечен ритъм, правейки потребителя очевидно кога точно сърцето му бие.

PPG има много потенциални приложения, а неговата простота и рентабилност го правят полезен за интегриране в интелигентни устройства. Тъй като личното здравеопазване става все по -популярно през последните години, е наложително тази технология да бъде проектирана да бъде проста и евтина, така че да може да бъде достъпна по целия свят за всеки, който се нуждае от нея [9]. Неотдавнашна статия разглеждаше използването на PPG за проверка на хипертония - и те откриха, че може да се използва заедно с други устройства за измерване на кръвното налягане [10]. Може би има още, което може да бъде открито и нововъведено в тази посока и по този начин PPG трябва да се разглежда като важен инструмент в здравеопазването сега и в бъдеще.

Стъпка 7: Препратки

[1] A. M. García и P. R. Horche, „Оптимизиране на източника на светлина в устройство за търсене на бифотонични вени: Експериментален и теоретичен анализ“, Резултати във физиката, том. 11, стр. 975–983, 2018. [2] Дж. Алън, „Фотоплетизмография и нейното приложение в клиничните физиологични измервания“, Physiological Measurement, vol. 28, не. 3, 2007 г.

[3] „Измерване на сърцето - как работят ЕКГ и PPG?“, Имитации. [На линия]. Налично: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Достъп: 10 декември 2019 г.].

[4] ИСКАНЕ НА КЛАСИФИКАЦИЯ НА DE NOVO ЗА ХАРАКТЕРИСТИКА ЗА НЕРЕГУЛИРАН РИТМ..

[5] С. Бага и Л. Шоу, „Анализ в реално време на PPG сигнал за измерване на SpO2 и пулсова честота“, International Journal of Computer Applications, vol. 36, не. 11, декември 2011 г.

[6] Wannenburg, Johan & Malekian, Reza. (2015). Мрежа от сензори за тяло за мобилен мониторинг на здравето, система за диагностика и прогнозиране. Sensors Journal, IEEE. 15. 6839-6852. 10.1109/JSEN.2015.2464773.

[7] „Какво е нормален сърдечен ритъм?“, LiveScience. [На линия]. Налично: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Достъп: 10 декември 2019 г.].

[8] M. Khan, C. G. Pretty, A. C. Amies, R. Elliott, G. M. Shaw и J. G. Chase, „Investigating the Effects of Temperature on Photoplethysmography,“IFAC-PapersOnLine, vol. 48, не. 20, стр. 360–365, 2015.

[9] М. Гамари, „Преглед на носимите сензори за фотоплетизмография и техните потенциални бъдещи приложения в здравеопазването“, International Journal of Biosensors & Bioelectronics, vol. 4, не. 4, 2018.

[10] M. Elgendi, R. Fletcher, Y. Liang, N. Howard, NH Lovell, D. Abbott, K. Lim и R. Ward, „Използването на фотоплетизмография за оценка на хипертонията“, npj Digital Medicine, vol.. 2, не. 1, 2019.