Nositelný systém zdravotní péče pomocí IOT: 8 kroků

2024 Autor: John Day | [email protected]. Naposledy změněno: 2024-01-30 08:21

V této práci jsou senzory zabaleny

nositelný kabát a měří teplotu, EKG, polohu, krevní tlak a BPM uživatele a odešle jej přes server ThingSpeak. Zobrazuje grafické znázornění naměřených dat. Transformaci dat provádí hlavní základní řadič Arduina. Když jsou senzory měřeny, Arduino spustí program a do programu je také vložen klíč API ThingSpeak.

Krok 1: Komponenty vyžádány

1. Arduino UNO

2. LM75 (teplotní senzor)

3. AD8232 (snímač EKG)

4. HW01 (snímač tepu)

5. ESP8266 (modul Wi-Fi)

6. Binární dráty

7. USB kabel pro ladění

8. Sada lithium -iontových baterií 4 (9v)

9. Pláštěnka

10. Bavlněný box (25 x 25 cm)

11. Lepicí pistole se 2 tyčinkami.

Krok 2: Připojení LM75 a Arduina

LM75 zahrnuje protokol I2C s Arduino. Teplota je tedy smyslová a bude převedena na digitální data pomocí vestavěného 9bitového delta sigma analogově digitálního převodníku. Díky přesnosti LM75 se používá k měření teploty uživatele. Rozlišení senzoru je 9 bitů a má 7bitovou adresu slave. datový formát je tedy doplňkem dvou s adresou slave. Provozní frekvence senzoru LM75 je 400KHz. LM75 obsahuje dolní propust pro zvýšení spolehlivosti komunikace v hlukovém prostředí.

Pin Arduino A4 a A5 zahrnuje komunikaci dvouvodičovým rozhraním, takže bude připojen ke kolíku SDA a SCL LM75.

LM75 ------ ARDUINO

SCL ---- A5 (analogový vstup)

SDA ---- A4 (analogový vstup)

VCC ---- 3,3V

GND ---- GND

Krok 3: Připojení mezi Pulse Module a Arduino

V této práci je použit snímač tepu. Pulzní senzor je dobře navržený senzor Plug and Play, pomocí kterého může uživatel získávat data o srdečním tepu nebo tepové frekvenci a může je krmit kamkoli chce.

Připojte snímač pulsu k desce Arduino Uno následujícím způsobem: + až + 5V a - k GND S tO A0. Připojte LCD k desce Arduino Uno následujícím způsobem: VSS do +5V a VDD do GND a RS do 12 a RW do GND a E do D11 a D4 do D5 a D5 do D4 a D6 do D3 a D7 do D2 a A/VSS do +5 V a K/VDD až GND. Připojte 10K potenciometr k LCD následujícím způsobem: Data do v0 a VCC do +5V. Připojte LED k Arduinu následujícím způsobem: LED1 (ČERVENÁ, blikající pin) k D13 a LED2 (ZELENÁ, rychlost stmívání) k D8.

Čidlo PULSE ------ Arduino

VSS ------ +5V

GND ------ GND

S ----- A0

Když se senzor dotkne pokožky, LED na senzoru bliká.

Krok 4: Připojení mezi snímačem EKG a Arduino

Senzor EKG AD8232 je propojen s Arduinem a elektrody jsou umístěny na levé paži, pravé paži a pravé noze. V tomto působí pohon pravé nohy jako zpětná vazba na obvod. Existují tři vstupy z elektrod, které měří elektrickou aktivitu srdce a budou indikovány LED diodou. Ke snížení šumu se používá přístrojový zesilovač (BW: 2KHz) a ke snížení artefaktů pohybu a polovičního potenciálu elektrod se používá dvouprůchodový filtr. AD8232 je konfigurován jako konfigurace se třemi elektrodami.

PŘIPOJENÍ: Levá paže elektrody je připojena +IN pin AD8232 a pravá paže elektrody je připojena k -IN pinu AD8232 a pravá noha zpětná vazba je připojena k RLDFB pinu AD8232. Detekce svodů v tomto senzoru je AC nebo DC. K tomu se používá AC. Pin LO- je připojen k analogovému pinu (11) Arduina a pin LO+ je připojen k analogovému pinu (10) Arduina a výstup z elektrod je připojen k pinu A1 Arduino.

Snímač EKG ------ Arduino

LO- ------ Analogový pin (11)

LO+ ------ Analogový pin (10)

Výstup ------ A1

Elektrody umístěné v těle pacienta detekují malé změny elektro potenciálu na kůži, které vznikají depolarizací srdečního svalu během srdečního tepu na rozdíl od konvenčního trojnásobného EKG, ve kterém jsou elektrody umístěny na končetiny a hrudník pacienta. Při měření signálu EKG se PR interval a fáze QR intervalu a trvání amplitudy mění za abnormálních podmínek. Abnormality jsou definovány v programování Arduino.

Normální parametry EKG Abnormální parametry EKG

P vlna 0,06-0,11 <0,25 --------------------------------------------------- --------- Ploché nebo převrácené T vlny Koronární ischemie

Komplex QRS <0,12 0,8-1,2 --------------------------------------------------- ------- Zvýšený blok větví QRS Bundle

T vlna 0,16 <0,5 --------------------------------------------- ------------------ Zvýšený PR AV blok

Interval QT 0,36-0,44 --------------------------------------------- --------------- Krátká intervalová hyperkalcémie QT

PR Interval 0.12-0.20 --------------------------------------------- ------ Dlouhé PR, QRS široké, QT krátké Hyperkalémie

ukazuje abnormality v signálu EKG, což je Bude zahrnuto v kódování Arduino a když dojde k abnormalitám, bude odesláno jako výstražná zpráva na konkrétní mobilní čísla. Máme samostatný soubor knihovny, který je součástí Programu

Krok 5: Propojení Wi-Fi modulu a Arduina

Wi-Fi modul ESP8266 je levný samostatný bezdrátový transceiver, který lze použít pro vývoj IoT koncových bodů. Modul Wi-Fi ESP8266 umožňuje připojení k internetu k integrovaným aplikacím. Pro spojení se serverem/klientem používá komunikační protokol TCP/UDP. Pro komunikaci s Wi-Fi modulem ESP8266 musí mikrokontrolér používat sadu AT příkazů. Mikrokontrolér komunikuje s Wi-Fi modulem ESP8266-01 pomocí UART se specifikovanou přenosovou rychlostí (výchozí 115200).

POZNÁMKY:

1. Wi-Fi modul ESP8266 lze naprogramovat pomocí Arduino IDE a za tímto účelem musíte v Arduino IDE provést několik změn. Nejprve přejděte na Soubor -> Předvolby v IDE Arduino a v sekci Adresy URL pro další správce desek. Nyní přejděte na Nástroje -> Deska -> Správce desek a ve vyhledávacím poli vyhledejte ESP8266. Vyberte komunitu ESP8266 od ESP8266 a klikněte na Instalovat.

2.. Modul ESP8266 funguje na napájení 3,3 V a cokoli většího, jako například 5 V, zabije SoC. Pin VCC a CH_PD pinu modulu ESP8266 ESP-01 jsou tedy připojeny k napájení 3,3 V.

3. Modul Wi-Fi má dva provozní režimy: Programovací režim a Normální režim. V režimu programování můžete nahrát program nebo firmware do modulu ESP8266 a v normálním režimu bude nahraný program nebo firmware běžet normálně.

4. Aby bylo možné aktivovat režim programování, musí být kolík GPIO0 připojen ke GND. Ve schématu zapojení jsme na pin GPIO0 připojili přepínač SPDT. Přepnutím páčky SPDT přepnete ESP8266 mezi režimem programování (GPIO0 je připojen k GND) a normálním režimem (GPIO0 funguje jako kolík GPIO). RST (Reset) bude také hrát důležitou roli při povolení režimu programování. Pin RST je aktivní LOW pin, a proto je připojen k GND pomocí tlačítka. Kdykoli tedy stisknete tlačítko, modul ESP8266 se resetuje.

Spojení:

Piny RX a TX modulu ESP8266 jsou připojeny k pinům RX a TX na desce Arduino. Protože ESP8266 SoC nemůže tolerovat 5V, je RX Pin Arduina připojen přes převodník úrovní skládající se z 1KΩ a 2,2KΩ rezistoru.

Wi-Fi modul ------ Arduino

VCC ---------------- 3,3V

GND ---------------- GND

CH_PD ---------------- 3,3V

RST ---------------- GND (normálně otevřený)

GPIO0 ---------------- GND

TX ---------------- TX Arduina

RX ----------------- RX Arduina (přes převodník úrovní)

Po připojení a konfiguraci:

ESP8266 v režimu programování (GPIO0 je připojen k GND), připojte Arduino k systému. Jakmile je modul ESP8266 zapnutý, stiskněte tlačítko RST a otevřete Arduino IDE. V možnostech desky (Nástroje -> Deska) vyberte „Obecnou desku ESP8266“. Vyberte příslušné číslo portu v IDE. Nyní otevřete Blink Sketch a změňte pin LED na 2. Zde 2 znamená pin GPIO2 modulu ESP8266. Než spustíte nahrávání, ujistěte se, že je GPIO0 nejprve připojen k GND a poté stiskněte tlačítko RST. Stiskněte tlačítko pro odeslání a kompilace a nahrání kódu bude chvíli trvat. Průběh můžete vidět v dolní části IDE. Jakmile je program úspěšně nahrán, můžete GPIO0 odebrat z GND. LED dioda připojená k GPIO2 bude blikat.

Krok 6: Program

Program je určen k propojení LM75, pulzního modulu, snímače EKG a modulu Wi-Fi s Arduino

Krok 7: Nastavení serveru ThingSpeak

ThingSpeak je aplikační platforma pro. internet věcí. Je to otevřená platforma s analytikou MATLAB. ThingSpeak vám umožňuje vytvořit aplikaci kolem dat shromážděných senzory. Mezi funkce ThingSpeak patří: sběr dat v reálném čase, zpracování dat, vizualizace, aplikace a doplňky

V srdci ThingSpeak je kanál ThingSpeak. K ukládání dat se používá kanál. Každý kanál obsahuje 8 polí pro jakýkoli typ dat, 3 pole umístění a 1 pole stavu. Jakmile máte kanál ThingSpeak, můžete do kanálu publikovat data, nechat ThingSpeak zpracovat data a poté nechat aplikaci načíst data.

KROKY:

1. Vytvořte si účet v ThingSpeak.

2. Vytvořte nový kanál a pojmenujte jej.

3. A vytvořte 3 podané a pro každý podaný zadejte jeho název.

4. Všimněte si ID kanálu ThingSpeak.

5. Všimněte si klíče API.

6. A zmiňte to v Programu pro předání dat z ESP8266.

7. Nyní jsou získána data vizualizace.

Krok 8: Nastavení závěru (hardware)

Hardwarové nastavení našeho projektu Obsahuje všechny hardwarové komponenty projektu a bude zabaleno a vloženo do nositelného kabátu pro pohodlné pacienty. Plášť se senzory je vyroben námi a poskytuje uživatelům bezchybné měření. Biologická data uživatele, informace jsou uloženy na serveru ThingSpeak pro dlouhodobou analýzu a monitorování. Právě o to se projekt podílí na systému zdravotní péče

ZALOŽIT:

1. Umístěte obvody do bavlněného boxu.

2. Pomocí lepicí pistole jej upevněte na krabici.

3. Připojte baterii k VIN Arduina k kladnému pólu baterie a GND Arduina k zápornému pólu baterie

4. Poté pomocí lepicí pistole připevněte krabici k vnitřku pláště.

Jakmile je vytvořeno bezchybné kódování, program se spustí a člověk bude připraven vidět výstup Senor na platformě, jako je výstupní displej Arduino, a později budou informace přeneseny do cloudu ThingSpeak přes web a že budeme připraveni je vizualizovat ve světě. plošina. Webové rozhraní lze vyvinout pro implementaci dalších funkcí v oblasti vizualizace, správy a analýzy dat, aby poskytovalo lepší rozhraní a lepší uživatelské prostředí. Pomocí nastavení navrhované práce může lékař prověřit stav pacienta 24*7 a jakékoli náhlé změny stavu pacienta jsou oznámeny lékaři nebo zdravotnickému personálu prostřednictvím oznámení o přípitku. A co víc, jelikož jsou informace přístupné na serveru Thingspeak, stav pacienta lze kontrolovat vzdáleně z jakéhokoli místa na planetě. Kromě toho, že jednoduše vidíme všudypřítomné informace o pacientovi, můžeme tyto informace využít k rychlému porozumění a vyléčení pacientova zdraví příslušnými odborníky.