Měření srdeční frekvence je na špičce prstu: Fotopletyzmografický přístup k určení srdeční frekvence: 7 kroků

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

Fotopletyzmograf (PPG) je jednoduchá a levná optická technika, která se často používá k detekci změn objemu krve v mikrovaskulárním lůžku tkáně. Většinou se používá neinvazivně k měření na povrchu kůže, obvykle prstu. Tvar vlny PPG má pulzující (AC) fyziologický průběh v důsledku srdečních synchronních změn objemu krve s každým srdečním tepem. AC vlna je pak superponována na pomalu se měnící (DC) základní linii s různými nižšími frekvenčními složkami, které jsou způsobeny dýcháním, aktivitou sympatického nervového systému a termoregulací. Signál PPG lze použít k měření saturace kyslíku, krevního tlaku a srdečního výdeje, ke kontrole srdečního výdeje a potenciální detekci periferních cévních onemocnění [1].

Zařízení, které vytváříme, je prstový fotopletyzmograf pro srdce. Je navržen tak, aby uživatel umístil prst do manžety přes LED a fototranzistor. Zařízení pak bude blikat pro každý srdeční tep (na Arduinu) a vypočítá srdeční frekvenci a zobrazí ji na obrazovce. Ukáže také, jak vypadá respirační signál, aby jej pacient případně mohl porovnat se svými předchozími údaji.

PPG může měřit objemovou změnu objemu krve měřením přenosu světla nebo odrazu. Pokaždé, když srdce pumpuje, krevní tlak v levé komoře se zvyšuje. Vysoký tlak způsobí, že se tepny s každým úderem mírně vyboulí. Nárůst tlaku způsobuje měřitelný rozdíl v množství světla, které se odráží zpět, a amplituda světelného signálu je přímo úměrná pulznímu tlaku [2].

Podobným zařízením je senzor Apple Watch PPG. Analyzuje data o tepové frekvenci a používá je k detekci možných epizod nepravidelných srdečních rytmů v souladu s AFib. Pomocí zelených LED světel a fotodiod citlivých na světlo hledá relativní změny v množství krve proudící v zápěstí uživatele v daném okamžiku. Změny využívá k měření srdeční frekvence a když uživatel stojí, senzor může detekovat jednotlivé pulzy a měřit intervaly mezi jednotlivými údery [3].

Zásoby

Nejprve jsme pro stavbu obvodu použili prkénko, (1) zelenou LED, (1) fototranzistor, (1) odpor 220 Ω, (1) odpor 15 kΩ, (2) 330 kΩ, (1) 2,2 kΩ, (1) 10 kΩ, (1) 1 μF kondenzátor, (1) 68 nF kondenzátor, UA 741 operační zesilovač a vodiče.

Dále jsme pro testování obvodu použili generátor funkcí, napájecí zdroj, osciloskop, krokosvorky. Nakonec jsme pro výstup signálu do uživatelsky přívětivého uživatelského rozhraní použili notebook se softwarem Arduino a Arduino Uno.

Krok 1: Nakreslete schéma

Začali jsme nakreslením jednoduchého schématu pro zachycení signálu PPG. Protože PPG používá LED, nejprve jsme zapojili zelenou LED do série s rezistorem 220 Ω a připojili ji k 6V napájení a uzemnění. Dalším krokem bylo zachytit signál PPG pomocí fototranzistoru. Podobně jako u LED jsme to dali do série s 15 kΩ a připojili jsme to k 6V napájení a uzemnění. Následoval pásmový filtr. Normální frekvenční rozsah signálu PPG je 0,5 Hz až 5 Hz [4]. Pomocí rovnice f = 1/RC jsme vypočítali hodnoty odporu a kondenzátoru pro dolní a horní propust, což vedlo ke kondenzátoru 1 μF s odporem 330 kΩ pro horní propust a 68 nF kondenzátoru s odporem 10 kΩ pro dolní propust. Mezi filtry, které byly napájeny 6V a -6V, jsme použili operační zesilovač UA 741.

Krok 2: Otestujte obvod na osciloskopu

Okruh jsme pak postavili na prkénko. Poté jsme otestovali výstup obvodu na osciloskopu, abychom zkontrolovali, zda je náš signál podle očekávání. Jak je vidět na obrázcích výše, obvod vedl k silnému a stabilnímu signálu, když byl prst umístěn nad zelenou LED a fototranzistor. Síla signálu se také mezi jednotlivci liší. Na pozdějších obrázcích je patrný dicrotický zářez a je zřejmé, že srdeční frekvence je rychlejší než u jednotlivce na prvních několika obrázcích.

Jakmile jsme si byli jisti, že signál je dobrý, pokračovali jsme Arduino Uno.

Krok 3: Připojte Breadboard k Arduino Uno

Výstup (přes druhý kondenzátor C2 ve schématu a uzemnění) jsme připojili na pin A0 (někdy A3) na Arduinu a zemnicí lištu na prkénku na pin GND na Arduinu.

Kód, který jsme použili, najdete na obrázcích výše. K zobrazení grafu respiračního signálu byl použit kód z dodatku A. Kód z dodatku B byl použit k vestavěné LED diodě na Arduino bliknutí pro každý srdeční tep a k vytištění, jaká je srdeční frekvence.

Krok 4: Tipy, které je třeba mít na paměti

V příspěvku Network Body Sensor Network for Mobile Health Monitoring, A Diagnosis and Anticipating System vyvinul výzkumník Johan Wannenburg et al. Matematický model čistého signálu PPG [5]. Při porovnávání tvaru čistého signálu s naším signálem - jednotlivé osoby - (obrázky 3, 4, 5, 6) existují nepochybně určité rozdíly. Náš signál byl zpočátku zpětný, takže dikrotický zářez na levé straně každého vrcholu spíše než na pravé straně. Signál byl také mezi každou osobou velmi odlišný, takže někdy nebyl dicrotický zářez patrný (obrázky 3, 4) a někdy ano (obrázky 5, 6). Dalším pozoruhodným rozdílem bylo, že náš signál nebyl tak stabilní, jak bychom si přáli. Uvědomili jsme si, že je to velmi citlivé a nejmenší šťouchnutí do stolu nebo jakéhokoli drátu změní vzhled osciloskopu.

U dospělých (nad 18 let) by se průměrná srdeční frekvence v klidu měla pohybovat mezi 60 a 100 tepů za minutu [6]. Na obrázku 8 byly srdeční frekvence testovaných jedinců mezi těmito dvěma hodnotami, což naznačuje, že se zdá být přesné. Nedostali jsme šanci vypočítat srdeční frekvenci s jiným zařízením a porovnat ji s naším snímačem PPG, ale je pravděpodobné, že by byl téměř přesný. Bylo také mnoho faktorů, které jsme nemohli ovlivnit, což vedlo ke změnám ve výsledcích. Pokaždé, když jsme to testovali, bylo množství okolního osvětlení jiné, protože jsme byli buď na jiném místě, nad zařízením byl stín, někdy jsme použili manžetu. Díky menšímu počtu okolních blesků byl signál jasnější, ale změna, kterou jsme nemohli ovlivnit, ovlivnila naše výsledky. Dalším problémem je teplota. Studie Investing the Effects of Temperature on Photoplethysmography od Mussabira Khana a kol., Výzkumníci zjistili, že teplejší teploty rukou zlepšují kvalitu a přesnost PPG [7]. Vlastně jsme si všimli, že kdyby někdo z nás měl studené prsty, signál by byl špatný a nemohli bychom rozeznat dicrotický zářez ve srovnání s osobou, která měla teplejší prsty. Kvůli citlivosti zařízení bylo také obtížné posoudit, zda bylo nastavení zařízení optimální, aby nám poskytlo nejlepší signál. Z tohoto důvodu jsme se museli pohrávat s deskou pokaždé, když jsme nastavovali a kontrolovali připojení na desce, než jsme ji mohli připojit k Arduinu a podívat se na požadovaný výstup. Vzhledem k tomu, že existuje mnoho faktorů, které vstupují do hry pro nastavení prkénka, PCB by je výrazně omezilo a dalo by nám přesnější výstup. Sestavili jsme naše schéma v Autodesk Eagle, abychom vytvořili návrh DPS a poté jej posunuli do AutoDesk Fusion 360 pro vizuální vykreslení toho, jak by deska vypadala.

Krok 5: Návrh DPS

Schéma jsme reprodukovali v aplikaci AutoDesk Eagle a k vytvoření návrhu DPS jsme použili jeho deskový generátor. Také jsme návrh posunuli do AutoDesk Fusion 360 pro vizuální vykreslení toho, jak by deska vypadala.

Krok 6: Závěr

Na závěr jsme se dozvěděli, jak vyvinout návrh signálního obvodu PPG, postavit jej a otestovat. Úspěšně se nám podařilo vybudovat relativně jednoduchý obvod pro snížení množství možného šumu na výstupu a stále mít silný signál. Otestovali jsme obvod na sobě a zjistili jsme, že je trochu citlivý, ale s určitým vyladěním obvodu (fyzicky, ne podle designu) jsme dokázali získat silný signál. Použili jsme výstup signálu k výpočtu srdeční frekvence uživatele a přenesli jej a dýchací signál do pěkného uživatelského rozhraní Arduina. Také jsme použili vestavěnou LED na Arduinu, aby blikala při každém srdečním tepu, takže bylo uživateli jasné, kdy přesně mu bije srdce.

PPG má mnoho potenciálních aplikací a díky své jednoduchosti a efektivitě nákladů je integrace do chytrých zařízení užitečná. Protože osobní zdravotní péče je v posledních letech stále oblíbenější, je nezbytné, aby tato technologie byla navržena tak, aby byla jednoduchá a levná, aby mohla být dostupná po celém světě každému, kdo ji potřebuje [9]. Nedávný článek zkoumal použití PPG ke kontrole hypertenze - a zjistili, že by mohl být použit ve spojení s jinými zařízeními pro měření TK [10]. Možná je v tomto směru možné objevit a inovovat více, a proto by PPG mělo být v současnosti i v budoucnosti považováno za důležitý nástroj ve zdravotnictví.

Krok 7: Reference

[1] A. M. García a P. R. Horche, „Optimalizace světelného zdroje v zařízení pro hledání bifotonických žil: Experimentální a teoretická analýza“, Výsledky ve fyzice, sv. 11, s. 975–983, 2018. [2] J. Allen, „Fotopletyzmografie a její aplikace v klinickém fyziologickém měření,“Physiological Measurement, sv. 28, č. 3, 2007.

[3] „Měření srdce - Jak fungují EKG a PPG?“, Imoce. [Online]. K dispozici: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Přístup: 10. prosince 2019].

[4] DE NOVO ŽÁDOST O KLASIFIKACI O NOREGULÁRNÍ FUNKCI OZNÁMENÍ RYTMU..

[5] S. Bagha a L. Shaw, „Analýza signálu PPG v reálném čase pro měření SpO2 a tepové frekvence“, International Journal of Computer Applications, sv. 36, č. 11. prosince 2011.

[6] Wannenburg, Johan & Malekian, Reza. (2015). Síť tělesných senzorů pro mobilní monitorování zdraví, diagnostický a předvídající systém. Senzorový deník, IEEE. 15. 6839-6852. 10.1109/JSEN.2015.2464773.

[7] „Co je normální srdeční frekvence?“, LiveScience. [Online]. K dispozici: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Přístup: 10. prosince 2019].

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

[9] M. Ghamari, „Přehled nositelných fotopletyzmografických senzorů a jejich potenciálních budoucích aplikací ve zdravotnictví,“International Journal of Biosensors & Bioelectronics, sv. 4, č. 4, 2018.

[10] M. Elgendi, R. Fletcher, Y. Liang, N. Howard, NH Lovell, D. Abbott, K. Lim a R. Ward, „The use of photoplethysmography for determineing hyperension,“npj Digital Medicine, sv. 2, č. 1, 2019.