Măsurarea ritmului cardiac este la vârful degetului: abordare fotofletismografică pentru determinarea ritmului cardiac: 7 pași

2024 Autor: John Day | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-30 11:43

Fotopletismograful (PPG) este o tehnică optică simplă și cu costuri reduse, care este adesea utilizată pentru a detecta modificări ale volumului de sânge într-un pat microvascular de țesut. Este utilizat în cea mai mare parte neinvaziv pentru a face măsurători la suprafața pielii, de obicei un deget. Forma de undă a PPG are o formă de undă fiziologică pulsatilă (AC) datorită modificărilor sincrone cardiace ale volumului de sânge cu fiecare bătăi de inimă. Unda AC este apoi suprapusă pe o linie de bază care se schimbă încet (DC) cu diferite componente de frecvență mai joasă care se datorează respirației, activității sistemului nervos simpatic și termoreglării. Un semnal PPG poate fi utilizat pentru a măsura saturația de oxigen, tensiunea arterială și debitul cardiac, pentru a verifica debitul cardiac și pentru a detecta potențial boala vasculară periferică [1].

Dispozitivul pe care îl creăm este un fotofletograf deget pentru inimă. Este conceput pentru ca utilizatorul să își așeze degetul în manșetă deasupra unui led și a unui fototranzistor. Dispozitivul va clipi apoi pentru fiecare ritm cardiac (pe Arduino) și va calcula ritmul cardiac și îl va afișa pe ecran. De asemenea, va arăta cum arată semnalul respirator, astfel încât pacientul să îl poată compara cu datele sale anterioare.

Un PPG poate măsura modificarea volumetrică a volumului de sânge măsurând transmisia sau reflexia luminii. De fiecare dată când inima pompează, tensiunea arterială în ventriculul stâng crește. Presiunea ridicată face ca arterele să bombeze ușor la fiecare bătaie. Creșterea presiunii determină o diferență măsurabilă în cantitatea de lumină care este reflectată înapoi, iar amplitudinea semnalului luminos este direct proporțională cu presiunea pulsului [2].

Un dispozitiv similar este senzorul Apple Watch PPG. Acesta analizează datele despre frecvența pulsului și le folosește pentru a detecta posibile episoade de ritm cardiac neregulat în concordanță cu AFib. Folosește lumini LED verzi împreună cu fotodioduri sensibile la lumină pentru a căuta modificări relative ale cantității de sânge care curge în încheietura mâinii utilizatorului la un moment dat. Utilizează modificările pentru a măsura ritmul cardiac și atunci când utilizatorul este staționar, senzorul poate detecta impulsuri individuale și poate măsura intervalele bătăi-bătăi [3].

Provizii

În primul rând, pentru construirea circuitului am folosit o placă de măsurare, (1) LED verde, (1) fototranzistor, (1) rezistor de 220 Ω, (1) rezistor de 15 kΩ, (2) 330 kΩ, (1) 2,2 kΩ, (1) 10 kΩ, (1) 1 μF condensator, (1) 68 nF condensator, UA 741 op-amp și fire.

Apoi, pentru a testa circuitul, am folosit un generator de funcții, sursă de alimentare, osciloscop, cleme de aligator. În cele din urmă, pentru a transmite semnalul către o interfață ușor de utilizat, am folosit un laptop cu software Arduino și un Arduino Uno.

Pasul 1: Trageți schema

Am început prin desenarea unei scheme simple pentru a capta semnalul PPG. Deoarece PPG folosește LED-uri, am conectat mai întâi un LED verde în serie cu un rezistor de 220 Ω și l-am conectat la 6V de alimentare și la masă. Următorul pas a fost captarea semnalului PPG folosind un fototranzistor. Similar cu LED-ul, l-am pus în serie cu un 15 kΩ și l-am conectat la o sursă de alimentare de 6V și la masă. Acesta a fost urmat de un filtru bandpass. Gama de frecvență normală a unui semnal PPG este de 0,5 Hz până la 5 Hz [4]. Folosind ecuația f = 1 / RC, am calculat valorile rezistorului și condensatorului pentru filtrele de trecere joasă și înaltă, rezultând un condensator de 1 μF cu rezistor de 330 kΩ pentru filtrul de trecere înaltă și condensator de 68 nF cu rezistor de 10 kΩ pentru filtrul trece jos. Am folosit op-amplificatorul UA 741 între filtrele alimentate cu 6V și -6V.

Pasul 2: Testați circuitul pe un osciloscop

Am construit apoi circuitul pe o placă de calcul. După aceea, am testat ieșirea circuitului pe osciloscop pentru a verifica dacă semnalul nostru a fost așa cum era de așteptat. După cum se vede în figurile de mai sus, circuitul a dus la un semnal puternic și stabil atunci când un deget a fost plasat deasupra LED-ului verde și a fototranzistorului. Puterea semnalului variază, de asemenea, între indivizi. În figurile ulterioare, crestătura dicrotică este evidentă și este clar că ritmul cardiac este mai rapid decât cel al individului din primele cifre.

Odată ce am fost siguri că semnalul este bun, am continuat cu un Arduino Uno.

Pasul 3: Conectați Breadboard la un Arduino Uno

Am conectat ieșirea (pe cel de-al doilea condensator C2 în schemă și masă) la pinul A0 (uneori A3) pe Arduino și șina de masă de pe panou la un pin GND de pe Arduino.

Vedeți imaginile de mai sus pentru codul pe care l-am folosit. Codul din Anexa A a fost utilizat pentru a arăta graficul semnalului respirator. Codul din Anexa B a fost folosit pentru a avea un LED încorporat pe clipul Arduino pentru fiecare bătăi de inimă și pentru a imprima care este ritmul cardiac.

Pasul 4: Sfaturi de reținut

În lucrarea Body Sensor Network for Mobile Health Monitoring, A Diagnosis and Anticipating System, cercetătorul Johan Wannenburg și colab., Au dezvoltat un model matematic al unui semnal PPG pur [5]. Comparând forma unui semnal pur cu semnalul nostru - al unei persoane individuale - (figurile 3, 4, 5, 6), există desigur, unele diferențe clare. În primul rând, semnalul nostru a fost înapoi, deci crestătura dicrotică pe partea stângă a fiecărui vârf, mai degrabă decât pe partea dreaptă. De asemenea, semnalul era foarte diferit între fiecare persoană, deci uneori crestătura dicrotică nu era evidentă (figurile 3, 4) și alteori era (figurile 5, 6). O altă diferență notabilă a fost că semnalul nostru nu a fost atât de stabil pe cât ne-am fi dorit. Ne-am dat seama că era foarte sensibil, iar cel mai mic ghiont al mesei sau al oricărui fir ar schimba modul în care arăta ieșirea osciloscopului.

Pentru adulți (peste 18 ani), ritmul cardiac mediu în repaus ar trebui să fie între 60 și 100 de bătăi pe minut [6]. În Figura 8, ritmul cardiac al individului care se testează a fost între aceste două valori, indicând faptul că pare a fi corect. Nu am avut ocazia să calculăm ritmul cardiac cu un alt dispozitiv și să-l comparăm cu senzorul nostru PPG, dar este probabil că acesta ar fi aproape de exact. De asemenea, au existat mulți factori pe care nu i-am putut controla, ducând astfel la variația rezultatelor. Cantitatea de iluminare ambientală a fost diferită de fiecare dată când am testat-o, deoarece fie ne aflam într-o locație diferită, era o umbră deasupra dispozitivului, uneori am folosit o manșetă. Având mai puține fulgere ambientale, semnalul a fost mai clar, dar schimbarea a fost în afara controlului nostru și, astfel, ne-a afectat rezultatele. O altă problemă este temperatura. Studiul Investiția efectelor temperaturii asupra fotopletismismului de Mussabir Khan și colab., Cercetătorii au descoperit că temperaturile mai scăzute ale mâinilor au îmbunătățit calitatea și precizia PPG [7]. De fapt, am observat că, dacă unul dintre noi ar avea degete reci, semnalul ar fi slab și nu am putea distinge crestătura dicrotică în comparație cu o persoană care avea degetele mai calde. De asemenea, din cauza sensibilității dispozitivului, a fost dificil să se judece dacă configurarea dispozitivului a fost sau nu la un nivel optim pentru a ne oferi cel mai bun semnal. Din această cauză, a trebuit să ne jucăm cu placa de fiecare dată când configurăm și verificăm conexiunile de pe placa înainte să o putem conecta la Arduino și să analizăm ieșirea dorită. Deoarece există atât de mulți factori care intră în joc pentru o configurare a panourilor, un PCB le-ar reduce foarte mult și ne-ar oferi o ieșire mai precisă. Ne-am construit schema în Autodesk Eagle pentru a crea un design PCB și apoi l-am împins către AutoDesk Fusion 360 pentru redarea vizuală a aspectului plăcii.

Pasul 5: Proiectare PCB

Am reprodus schema în AutoDesk Eagle și am folosit generatorul de plăci pentru a crea designul PCB. De asemenea, am împins designul către AutoDesk Fusion 360 pentru redarea vizuală a aspectului plăcii.

Pasul 6: Concluzie

În concluzie, am învățat cum să dezvoltăm un design pentru un circuit de semnal PPG, să-l construim și să-l testăm. Am reușit să construim un circuit relativ simplu pentru a reduce cantitatea de zgomot posibil în ieșire și pentru a avea în continuare un semnal puternic. Am testat circuitul pe noi înșine și am constatat că este puțin sensibil, dar, cu unele modificări ale circuitului (fizic, nu designul), am putut obține un semnal puternic. Am folosit semnalul de ieșire pentru a calcula ritmul cardiac al utilizatorului și l-am trimis și semnalul de respirație către interfața frumoasă a Arduino. De asemenea, am folosit LED-ul încorporat de pe Arduino pentru a clipi la fiecare bătăi de inimă, făcându-i evident utilizatorului când exact inima le bătea.

PPG are multe aplicații potențiale, iar simplitatea și rentabilitatea acestuia îl fac util să se integreze în dispozitive inteligente. Deoarece asistența medicală personală a devenit mai populară în ultimii ani, este imperativ ca această tehnologie să fie concepută pentru a fi simplă și ieftină, astfel încât să poată fi accesibilă în toată lumea pentru oricine are nevoie de ea [9]. Un articol recent a analizat utilizarea PPG pentru a verifica hipertensiunea arterială - și a constatat că ar putea fi utilizat împreună cu alte dispozitive de măsurare a TA [10]. Poate că există mai multe lucruri care pot fi descoperite și inovate în această direcție și, prin urmare, PPG ar trebui considerat un instrument important în asistența medicală acum și în viitor.

Pasul 7: Referințe

[1] A. M. García și P. R. Horche, „Optimizarea sursei de lumină într-un dispozitiv bifotonic de căutare a venelor: analiză experimentală și teoretică”, Results in Physics, vol. 11, pp. 975–983, 2018. [2] J. Allen, „Fotopletismism și aplicația sa în măsurarea clinică fiziologică”, Physiological Measurement, vol. 28, nr. 3, 2007.

[3] „Măsurarea inimii - Cum funcționează ECG și PPG?”, Imoții. [Pe net]. Disponibil: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Accesat: 10-dec-2019].

[4] CERERE DE CLASIFICARE DE NOVO PENTRU CARACTERISTICĂ DE NOTIFICARE A RITMULUI IRREGULAR..

[5] S. Bagha și L. Shaw, „O analiză în timp real a semnalului PPG pentru măsurarea SpO2 și a ratei pulsului”, International Journal of Computer Applications, vol. 36, nr. 11 decembrie 2011.

[6] Wannenburg, Johan & Malekian, Reza. (2015). Rețea de senzori corporali pentru monitorizarea sănătății mobile, un sistem de diagnosticare și anticipare. Jurnalul senzorilor, IEEE. 15. 6839-6852. 10.1109 / JSEN.2015.2464773.

[7] „Ce este o frecvență cardiacă normală?”, LiveScience. [Pe net]. Disponibil: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Accesat: 10-dec-2019].

[8] M. Khan, C. G. Pretty, A. C. Amies, R. Elliott, G. M. Shaw și J. G. Chase, „Investigarea efectelor temperaturii asupra fotopletismismului”, IFAC-PapersOnLine, vol. 48, nr. 20, pp. 360-365, 2015.

[9] M. Ghamari, „O revizuire a senzorilor portabili de fotopletismografie și a potențialelor lor aplicații viitoare în îngrijirea sănătății”, International Journal of Biosensors & Bioelectronics, vol. 4, nr. 4, 2018.

[10] M. Elgendi, R. Fletcher, Y. Liang, N. Howard, NH Lovell, D. Abbott, K. Lim și R. Ward, „Utilizarea fotopletismismului pentru evaluarea hipertensiunii arteriale”, npj Digital Medicine, vol.. 2, nr. 1, 2019.