Измерение частоты пульса на кончике пальца: фотоплетизмографический подход к определению частоты пульса: 7 шагов

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последнее изменение: 2024-01-30 11:51

Фотоплетизмограф (ФПГ) - это простой и недорогой оптический метод, который часто используется для обнаружения изменений объема крови в микрососудистом ложе ткани. В основном он используется неинвазивно для измерения на поверхности кожи, обычно на пальце. Форма волны PPG имеет пульсирующую (AC) физиологическую форму волны из-за синхронных сердечных изменений в объеме крови с каждым ударом сердца. Затем волна переменного тока накладывается на медленно изменяющуюся (DC) базовую линию с различными низкочастотными компонентами, которые связаны с дыханием, активностью симпатической нервной системы и терморегуляцией. Сигнал PPG можно использовать для измерения насыщения кислородом, артериального давления и сердечного выброса, для проверки сердечного выброса и потенциального выявления заболеваний периферических сосудов [1].

Создаваемый нами прибор - пальчиковый фотоплетизмограф для сердца. Он предназначен для того, чтобы пользователь помещал палец в манжету поверх светодиода и фототранзистора. Затем устройство будет мигать при каждом биении сердца (на Arduino), вычислять частоту сердечных сокращений и выводить ее на экран. Он также покажет, как выглядит респираторный сигнал, чтобы пациент мог сравнить его со своими предыдущими данными.

PPG может измерять объемное изменение объема крови путем измерения пропускания или отражения света. Каждый раз, когда сердце качает кровь, артериальное давление в левом желудочке увеличивается. Высокое давление заставляет артерии слегка выпирать с каждым ударом. Увеличение давления вызывает измеримую разницу в количестве света, который отражается обратно, а амплитуда светового сигнала прямо пропорциональна давлению импульса [2].

Аналогичным устройством является датчик PPG Apple Watch. Он анализирует данные о частоте пульса и использует их для обнаружения возможных эпизодов нерегулярного сердечного ритма, соответствующих AFib. Он использует зеленые светодиоды вместе со светочувствительными фотодиодами для отслеживания относительных изменений количества крови, текущей в запястье пользователя в любой момент времени. Он использует изменения для измерения частоты сердечных сокращений, и когда пользователь неподвижен, датчик может обнаруживать отдельные импульсы и измерять интервалы между ударами [3].

Запасы

Прежде всего, для построения схемы мы использовали макет, (1) зеленый светодиод, (1) фототранзистор, (1) резистор 220 Ом, (1) резистор 15 кОм, (2) 330 кОм, (1) 2,2 кОм, (1) 10 кОм, (1) конденсатор 1 мкФ, (1) конденсатор 68 нФ, операционный усилитель UA 741 и провода.

Далее для проверки схемы мы использовали функциональный генератор, блок питания, осциллограф, зажимы типа «крокодил». Наконец, для вывода сигнала в удобный пользовательский интерфейс мы использовали ноутбук с программным обеспечением Arduino и Arduino Uno.

Шаг 1: нарисуйте схему

Мы начали с рисования простой схемы для захвата сигнала PPG. Поскольку PPG использует светодиод, мы сначала подключили зеленый светодиод последовательно с резистором 220 Ом и подключили его к источнику питания 6 В и заземлению. Следующим шагом был захват сигнала PPG с помощью фототранзистора. Так же, как и светодиод, мы включили его последовательно с 15 кОм и подключили к питанию и земле 6В. Затем последовал полосовой фильтр. Нормальный частотный диапазон сигнала PPG составляет от 0,5 Гц до 5 Гц [4]. Используя уравнение f = 1 / RC, мы рассчитали номиналы резистора и конденсатора для фильтров низких и высоких частот, в результате чего получили конденсатор 1 мкФ с резистором 330 кОм для фильтра высоких частот и конденсатор 68 нФ с резистором 10 кОм для фильтр низких частот. Между фильтрами мы использовали операционный усилитель UA 741, который питался от 6 В до -6 В.

Шаг 2: проверьте схему на осциллографе

Затем мы построили схему на макете. После этого мы проверили выход схемы на осциллографе, чтобы убедиться, что наш сигнал соответствует ожиданиям. Как видно на рисунках выше, при наведении пальца на зеленый светодиод и фототранзистор схема дает сильный и стабильный сигнал. Уровень сигнала также варьируется от человека к человеку. На более поздних рисунках очевидна дикротическая выемка, и ясно, что частота сердечных сокращений выше, чем у человека на первых нескольких рисунках.

Убедившись, что сигнал хороший, мы перешли к Arduino Uno.

Шаг 3: подключите макет к Arduino Uno

Мы подключили выход (через второй конденсатор C2 на схеме и землю) к контакту A0 (иногда A3) на Arduino, а шину заземления на макетной плате - к контакту GND на Arduino.

См. Изображения выше для кода, который мы использовали. Код из Приложения А использовался для отображения графика респираторного сигнала. Код из Приложения B использовался для того, чтобы встроенный светодиод на Arduino мигал при каждом биении сердца и распечатывал его.

Шаг 4. Советы, которые нужно помнить

В статье «Сеть датчиков тела для мобильного мониторинга здоровья, система диагностики и прогнозирования» исследователь Йохан Ванненбург и др. Разработали математическую модель чистого сигнала PPG [5]. При сравнении формы чистого сигнала с нашим сигналом - отдельного человека - (рисунки 3, 4, 5, 6), надо признать, есть некоторые явные различия. Во-первых, наш сигнал был обратным, поэтому дикротическая выемка на левой стороне каждого пика, а не на правой стороне. Кроме того, сигнал у каждого человека сильно различается, поэтому иногда дикротическая выемка не видна (рисунки 3, 4), а иногда и видна (рисунки 5, 6). Еще одно заметное отличие заключалось в том, что наш сигнал был не таким стабильным, как нам хотелось бы. Мы поняли, что это очень чувствительно, и малейшее толкание стола или любого провода изменит внешний вид выходного сигнала осциллографа.

Для взрослых (старше 18 лет) средняя частота пульса в состоянии покоя должна составлять от 60 до 100 ударов в минуту [6]. На Рисунке 8 частота пульса испытуемого находилась между этими двумя значениями, что указывает на точность. У нас не было возможности рассчитать частоту сердечных сокращений с помощью другого устройства и сравнить ее с нашим датчиком PPG, но вполне вероятно, что это будет близко к точному. Также было много факторов, которые мы не могли контролировать, что привело к разбросу результатов. Количество окружающего освещения было разным каждый раз, когда мы тестировали его, потому что мы либо находились в другом месте, на устройстве была тень, иногда мы использовали манжету. Меньшее количество окружающих молний сделало сигнал более четким, но изменение этого было вне нашего контроля и, таким образом, повлияло на наши результаты. Другой вопрос - температура. Исследование Mussabir Khan et al. «Исследование влияния температуры на фотоплетизмографию» показало, что более теплые руки улучшают качество и точность PPG [7]. Мы действительно заметили, что, если бы у кого-то из нас были холодные пальцы, сигнал был бы слабым, и мы не могли бы различить дикротическую выемку по сравнению с человеком, у которого были более теплые пальцы. Кроме того, из-за чувствительности устройства было трудно судить, была ли настройка устройства оптимальной для получения наилучшего сигнала. Из-за этого нам приходилось возиться с платой каждый раз, когда мы настраивали и проверяли соединения на плате, прежде чем мы смогли подключить ее к Arduino и посмотреть на желаемый вывод. Поскольку существует так много факторов, которые влияют на установку макета, печатная плата значительно уменьшит их и даст нам более точный результат. Мы построили нашу схему в Autodesk Eagle, чтобы создать дизайн печатной платы, а затем отправили ее в AutoDesk Fusion 360 для визуального рендеринга того, как будет выглядеть плата.

Шаг 5: Дизайн печатной платы

Мы воспроизвели схему в AutoDesk Eagle и использовали его генератор платы для создания дизайна печатной платы. Мы также перенесли дизайн в AutoDesk Fusion 360 для визуального отображения того, как будет выглядеть доска.

Шаг 6: Заключение

В заключение мы узнали, как разработать схему сигнальной цепи PPG, построить ее и протестировать. Нам удалось построить относительно простую схему, чтобы уменьшить количество возможных шумов на выходе и по-прежнему иметь сильный сигнал. Мы проверили схему на себе и обнаружили, что она немного чувствительна, но после некоторой настройки схемы (физически, а не конструкции) мы смогли получить сильный сигнал. Мы использовали выходной сигнал для расчета частоты сердечных сокращений пользователя и вывели его и сигнал дыхания в красивый интерфейс Arduino. Мы также использовали встроенный светодиод на Arduino, чтобы мигать при каждом ударе, давая понять пользователю, когда именно бьется его сердце.

PPG имеет множество потенциальных приложений, а его простота и экономичность делают его полезным для интеграции в интеллектуальные устройства. Поскольку в последние годы персональное здравоохранение становится все более популярным, совершенно необходимо, чтобы эта технология была простой и дешевой, чтобы она была доступна во всем мире для всех, кто в ней нуждается [9]. В недавней статье было рассмотрено использование PPG для проверки на гипертонию - и они обнаружили, что его можно использовать вместе с другими приборами для измерения АД [10]. Возможно, в этом направлении можно открыть и внедрить еще больше, и поэтому PPG следует рассматривать как важный инструмент в здравоохранении сейчас и в будущем.

Шаг 7: ссылки

[1] А. М. Гарсия и П. Р. Хорче, «Оптимизация источника света в бифотонном устройстве для поиска вен: экспериментальный и теоретический анализ», Results in Physics, vol. 11. С. 975–983, 2018. [2] Дж. Аллен, «Фотоплетизмография и ее применение в клинических физиологических измерениях», Physiological Measurement, vol. 28, вып. 3, 2007.

[3] «Измерение сердца - как работают ЭКГ и ФПГ?», Имоции. [Онлайн]. Доступно: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [дата обращения: 10 декабря 2019 г.].

[4] ЗАПРОС КЛАССИФИКАЦИИ DE NOVO ДЛЯ ФУНКЦИИ УВЕДОМЛЕНИЯ О НЕРЕГУЛЯРНОМ РИТМЕ..

[5] С. Бага и Л. Шоу, «Анализ в реальном времени сигнала PPG для измерения SpO2 и частоты пульса», Международный журнал компьютерных приложений, вып. 36, нет. 11 декабря 2011 г.

[6] Ванненбург, Йохан и Малекян, Реза. (2015). Сеть датчиков тела для мобильного мониторинга здоровья, система диагностики и прогнозирования. Журнал датчиков, IEEE. 15. 6839-6852. 10.1109 / JSEN.2015.2464773.

[7] «Что такое нормальный пульс?», LiveScience. [Онлайн]. Доступно: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [дата обращения: 10 декабря 2019 г.].

[8] М. Хан, К. Дж. Претти, А. К. Эмис, Р. Эллиотт, Г. М. Шоу и Дж. Г. Чейз, «Исследование влияния температуры на фотоплетизмографию», IFAC-PapersOnLine, vol. 48, вып. 20. С. 360–365, 2015.

[9] М. Гамари, «Обзор носимых фотоплетизмографических датчиков и их потенциальных будущих применений в здравоохранении», Международный журнал биосенсоров и биоэлектроники, вып. 4, вып. 4, 2018.

[10] М. Эльгенди, Р. Флетчер, Ю. Лян, Н. Ховард, Н. Х. Ловелл, Д. Эбботт, К. Лим и Р. Уорд, «Использование фотоплетизмографии для оценки гипертонии», npj Digital Medicine, vol.. 2, вып. 1, 2019.