Mengukur Denyut Jantung Anda Ada di Hujung Jari Anda: Pendekatan Photoplethysmography untuk Menentukan Denyut Jantung: 7 Langkah

2024 Pengarang: John Day | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2024-01-30 11:08

Fotoplethysmograph (PPG) adalah teknik optik sederhana dan murah yang sering digunakan untuk mengesan perubahan jumlah darah pada lapisan tisu mikrovaskular. Kebanyakannya digunakan secara tidak invasif untuk membuat pengukuran pada permukaan kulit, biasanya jari. Bentuk gelombang PPG mempunyai bentuk gelombang fisiologi pulsatile (AC) kerana perubahan segerak jantung dalam jumlah darah dengan setiap degupan jantung. Gelombang AC kemudian ditumpangkan pada garis dasar yang berubah secara perlahan (DC) dengan komponen frekuensi rendah yang berbeza yang disebabkan oleh pernafasan, aktiviti sistem saraf simpatik, dan termoregulasi. Sinyal PPG dapat digunakan untuk mengukur ketepuan oksigen, tekanan darah, dan output jantung, untuk memeriksa output jantung dan berpotensi mengesan penyakit vaskular periferal [1].

Peranti yang kami buat adalah photoplethysmograph jari untuk jantung. Ia direka untuk pengguna meletakkan jari mereka di manset di atas LED dan fototransistor. Peranti kemudian akan berkelip untuk setiap degup jantung (di Arduino) dan mengira kadar denyutan jantung dan mengeluarkannya ke skrin. Ia juga akan menunjukkan seperti apa isyarat pernafasan sehingga pesakit dapat membandingkannya dengan data sebelumnya.

PPG dapat mengukur perubahan volumetrik dalam jumlah darah dengan mengukur penghantaran cahaya atau pantulan. Setiap kali jantung mengepam, tekanan darah di ventrikel kiri meningkat. Tekanan tinggi menyebabkan arteri melambung sedikit dengan setiap rentak. Peningkatan tekanan menyebabkan perbezaan yang dapat diukur dalam jumlah cahaya yang dipantulkan kembali dan amplitud isyarat cahaya berkadar terus dengan tekanan nadi [2].

Peranti yang serupa adalah sensor PPG Apple Watch. Ia menganalisis data kadar nadi dan menggunakannya untuk mengesan kemungkinan episod irama jantung yang tidak teratur yang sesuai dengan AFib. Ia menggunakan lampu LED hijau bersama dengan fotodioda sensitif cahaya untuk mencari perubahan relatif dalam jumlah darah yang mengalir di pergelangan tangan pengguna pada waktu tertentu. Ia menggunakan perubahan untuk mengukur denyut jantung dan ketika pengguna tidak bergerak, sensor dapat mengesan denyut nadi individu dan mengukur selang rentak-ke-beat [3].

Bekalan

Pertama sekali, untuk membina litar, kami menggunakan papan roti, (1) LED hijau, (1) fototransistor, (1) perintang 220 Ω, (1) perintang 15 kΩ, (2) 330 kΩ, (1) 2.2 kΩ, (1) 10 kΩ, (1) 1 μF kapasitor, (1) 68 nF kapasitor, UA 741 op-amp dan wayar.

Seterusnya, untuk menguji litar kami menggunakan generator fungsi, bekalan kuasa, osiloskop, klip buaya. Akhirnya, untuk mengeluarkan isyarat ke UI yang mesra pengguna, kami menggunakan komputer riba dengan Arduino Software dan Arduino Uno.

Langkah 1: Rangka Skematik

Kami bermula dengan membuat skema ringkas untuk menangkap isyarat PPG. Oleh kerana PPG menggunakan LED, kami pertama kali menyambungkan LED hijau secara bersiri dengan perintang 220 Ω dan menyambungkannya ke kuasa dan pembumian 6V. Langkah seterusnya adalah menangkap isyarat PPG menggunakan fototransistor. Sama dengan LED, kami meletakkannya secara bersiri dengan 15 kΩ dan menghubungkannya ke kuasa dan pembumian 6V. Ini diikuti oleh penapis jalur lebar. Julat frekuensi normal isyarat PPG ialah 0.5 Hz hingga 5 Hz [4]. Dengan menggunakan persamaan f = 1 / RC, kami mengira nilai perintang dan kapasitor untuk penapis lulus rendah dan tinggi, menghasilkan kapasitor 1 μF dengan perintang 330 kΩ untuk penapis lulus tinggi dan kapasitor 68 nF dengan perintang 10 kΩ untuk penapis lulus rendah. Kami menggunakan op-amp UA 741 di antara penapis yang dikuasakan dengan 6V dan -6V.

Langkah 2: Uji Litar pada Osiloskop

Kami kemudian membina litar di papan roti. Setelah itu, kami menguji output litar pada osiloskop untuk memeriksa bahawa isyarat kami seperti yang diharapkan. Seperti yang dilihat pada gambar di atas, rangkaian menghasilkan isyarat kuat dan stabil ketika jari diletakkan di atas LED hijau dan fototransistor. Kekuatan isyarat juga berbeza antara individu. Pada angka kemudian, taktik dikrotik jelas dan jelas bahawa degup jantung lebih cepat daripada pada individu dalam beberapa angka pertama.

Setelah kami yakin bahawa isyaratnya baik, kami kemudian meneruskan dengan Arduino Uno.

Langkah 3: Sambungkan Breadboard ke Arduino Uno

Kami menghubungkan output (melintasi kapasitor kedua C2 dalam skematik dan tanah) ke pin A0 (kadang-kadang A3) di Arduino dan landasan landasan di papan roti ke pin GND di Arduino.

Lihat gambar di atas untuk kod yang kami gunakan. Kod dari Lampiran A digunakan untuk menunjukkan grafik isyarat pernafasan. Kod dari Lampiran B digunakan untuk memiliki LED built-in pada Arduino yang berkedip untuk setiap detak jantung dan mencetak berapa detak jantungnya.

Langkah 4: Petua yang Perlu Diingat

Dalam makalah Body Sensor Network for Mobile Health Monitoring, A Diagnosis and Anticipating System, penyelidik Johan Wannenburg et al., Mengembangkan model matematik isyarat PPG tulen [5]. Dalam membandingkan bentuk isyarat tulen dengan isyarat kita - bagi individu - (gambar 3, 4, 5, 6), memang terdapat beberapa perbezaan yang jelas. Mula-mula, isyarat kami berada di belakang, jadi takik drikotik di sebelah kiri setiap puncak dan bukannya di sebelah kanan. Juga, isyaratnya sangat berbeza antara setiap orang, jadi kadang-kadang takik drikotik tidak jelas (gambar 3, 4) dan kadang-kadang itu (gambar 5, 6). Perbezaan lain yang ketara ialah isyarat kami tidak stabil seperti yang kami mahukan. Kami menyedari bahawa ia sangat sensitif, dan dorongan terkecil dari meja atau wayar apa pun akan mengubah cara output osiloskop kelihatan.

Bagi orang dewasa (berumur lebih dari 18 tahun) kadar denyutan jantung rehat rata-rata antara 60 dan 100 denyutan seminit [6]. Dalam Rajah 8, kadar denyutan jantung individu yang diuji berada di antara kedua-dua nilai ini, yang menunjukkan bahawa ia kelihatan tepat. Kami tidak berpeluang untuk mengira degupan jantung dengan peranti lain dan membandingkannya dengan sensor PPG kami, tetapi kemungkinan ia hampir tepat. Terdapat juga banyak faktor yang tidak dapat kami kendalikan, sehingga menyebabkan variasi hasil. Jumlah pencahayaan sekitar berbeza setiap kali kami mengujinya kerana kami berada di lokasi yang berbeza, ada bayangan di atas peranti, kadang-kadang kami menggunakan manset. Memiliki kilat kurang menjadikan isyarat lebih jelas, tetapi mengubahnya di luar kawalan kami dan dengan itu mempengaruhi hasil kami. Isu lain ialah suhu. Kajian Menginvestasikan Kesan Suhu pada Photoplethysmography oleh Mussabir Khan et al., Para penyelidik mendapati bahawa suhu tangan yang lebih panas meningkatkan kualiti dan ketepatan PPG [7]. Kami benar-benar menyedari bahawa jika salah satu dari kita mempunyai jari yang sejuk, isyaratnya tidak baik dan kita tidak dapat mengetahui kedudukannya yang lebih kecil daripada orang yang mempunyai jari yang lebih panas. Oleh kerana kepekaan peranti, sukar untuk menilai apakah penyediaan peranti berada pada tahap optimum untuk memberi kita isyarat terbaik. Oleh kerana itu, kita harus bermain-main dengan papan setiap kali kita mengatur dan memeriksa sambungan di papan sebelum kita dapat menghubungkannya ke Arduino dan melihat output yang kita mahukan. Oleh kerana terdapat banyak faktor yang berperanan untuk penyediaan papan roti, PCB akan sangat mengurangkannya dan memberi kita output yang lebih tepat. Kami membina skema kami di Autodesk Eagle untuk membuat reka bentuk PCB dan kemudian mendorongnya ke AutoDesk Fusion 360 untuk paparan visual seperti apa rupa papan.

Langkah 5: Reka Bentuk PCB

Kami menghasilkan semula skema dalam AutoDesk Eagle dan menggunakan penjana papannya untuk membuat reka bentuk PCB. Kami juga mendorong reka bentuk ke AutoDesk Fusion 360 untuk penampilan visual seperti apa papan.

Langkah 6: Kesimpulannya

Sebagai kesimpulan, kami belajar bagaimana mengembangkan reka bentuk untuk rangkaian isyarat PPG, membinanya dan mengujinya. Kami berjaya membina litar yang agak sederhana untuk mengurangkan jumlah kemungkinan bunyi dalam output dan masih mempunyai isyarat yang kuat. Kami menguji litar pada diri kami sendiri dan mendapati bahawa ia sedikit sensitif tetapi dengan beberapa tweak litar (secara fizikal, bukan reka bentuknya), kami dapat isyarat yang kuat. Kami menggunakan output isyarat untuk mengira degupan jantung pengguna dan mengeluarkannya serta isyarat pernafasan ke UI Arduino yang bagus. Kami juga menggunakan LED bawaan di Arduino untuk berkedip untuk setiap detak jantung, sehingga dapat dilihat oleh pengguna ketika jantung mereka berdegup kencang.

PPG mempunyai banyak aplikasi yang berpotensi, dan kesederhanaan dan keberkesanan kos menjadikannya berguna untuk disatukan ke dalam peranti pintar. Oleh kerana penjagaan kesihatan diri telah menjadi lebih popular dalam beberapa tahun kebelakangan ini, sangat penting bahawa teknologi ini dirancang agar sederhana dan murah sehingga dapat diakses di seluruh dunia oleh sesiapa sahaja yang memerlukannya [9]. Artikel baru-baru ini mengkaji penggunaan PPG untuk memeriksa hipertensi - dan mereka mendapati bahawa ia boleh digunakan bersama dengan alat pengukuran BP yang lain [10]. Mungkin ada lebih banyak lagi yang dapat ditemui dan diinovasikan ke arah ini, dan oleh itu PPG harus dianggap sebagai alat penting dalam penjagaan kesihatan sekarang dan di masa depan.

Langkah 7: Rujukan

[1] A. M. García dan P. R. Horche, "Sumber cahaya mengoptimumkan dalam alat pencari urat bifotonik: Analisis eksperimental dan teoritis," Hasil dalam Fizik, vol. 11, hlm.975–983, 2018. [2] J. Allen, "Photoplethysmography dan aplikasinya dalam pengukuran fisiologi klinikal," Pengukuran Fisiologi, vol. 28, tidak. 3, 2007.

[3] "Mengukur Jantung - Bagaimana ECG dan PPG Berfungsi ?," imotasi. [Dalam talian]. Terdapat: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Diakses: 10-Dis-2019].

[4] PERMINTAAN KLASIFIKASI DE NOVO UNTUK CIRI PEMBERITAHUAN IRREGULAR RHYTHM..

[5] S. Bagha dan L. Shaw, "Analisis Masa Nyata Isyarat PPG untuk Pengukuran SpO2 dan Denyut Nadi," International Journal of Computer Applications, vol. 36, tidak. 11, Disember 2011.

[6] Wannenburg, Johan & Malekian, Reza. (2015). Rangkaian Sensor Badan untuk Pemantauan Kesihatan Bergerak, Diagnosis dan Sistem Antisipasi. Jurnal Sensor, IEEE. 15. 6839-6852. 10.1109 / JSEN.2015.2464773.

[7] "Apa itu Denyut Jantung Normal ?," LiveScience. [Dalam talian]. Terdapat: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Diakses: 10-Dis-2019].

[8] M. Khan, C. G. Pretty, A. C. Amies, R. Elliott, G. M. Shaw, dan J. G. Chase, "Menyiasat Kesan Suhu pada Photoplethysmography," IFAC-PapersOnLine, vol. 48, tidak. 20, hlm. 360–365, 2015.

[9] M. Ghamari, "Ulasan mengenai sensor photoplethysmography yang dapat dipakai dan potensi aplikasi masa depan mereka dalam perawatan kesihatan," International Journal of Biosensors & Bioelectronics, vol. 4, tidak. 4, 2018.

[10] M. Elgendi, R. Fletcher, Y. Liang, N. Howard, NH Lovell, D. Abbott, K. Lim, dan R. Ward, "Penggunaan photoplethysmography untuk menilai hipertensi," npj Digital Medicine, vol. 2, tidak. 1, 2019.