Mesurar la freqüència cardíaca és a la punta del dit: enfocament de la fotopletismografia per determinar la freqüència cardíaca: 7 passos

2024 Autora: John Day | [email protected]. Última modificació: 2024-01-30 08:13

Un fotopletismògraf (PPG) és una tècnica òptica senzilla i de baix cost que s’utilitza sovint per detectar canvis en el volum sanguini en un llit microvascular de teixit. S'utilitza principalment de forma no invasiva per fer mesures a la superfície de la pell, normalment un dit. La forma d'ona del PPG té una forma d'ona fisiològica pulsàtil (CA) a causa de canvis síncrons cardíacs en el volum sanguini amb cada batec del cor. A continuació, l'ona AC es superposa a una línia de base que canvia lentament (CC) amb diferents components de freqüència inferior que es deuen a la respiració, a l'activitat del sistema nerviós simpàtic i a la termoregulació. Es pot utilitzar un senyal PPG per mesurar la saturació d’oxigen, la pressió arterial i el flux cardíac, per comprovar el flux cardíac i potencialment detectar malalties vasculars perifèriques [1].

El dispositiu que estem creant és un fotopletograf de dit per al cor. Està dissenyat perquè l'usuari pugui col·locar el dit al puny sobre un led i un fototransistor. A continuació, el dispositiu parpellejarà per cada batec del cor (a l'Arduino) i calcularà la freqüència cardíaca i la mostrarà a la pantalla. També mostrarà l’aspecte del senyal respiratori perquè el pacient pugui comparar-lo amb les seves dades anteriors.

Un PPG pot mesurar el canvi volumètric del volum de sang mesurant la transmissió o la reflexió de la llum. Cada vegada que el cor bombeja, augmenta la pressió arterial al ventricle esquerre. L’alta pressió fa que les artèries surten lleugerament a cada batec. L'augment de la pressió provoca una diferència mesurable en la quantitat de llum que es reflecteix cap enrere i l'amplitud del senyal de llum és directament proporcional a la pressió del pols [2].

Un dispositiu similar és el sensor Apple Watch PPG. Analitza les dades de la freqüència de pols i les utilitza per detectar possibles episodis de ritmes cardíacs irregulars consistents amb AFib. Utilitza llums LED de color verd juntament amb fotodíodes sensibles a la llum per buscar canvis relatius en la quantitat de sang que flueix al canell de l'usuari en cada moment. Utilitza els canvis per mesurar la freqüència cardíaca i, quan l’usuari està parat, el sensor pot detectar polsos individuals i mesurar els intervals de batec a batec [3].

Subministraments

En primer lloc, per construir el circuit hem utilitzat una placa de paret, (1) LED verd, (1) fototransistor, (1) resistència de 220 Ω, (1) resistència de 15 kΩ, (2) 330 kΩ, (1) 2,2 kΩ, (1) 10 kΩ, (1) condensador de 1 μF, (1) condensador de 68 nF, amplificador operatiu UA 741 i cables.

A continuació, per provar el circuit hem utilitzat un generador de funcions, font d'alimentació, oscil·loscopi, clips de cocodril. Finalment, per enviar el senyal a una interfície d’usuari fàcil d’utilitzar, hem utilitzat un ordinador portàtil amb Arduino Software i un Arduino Uno.

Pas 1: traieu l'esquema

Vam començar dibuixant un esquema senzill per capturar el senyal PPG. Atès que PPG utilitza LED, primer hem connectat un LED verd de sèrie amb una resistència de 220 Ω i el hem connectat a una alimentació de 6V i a terra. El següent pas va ser capturar el senyal PPG mitjançant un fototransistor. De manera similar al LED, el posem en sèrie amb un 15 kΩ i el connectem a una alimentació de 6V i a terra. Després va seguir un filtre passabanda. El rang de freqüència normal d'un senyal PPG és de 0,5 Hz a 5 Hz [4]. Mitjançant l’equació f = 1 / RC, hem calculat els valors de la resistència i del condensador per als filtres de pas baix i alt, donant lloc a un condensador d’1 μF amb una resistència de 330 kΩ per al filtre de pas alt i un condensador de 68 nF amb una resistència de 10 kΩ per a el filtre de pas baix. Hem utilitzat l’ampli operatiu UA 741 entre els filtres que s’alimentava amb 6V i -6V.

Pas 2: proveu el circuit en un oscil·loscopi

A continuació, vam construir el circuit sobre una taula de treball. Després, vam provar la sortida del circuit a l’oscil·loscopi per comprovar que el nostre senyal era l’esperat. Com es veu a les figures anteriors, el circuit va donar lloc a un senyal fort i estable quan es va col·locar un dit sobre el LED verd i el fototransistor. La intensitat del senyal també varia segons els individus. En les xifres posteriors, la osca dicròtica és evident i és evident que la freqüència cardíaca és més ràpida que la de l'individu de les primeres xifres.

Un cop vam estar segurs que el senyal era bo, vam procedir amb un Arduino Uno.

Pas 3: connecteu Breadboard a un Arduino Uno

Vam connectar la sortida (a través del segon condensador C2 a l’esquema i a terra) al pin A0 (de vegades A3) de l’Arduino i el rail de terra de la placa a un pin GND de l’Arduino.

Vegeu les imatges anteriors per conèixer el codi que hem utilitzat. El codi de l’apèndix A es va utilitzar per mostrar el gràfic del senyal respiratori. El codi de l'Apèndix B es va utilitzar per tenir un LED incorporat al parpelleig d'Arduino per cada batec del cor i imprimir quina és la freqüència cardíaca.

Pas 4: consells que cal tenir en compte

Al treball de la xarxa Body Sensor Network for Mobile Health Monitoring, A Diagnosis and Anticipating System, l'investigador Johan Wannenburg et al., Va desenvolupar un model matemàtic d'un senyal PPG pur [5]. En comparar la forma d’un senyal pur amb el nostre senyal (d’una persona individual) (figures 3, 4, 5, 6), és cert que hi ha algunes diferències clares. En primer lloc, el nostre senyal era cap enrere, de manera que la osca dicròtica del costat esquerre de cada pic en lloc del dret. A més, el senyal era molt diferent entre cada persona, de manera que de vegades la osca dicròtica no era evident (figures 3, 4) i de vegades sí (figures 5, 6). Una altra diferència notable era que el nostre senyal no era tan estable com voldríem. Ens vam adonar que era molt sensible i que el cop més petit de la taula o qualsevol cable canviaria l’aspecte de la sortida de l’oscil·loscopi.

Per als adults (majors de 18 anys), la freqüència cardíaca mitjana en repòs hauria d’estar entre 60 i 100 batecs per minut [6]. A la figura 8, les freqüències cardíaques de l'individu que s'estava provant estaven entre aquests dos valors, cosa que indica que sembla ser exacta. No vam tenir l'oportunitat de calcular la freqüència cardíaca amb un dispositiu diferent i de comparar-la amb el sensor PPG, però és probable que sigui gaire precisa. També hi va haver molts factors que no vam poder controlar, cosa que va provocar la variació dels resultats. La quantitat d’il·luminació ambiental era diferent cada vegada que la provàvem, ja que ens trobàvem en un lloc diferent, hi havia una ombra sobre el dispositiu, de vegades utilitzàvem un puny. Tenir menys llamps ambientals feia que el senyal fos més clar, però canviar això estava fora del nostre control i, per tant, afectava els nostres resultats. Un altre tema és la temperatura. L’estudi Investing the Effects of Temperature on Photoplethismmography de Mussabir Khan et al., Els investigadors van trobar que les temperatures més càlides de les mans milloraven la qualitat i la precisió del PPG [7]. De fet, ens vam adonar que si un de nosaltres tenia els dits freds, el senyal seria pobre i no podríem distingir la osca dicròtica en comparació amb una persona que tenia els dits més calents. A més, a causa de la sensibilitat del dispositiu, era difícil jutjar si la configuració del dispositiu era òptima per donar-nos el millor senyal. Per això, vam haver de jugar amb la placa cada vegada que configuràvem i comprovàvem les connexions de la placa abans de connectar-la a l'Arduino i mirar la sortida que volíem. Com que hi ha tants factors que entren en joc per a una configuració de taulers de suport, un PCB els reduiria considerablement i ens donaria una sortida més precisa. Vam construir el nostre esquema a Autodesk Eagle per crear un disseny de PCB i després el vam traslladar a AutoDesk Fusion 360 per a una representació visual de l’aspecte de la placa.

Pas 5: disseny de PCB

Hem reproduït l’esquema a AutoDesk Eagle i hem utilitzat el seu generador de plaques per crear el disseny de PCB. També vam impulsar el disseny a AutoDesk Fusion 360 per a una representació visual de l’aspecte de la placa.

Pas 6: Conclusió

En conclusió, hem après a desenvolupar un disseny per a un circuit de senyal PPG, a construir-lo i provar-lo. Hem tingut èxit en construir un circuit relativament senzill per reduir la quantitat de soroll possible a la sortida i continuar tenint un senyal fort. Vam provar el circuit amb nosaltres mateixos i vam trobar que era una mica sensible, però amb algunes modificacions del circuit (físicament, no el disseny), vam aconseguir un senyal fort. Hem utilitzat la sortida del senyal per calcular la freqüència cardíaca de l’usuari i l’hem transmès i el senyal de respiració a la bona interfície d’usuari d’Arduino. També hem utilitzat el LED incorporat a Arduino per parpellejar per cada batec del cor, cosa que fa evident a l'usuari quan batega exactament el seu cor.

PPG té moltes aplicacions potencials i la seva simplicitat i rendibilitat el fan útil per integrar-se en dispositius intel·ligents. Com que la salut personal s'ha popularitzat en els darrers anys, és imprescindible que aquesta tecnologia estigui dissenyada per ser senzilla i barata perquè pugui ser accessible a tot el món per a tothom que la necessiti [9]. Un article recent va examinar l'ús de PPG per comprovar si hi havia hipertensió, i van trobar que es podia utilitzar conjuntament amb altres dispositius de mesura de TA [10]. Potser hi ha més coses que es poden descobrir i innovar en aquesta direcció i, per tant, s’hauria de considerar el PPG com una eina important en la salut ara i en el futur.

Pas 7: referències

[1] A. M. García i P. R. Horche, "Optimització de la font de llum en un dispositiu bifotònic de recerca de vetes: anàlisi teòrica i experimental", Results in Physics, vol. 11, pàgines 975-983, 2018. [2] J. Allen, "La fotopletismografia i la seva aplicació en la mesura fisiològica clínica", Physiological Measurement, vol. 28, núm. 3 de 2007.

[3] "Mesurar el cor: com funcionen els ECG i els PPG?", Imotions. [En línia]. Disponible: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Consulta: 10-des-2019].

[4] SOL·LICITUD DE CLASSIFICACIÓ DE NOVO DE CARACTERÍSTICA DE NOTIFICACIÓ DE RITME IRREGULAR..

[5] S. Bagha i L. Shaw, "A Real Time Analysis of PPG Signal for Measurement of SpO2 and Pulse Rate", International Journal of Computer Applications, vol. 36, núm. 11 de desembre de 2011.

[6] Wannenburg, Johan i Malekian, Reza. (2015). Xarxa de sensors corporals per al control de salut mòbil, un sistema de diagnòstic i previsió. Sensors Journal, IEEE. 15. 6839-6852. 10.1109 / JSEN.2015.2464773.

[7] "Què és una freqüència cardíaca normal?", LiveScience. [En línia]. Disponible: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Consulta: 10-des-2019].

[8] M. Khan, C. G. Pretty, A. C. Amies, R. Elliott, G. M. Shaw i J. G. Chase, "Investigating the Effects of Temperature on Photoplethismmography", IFAC-PapersOnLine, vol. 48, núm. 20, pàgines 360-365, 2015.

[9] M. Ghamari, "Una revisió sobre els sensors de fotopletismografia usables i les seves possibles aplicacions futures en l'atenció de la salut", International Journal of Biosensors & Bioelectronics, vol. 4, núm. 4 de 2018.

[10] M. Elgendi, R. Fletcher, Y. Liang, N. Howard, NH Lovell, D. Abbott, K. Lim i R. Ward, "L'ús de la fotofletismografia per avaluar la hipertensió", npj Digital Medicine, vol.. 2, núm. 1 de 2019.