Đo nhịp tim của bạn ở đầu ngón tay: Phương pháp chụp ảnh quang tuyến để xác định nhịp tim: 7 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:32

Máy đo quang tuyến (PPG) là một kỹ thuật quang học đơn giản và chi phí thấp, thường được sử dụng để phát hiện những thay đổi về thể tích máu trong mô vi mạch. Nó chủ yếu được sử dụng không xâm lấn để thực hiện các phép đo trên bề mặt da, điển hình là ngón tay. Dạng sóng của PPG có dạng sóng sinh lý dễ thay đổi (AC) do sự thay đổi đồng bộ của tim trong thể tích máu theo từng nhịp tim. Sau đó, sóng AC được chồng lên trên một đường cơ sở thay đổi chậm (DC) với các thành phần tần số thấp hơn khác nhau do hô hấp, hoạt động của hệ thần kinh giao cảm và điều hòa nhiệt độ. Tín hiệu PPG có thể được sử dụng để đo độ bão hòa oxy, huyết áp và cung lượng tim, để kiểm tra cung lượng tim và có khả năng phát hiện bệnh mạch máu ngoại vi [1].

Thiết bị mà chúng tôi đang tạo ra là một máy đo quang tuyến ngón tay cho tim. Nó được thiết kế để người dùng đặt ngón tay của họ vào vòng bít qua đèn led và bóng bán dẫn quang. Sau đó thiết bị sẽ nhấp nháy theo từng nhịp tim (trên Arduino) và tính toán nhịp tim rồi xuất ra màn hình. Nó cũng sẽ hiển thị tín hiệu hô hấp trông như thế nào để bệnh nhân có thể so sánh với dữ liệu trước đó của họ.

PPG có thể đo sự thay đổi thể tích của thể tích máu bằng cách đo sự truyền hoặc phản xạ ánh sáng. Mỗi lần tim bơm máu, huyết áp trong tâm thất trái tăng lên. Áp lực cao làm cho các động mạch hơi phồng lên theo mỗi nhịp đập. Sự gia tăng áp suất gây ra sự chênh lệch có thể đo được về lượng ánh sáng bị phản xạ trở lại và biên độ của tín hiệu ánh sáng tỷ lệ thuận với áp suất xung [2].

Một thiết bị tương tự là cảm biến PPG của Apple Watch. Nó phân tích dữ liệu nhịp tim và sử dụng nó để phát hiện các đợt nhịp tim không đều có thể xảy ra phù hợp với AFib. Nó sử dụng đèn LED màu xanh lá cây cùng với các điốt quang nhạy cảm với ánh sáng để tìm kiếm những thay đổi tương đối về lượng máu chảy trong cổ tay của người dùng tại bất kỳ thời điểm nào. Nó sử dụng các thay đổi để đo nhịp tim và khi người dùng đứng yên, cảm biến có thể phát hiện các xung riêng lẻ và đo khoảng cách giữa nhịp đập [3].

Quân nhu

Trước hết, để xây dựng mạch, chúng tôi sử dụng bảng mạch, (1) đèn LED màu xanh lá cây, (1) phototransistor, (1) điện trở 220 Ω, (1) điện trở 15 kΩ, (2) 330 kΩ, (1) 2,2 kΩ, (1) 10 kΩ, (1) tụ điện 1 μF, (1) tụ điện 68 nF, op-amp UA 741 và dây dẫn.

Tiếp theo, để kiểm tra mạch, chúng tôi sử dụng một máy phát chức năng, bộ nguồn, máy hiện sóng, kẹp cá sấu. Cuối cùng, để xuất tín hiệu ra giao diện người dùng thân thiện, chúng tôi đã sử dụng máy tính xách tay có Phần mềm Arduino và Arduino Uno.

Bước 1: Vẽ sơ đồ

Chúng tôi bắt đầu bằng cách vẽ ra một giản đồ đơn giản để thu tín hiệu PPG. Vì PPG sử dụng đèn LED, đầu tiên chúng tôi kết nối đèn LED màu xanh lá cây nối tiếp với điện trở 220 Ω và kết nối nó với nguồn 6V và mặt đất. Bước tiếp theo là thu tín hiệu PPG bằng cách sử dụng phototransistor. Tương tự với đèn LED, chúng tôi đặt nó mắc nối tiếp với 15 kΩ và kết nối nó với nguồn 6V và đất. Tiếp theo là một bộ lọc thông dải. Dải tần số bình thường của tín hiệu PPG là 0,5 Hz đến 5 Hz [4]. Sử dụng phương trình f = 1 / RC, chúng tôi đã tính toán các giá trị điện trở và tụ điện cho bộ lọc thông thấp và cao, kết quả là tụ điện 1 μF với điện trở 330 kΩ cho bộ lọc thông cao và tụ điện 68 nF với điện trở 10 kΩ cho bộ lọc thông thấp. Chúng tôi đã sử dụng op-amp UA 741 giữa các bộ lọc được cấp nguồn 6V và -6V.

Bước 2: Kiểm tra mạch trên máy hiện sóng

Sau đó, chúng tôi xây dựng mạch trên một breadboard. Sau đó, chúng tôi đã kiểm tra đầu ra mạch trên máy hiện sóng để kiểm tra xem tín hiệu của chúng tôi có như mong đợi hay không. Như đã thấy trong các hình trên, mạch dẫn đến tín hiệu mạnh, ổn định khi đặt ngón tay lên đèn LED màu xanh lá cây và điện trở quang. Cường độ tín hiệu cũng khác nhau giữa các cá nhân. Trong các hình sau đó, rãnh khía lộ rõ và rõ ràng là nhịp tim nhanh hơn so với nhịp tim của cá nhân trong một vài hình đầu tiên.

Khi chúng tôi chắc chắn rằng tín hiệu tốt, chúng tôi tiếp tục với Arduino Uno.

Bước 3: Kết nối Breadboard với Arduino Uno

Chúng tôi đã kết nối đầu ra (qua tụ điện thứ hai C2 trong sơ đồ và mặt đất) với chân A0 (đôi khi là A3) trên Arduino và thanh nối đất trên bảng mạch điện với chân GND trên Arduino.

Xem các hình ảnh ở trên để biết mã chúng tôi đã sử dụng. Mã từ Phụ lục A được sử dụng để hiển thị đồ thị của tín hiệu hô hấp. Mã từ Phụ lục B được sử dụng để có đèn LED tích hợp trên Arduino nhấp nháy cho mỗi nhịp tim và in ra nhịp tim là bao nhiêu.

Bước 4: Mẹo cần ghi nhớ

Trong mạng lưới cảm biến cơ thể để theo dõi sức khỏe di động, một hệ thống chẩn đoán và dự đoán, nhà nghiên cứu Johan Wannenburg và cộng sự, đã phát triển một mô hình toán học của tín hiệu PPG thuần túy [5]. Khi so sánh hình dạng của một tín hiệu thuần túy với tín hiệu của chúng ta - của một cá nhân - (hình 3, 4, 5, 6), phải thừa nhận rằng, có một số khác biệt rõ ràng. Trước hết, tín hiệu của chúng tôi đã bị lùi lại, vì vậy rãnh khía ở bên trái của mỗi đỉnh thay vì bên phải. Ngoài ra, tín hiệu rất khác nhau giữa mỗi người, do đó, đôi khi vết khía không rõ ràng (hình 3, 4) và đôi khi nó (hình 5, 6). Một sự khác biệt đáng chú ý khác là tín hiệu của chúng tôi không ổn định như chúng tôi mong muốn. Chúng tôi nhận ra rằng nó rất nhạy và một cú thúc nhỏ nhất của bàn hoặc bất kỳ dây nào cũng sẽ thay đổi cách nhìn của đầu ra máy hiện sóng.

Đối với người lớn (trên 18 tuổi) nhịp tim khi nghỉ ngơi trung bình nên từ 60 đến 100 nhịp mỗi phút [6]. Trong Hình 8, nhịp tim của một cá nhân đang được kiểm tra đều nằm giữa hai giá trị này, cho thấy rằng nó có vẻ là chính xác. Chúng tôi không có cơ hội tính toán nhịp tim bằng một thiết bị khác và so sánh nó với cảm biến PPG của chúng tôi, nhưng có khả năng nó sẽ gần chính xác. Cũng có nhiều yếu tố mà chúng tôi không thể kiểm soát, do đó dẫn đến sự khác biệt trong kết quả. Lượng ánh sáng xung quanh khác nhau mỗi lần chúng tôi thử nghiệm vì chúng tôi ở một vị trí khác nhau, có bóng che trên thiết bị, đôi khi chúng tôi sử dụng vòng bít. Có ít tia sét xung quanh hơn làm cho tín hiệu rõ ràng hơn, nhưng việc thay đổi điều đó nằm ngoài tầm kiểm soát của chúng tôi và do đó ảnh hưởng đến kết quả của chúng tôi. Một vấn đề khác là nhiệt độ. Nghiên cứu Đầu tư ảnh hưởng của nhiệt độ lên chụp ảnh quang tuyến của Mussabir Khan và cộng sự, các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng nhiệt độ tay ấm hơn đã cải thiện chất lượng và độ chính xác của PPG [7]. Chúng tôi thực sự nhận thấy rằng nếu một người trong chúng tôi có ngón tay lạnh, tín hiệu sẽ kém và chúng tôi không thể tạo ra vết lõm so với một người có ngón tay ấm hơn. Ngoài ra, do độ nhạy của thiết bị, rất khó để đánh giá liệu thiết lập của thiết bị đã ở mức tối ưu hay chưa để cho chúng ta tín hiệu tốt nhất. Bởi vì điều này, chúng tôi phải loay hoay với bảng mỗi khi chúng tôi thiết lập và kiểm tra các kết nối trên bảng trước khi chúng tôi có thể kết nối nó với Arduino và xem đầu ra chúng tôi muốn. Vì có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng đến việc thiết lập breadboard, nên một PCB sẽ giảm thiểu chúng rất nhiều và cho chúng ta kết quả đầu ra chính xác hơn. Chúng tôi đã xây dựng sơ đồ của mình trong Autodesk Eagle để tạo ra một thiết kế PCB và sau đó đẩy nó lên AutoDesk Fusion 360 để hiển thị trực quan bảng trông sẽ như thế nào.

Bước 5: Thiết kế PCB

Chúng tôi đã tái tạo sơ đồ trong AutoDesk Eagle và sử dụng bộ tạo bảng của nó để tạo ra thiết kế PCB. Chúng tôi cũng đã đẩy thiết kế lên AutoDesk Fusion 360 để hiển thị trực quan bảng trông sẽ như thế nào.

Bước 6: Kết luận

Cuối cùng, chúng tôi đã học cách phát triển thiết kế cho mạch tín hiệu PPG, xây dựng và kiểm tra nó. Chúng tôi đã thành công trong việc xây dựng một mạch tương đối đơn giản để giảm lượng nhiễu có thể có ở đầu ra mà vẫn có tín hiệu mạnh. Chúng tôi đã tự mình kiểm tra mạch và thấy rằng nó hơi nhạy nhưng với một số tinh chỉnh của mạch (về mặt vật lý, không phải thiết kế), chúng tôi đã có thể thu được tín hiệu mạnh. Chúng tôi đã sử dụng đầu ra tín hiệu để tính toán nhịp tim của người dùng và xuất nó cũng như tín hiệu hô hấp tới giao diện người dùng đẹp của Arduino. Chúng tôi cũng sử dụng đèn LED tích hợp trên Arduino để nhấp nháy theo từng nhịp tim, giúp người dùng thấy rõ thời điểm chính xác tim của họ đang đập.

PPG có nhiều ứng dụng tiềm năng và tính đơn giản và hiệu quả về chi phí của nó làm cho nó trở nên hữu ích khi tích hợp vào các thiết bị thông minh. Khi chăm sóc sức khỏe cá nhân trở nên phổ biến hơn trong những năm gần đây, công nghệ này bắt buộc phải được thiết kế đơn giản và rẻ tiền để bất kỳ ai có nhu cầu đều có thể tiếp cận được trên toàn thế giới [9]. Một bài báo gần đây đã xem xét việc sử dụng PPG để kiểm tra tăng huyết áp - và họ nhận thấy rằng nó có thể được sử dụng cùng với các thiết bị đo HA khác [10]. Có lẽ còn nhiều điều có thể được khám phá và đổi mới theo hướng này, và do đó PPG nên được coi là một công cụ quan trọng trong chăm sóc sức khỏe hiện tại và trong tương lai.

Bước 7: Tham khảo

[1] A. M. García và P. R. Horche, “Tối ưu hóa nguồn sáng trong thiết bị tìm mạch lưỡng âm: Phân tích lý thuyết và thực nghiệm,” Kết quả trong Vật lý, tập. 11, trang 975–983, 2018. [2] J. Allen, “Chụp ảnh quang tuyến và ứng dụng của nó trong đo lường sinh lý học lâm sàng,” Đo lường sinh lý học, vol. 28, không. 3 năm 2007.

[3] “Đo tim - ECG và PPG hoạt động như thế nào ?,” biểu tượng. [Trực tuyến]. Có sẵn: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Truy cập: 10-12-2019].

[4] YÊU CẦU PHÂN LOẠI DE NOVO ĐỐI VỚI ĐẶC ĐIỂM THÔNG BÁO IRREGULAR RHYTHM..

[5] S. Bagha và L. Shaw, “Phân tích thời gian thực của tín hiệu PPG để đo SpO2 và tốc độ xung,” Tạp chí Quốc tế về Ứng dụng Máy tính, tập. 36, không. Ngày 11 tháng 12 năm 2011.

[6] Wannenburg, Johan & Malekian, Reza. (2015). Mạng cảm biến cơ thể để theo dõi sức khỏe di động, một hệ thống chẩn đoán và dự đoán. Tạp chí Cảm biến, IEEE. 15. 6839-6852. 10.1109 / JSEN.2015.2464773.

[7] “Nhịp tim Bình thường là gì ?,” LiveScience. [Trực tuyến]. Có sẵn: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Truy cập: 10-12-2019].

[8] M. Khan, C. G. Pretty, A. C. Amies, R. Elliott, G. M. Shaw, và J. G. Chase, “Điều tra ảnh hưởng của nhiệt độ lên hình ảnh quang tuyến,” IFAC-PapersOnLine, vol. 48, không. 20, trang 360–365, 2015.

[9] M. Ghamari, “Đánh giá về các cảm biến quang học có thể đeo được và các ứng dụng tiềm năng trong tương lai của chúng trong chăm sóc sức khỏe,” Tạp chí Quốc tế về Cảm biến Sinh học & Điện tử Sinh học, vol. 4, không. 4 năm 2018.

[10] M. Elgendi, R. Fletcher, Y. Liang, N. Howard, NH Lovell, D. Abbott, K. Lim, và R. Ward, “Việc sử dụng quang phổ để đánh giá tăng huyết áp,” npj Digital Medicine, vol. 2, không. 1 năm 2019.