การวัดอัตราการเต้นของหัวใจของคุณอยู่ที่ปลายนิ้วของคุณ: วิธีการโฟโตเพลธิสโมกราฟฟีเพื่อกำหนดอัตราการเต้นของหัวใจ: 7 ขั้นตอน

2024 ผู้เขียน: John Day | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2024-01-30 13:04

photoplethysmograph (PPG) เป็นเทคนิคเชิงแสงที่เรียบง่ายและราคาประหยัดซึ่งมักใช้เพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของปริมาตรเลือดในเนื้อเยื่อขนาดเล็กของหลอดเลือด ส่วนใหญ่จะใช้แบบไม่รุกรานเพื่อทำการวัดที่พื้นผิวของผิวหนัง โดยทั่วไปจะใช้นิ้ว รูปคลื่นของ PPG มีรูปคลื่นทางสรีรวิทยาแบบพัลซาไทล์ (AC) เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของปริมาณเลือดพร้อมกันของหัวใจในจังหวะการเต้นของหัวใจแต่ละครั้ง จากนั้นคลื่น AC จะถูกวางทับบนเส้นพื้นฐานที่เปลี่ยนแปลงอย่างช้าๆ (DC) ด้วยส่วนประกอบความถี่ต่ำที่แตกต่างกันอันเนื่องมาจากการหายใจ การทำงานของระบบประสาทที่เห็นอกเห็นใจ และการควบคุมอุณหภูมิ สามารถใช้สัญญาณ PPG เพื่อวัดความอิ่มตัวของออกซิเจน ความดันโลหิต และการเต้นของหัวใจ เพื่อตรวจสอบการส่งออกของหัวใจและอาจตรวจพบโรคหลอดเลือดส่วนปลาย [1]

อุปกรณ์ที่เรากำลังสร้างคือ photoplethysmograph นิ้วสำหรับหัวใจ ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้วางนิ้วบนข้อมือเหนือไฟ LED และโฟโตทรานซิสเตอร์ จากนั้นอุปกรณ์จะกะพริบตามจังหวะการเต้นของหัวใจแต่ละครั้ง (บน Arduino) และคำนวณอัตราการเต้นของหัวใจและส่งออกไปยังหน้าจอ นอกจากนี้ยังจะแสดงลักษณะของสัญญาณทางเดินหายใจเพื่อให้ผู้ป่วยสามารถเปรียบเทียบกับข้อมูลก่อนหน้าได้

PPG สามารถวัดการเปลี่ยนแปลงปริมาตรของปริมาตรเลือดโดยการวัดการส่งผ่านแสงหรือการสะท้อนกลับ ทุกครั้งที่หัวใจสูบฉีด ความดันโลหิตในช่องท้องด้านซ้ายจะเพิ่มขึ้น ความกดอากาศสูงทำให้หลอดเลือดแดงโป่งเล็กน้อยในแต่ละจังหวะ ความดันที่เพิ่มขึ้นทำให้เกิดความแตกต่างที่วัดได้ของปริมาณแสงที่สะท้อนกลับ และแอมพลิจูดของสัญญาณแสงเป็นสัดส่วนโดยตรงกับความดันพัลส์ [2]

อุปกรณ์ที่คล้ายกันคือเซ็นเซอร์ Apple Watch PPG มันวิเคราะห์ข้อมูลอัตราชีพจรและใช้เพื่อตรวจจับตอนที่เป็นไปได้ของจังหวะการเต้นของหัวใจที่ผิดปกติซึ่งสอดคล้องกับ AFib ใช้ไฟ LED สีเขียวพร้อมกับโฟโตไดโอดที่ไวต่อแสงเพื่อค้นหาการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องของปริมาณเลือดที่ไหลเวียนในข้อมือของผู้ใช้ในช่วงเวลาใดก็ตาม โดยจะใช้การเปลี่ยนแปลงเพื่อวัดอัตราการเต้นของหัวใจ และเมื่อผู้ใช้อยู่นิ่ง เซ็นเซอร์สามารถตรวจจับแต่ละพัลส์และวัดช่วงจังหวะต่อจังหวะ [3]

เสบียง

ก่อนอื่นสำหรับการสร้างวงจรเราใช้เขียงหั่นขนม (1) LED สีเขียว (1) โฟโตทรานซิสเตอร์ (1) ตัวต้านทาน 220 Ω (1) ตัวต้านทาน 15 kΩ (2) 330 kΩ (1) 2.2 kΩ (1) 10 kΩ, (1) ตัวเก็บประจุ 1 μF, (1) ตัวเก็บประจุ 68 nF, UA 741 op-amp และสายไฟ

ต่อไป เพื่อทดสอบวงจร เราใช้ฟังก์ชันเครื่องกำเนิดไฟฟ้า แหล่งจ่ายไฟ ออสซิลโลสโคป คลิปจระเข้ สุดท้าย ในการส่งสัญญาณไปยัง UI ที่ใช้งานง่าย เราใช้แล็ปท็อปที่มี Arduino Software และ Arduino Uno

ขั้นตอนที่ 1: วาดแผนผัง

เราเริ่มต้นด้วยการวาดแผนผังง่ายๆ เพื่อจับสัญญาณ PPG เนื่องจาก PPG ใช้ LED อันดับแรกเราจึงเชื่อมต่อ LED สีเขียวแบบอนุกรมที่มีตัวต้านทาน 220 Ω และเชื่อมต่อกับกำลังไฟ 6V และกราวด์ ขั้นตอนต่อไปคือการจับสัญญาณ PPG โดยใช้โฟโตทรานซิสเตอร์ คล้ายกับ LED เราใส่ไว้ในอนุกรมที่มี 15 kΩ และเชื่อมต่อกับกำลังไฟ 6V และกราวด์ ตามด้วยตัวกรองแบนด์พาส ช่วงความถี่ปกติของสัญญาณ PPG คือ 0.5 Hz ถึง 5 Hz [4] โดยใช้สมการ f = 1/RC เราคำนวณค่าตัวต้านทานและตัวเก็บประจุสำหรับตัวกรองความถี่ต่ำและความถี่สูง ส่งผลให้ตัวเก็บประจุ 1 μF มีตัวต้านทาน 330 kΩ สำหรับตัวกรองความถี่สูงและตัวเก็บประจุ 68 nF ที่มีตัวต้านทาน 10 kΩ สำหรับ ตัวกรองความถี่ต่ำ เราใช้ออปแอมป์ UA 741 ระหว่างฟิลเตอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย 6V และ -6V

ขั้นตอนที่ 2: ทดสอบวงจรบนออสซิลโลสโคป

จากนั้นเราก็สร้างวงจรบนเขียงหั่นขนม หลังจากนั้นเราทดสอบเอาต์พุตของวงจรบนออสซิลโลสโคปเพื่อตรวจสอบว่าสัญญาณของเราเป็นไปตามที่คาดไว้ ดังที่เห็นในภาพด้านบน วงจรส่งผลให้เกิดสัญญาณที่แรงและเสถียรเมื่อวางนิ้วไว้เหนือ LED สีเขียวและโฟโตทรานซิสเตอร์ ความแรงของสัญญาณยังแตกต่างกันไปในแต่ละบุคคล ในรูปต่อมา รอยบาก dicrotic นั้นชัดเจนและเป็นที่ชัดเจนว่าอัตราการเต้นของหัวใจเร็วกว่าของบุคคลในสองสามตัวเลขแรก

เมื่อเราแน่ใจว่าสัญญาณดีแล้ว เราก็ไปต่อกับ Arduino Uno

ขั้นตอนที่ 3: เชื่อมต่อ Breadboard กับ Arduino Uno

เราเชื่อมต่อเอาต์พุต (ข้ามตัวเก็บประจุที่สอง C2 ในแผนผังและกราวด์) เพื่อตรึง A0 (บางครั้ง A3) บน Arduino และรางกราวด์บนเขียงหั่นขนมกับพิน GND บน Arduino

ดูภาพด้านบนสำหรับรหัสที่เราใช้ รหัสจากภาคผนวก A ใช้เพื่อแสดงกราฟของสัญญาณทางเดินหายใจ รหัสจากภาคผนวก B ถูกใช้เพื่อให้มีไฟ LED ในตัวบน Arduino กะพริบสำหรับการเต้นของหัวใจแต่ละครั้งและพิมพ์ว่าอัตราการเต้นของหัวใจคืออะไร

ขั้นตอนที่ 4: เคล็ดลับที่ควรทราบ

ในกระดาษ Body Sensor Network for Mobile Health Monitoring, A Diagnosis and Anticipating System นักวิจัย Johan Wannenburg et al. ได้พัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของสัญญาณ PPG บริสุทธิ์ [5] ในการเปรียบเทียบรูปร่างของสัญญาณบริสุทธิ์กับสัญญาณของเรา - ของบุคคล - (รูปที่ 3, 4, 5, 6) มีความแตกต่างที่ชัดเจนบางประการที่ยอมรับได้ อย่างแรกเลย สัญญาณของเราถอยหลัง ดังนั้น ไดโครติกบากที่ด้านซ้ายของแต่ละพีคแทนที่จะเป็นด้านขวา นอกจากนี้ สัญญาณของแต่ละคนแตกต่างกันอย่างมาก ดังนั้นบางครั้งรอยบากไม่ชัดเจน (รูปที่ 3, 4) และบางครั้งก็เป็น (รูปที่ 5, 6) ความแตกต่างที่น่าสังเกตอีกประการหนึ่งคือสัญญาณของเราไม่เสถียรอย่างที่เราต้องการ เราตระหนักว่ามันมีความละเอียดอ่อนมาก และการเขยิบของโต๊ะหรือลวดใดๆ ที่เล็กที่สุดจะเปลี่ยนรูปลักษณ์ของเอาต์พุตออสซิลโลสโคป

สำหรับผู้ใหญ่ (อายุมากกว่า 18 ปี) อัตราการเต้นของหัวใจขณะพักโดยเฉลี่ยควรอยู่ระหว่าง 60 ถึง 100 ครั้งต่อนาที [6] ในรูปที่ 8 อัตราการเต้นของหัวใจของแต่ละคนที่กำลังทดสอบอยู่ระหว่างสองค่านี้ ซึ่งบ่งชี้ว่าดูเหมือนว่าจะแม่นยำ เราไม่ได้รับโอกาสในการคำนวณอัตราการเต้นของหัวใจด้วยอุปกรณ์อื่นและเปรียบเทียบกับเซ็นเซอร์ PPG ของเรา แต่มีแนวโน้มว่าน่าจะใกล้เคียงกับความแม่นยำ นอกจากนี้ยังมีปัจจัยหลายอย่างที่เราไม่สามารถควบคุมได้ ซึ่งนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงในผลลัพธ์ ปริมาณแสงโดยรอบแตกต่างกันในแต่ละครั้งที่เราทดสอบ เนื่องจากเราอยู่ในสถานที่ที่แตกต่างกัน มีเงาอยู่เหนืออุปกรณ์ บางครั้งเราใช้ผ้าพันแขน การมีฟ้าผ่ารอบข้างน้อยลงทำให้สัญญาณชัดเจนขึ้น แต่การเปลี่ยนแปลงนั้นอยู่เหนือการควบคุมของเราและส่งผลต่อผลลัพธ์ของเรา อีกประเด็นหนึ่งคืออุณหภูมิ การศึกษาการลงทุนผลกระทบของอุณหภูมิต่อ Photoplethysmography โดย Mussabir Khan et al. นักวิจัยพบว่าอุณหภูมิมือที่อุ่นขึ้นช่วยปรับปรุงคุณภาพและความแม่นยำของ PPG [7] เราสังเกตจริงๆ ว่าถ้าเราคนใดคนหนึ่งนิ้วเย็น สัญญาณจะแย่ และเราไม่สามารถแยกแยะรอยบากแบบ Dicrotic ได้เมื่อเปรียบเทียบกับคนที่มีนิ้วอุ่นกว่า นอกจากนี้ เนื่องจากความไวของอุปกรณ์ จึงเป็นการยากที่จะตัดสินว่าการตั้งค่าอุปกรณ์เหมาะสมที่สุดหรือไม่เพื่อให้สัญญาณที่ดีที่สุดแก่เรา ด้วยเหตุนี้ เราจึงต้องเล่นซอกับบอร์ดทุกครั้งที่เราตั้งค่าและตรวจสอบการเชื่อมต่อบนบอร์ดก่อนที่เราจะสามารถเชื่อมต่อกับ Arduino และดูเอาต์พุตที่เราต้องการได้ เนื่องจากมีหลายปัจจัยที่เข้ามามีบทบาทในการตั้งค่าเขียงหั่นขนม PCB จะลดปัจจัยเหล่านี้ลงอย่างมากและให้เอาต์พุตที่แม่นยำยิ่งขึ้นแก่เรา เราสร้างแผนผังของเราใน Autodesk Eagle เพื่อสร้างการออกแบบ PCB จากนั้นจึงผลักดันไปยัง AutoDesk Fusion 360 เพื่อแสดงภาพของบอร์ด

ขั้นตอนที่ 5: การออกแบบ PCB

เราทำซ้ำแผนผังใน AutoDesk Eagle และใช้ตัวสร้างบอร์ดเพื่อสร้างการออกแบบ PCB นอกจากนี้เรายังผลักดันการออกแบบไปที่ AutoDesk Fusion 360 เพื่อแสดงภาพของบอร์ด

ขั้นตอนที่ 6: บทสรุป

โดยสรุป เราได้เรียนรู้วิธีพัฒนาการออกแบบวงจรสัญญาณ PPG สร้างและทดสอบ เราประสบความสำเร็จในการสร้างวงจรที่ค่อนข้างง่ายเพื่อลดปริมาณสัญญาณรบกวนที่อาจเกิดขึ้นในเอาต์พุตและยังคงมีสัญญาณที่แรง เราทดสอบวงจรด้วยตัวเองและพบว่าวงจรมีความไวเล็กน้อย แต่ด้วยการปรับแต่งวงจรบางส่วน (ทางกายภาพ ไม่ใช่การออกแบบ) เราจึงสามารถรับสัญญาณที่แรงได้ เราใช้สัญญาณเอาท์พุตเพื่อคำนวณอัตราการเต้นของหัวใจของผู้ใช้และส่งออกสัญญาณการหายใจไปยัง UI ที่ดีของ Arduino เรายังใช้ LED ในตัวบน Arduino เพื่อกะพริบทุกครั้งที่หัวใจเต้น ทำให้ผู้ใช้เห็นชัดเมื่อหัวใจของพวกเขาเต้น

PPG มีแอพพลิเคชั่นที่เป็นไปได้มากมาย ความเรียบง่ายและความคุ้มค่าทำให้การรวมเข้ากับอุปกรณ์อัจฉริยะมีประโยชน์ เนื่องจากการดูแลสุขภาพส่วนบุคคลได้รับความนิยมมากขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา จึงจำเป็นที่เทคโนโลยีนี้ได้รับการออกแบบมาให้เรียบง่ายและราคาถูก เพื่อให้ทุกคนที่ต้องการเทคโนโลยีนี้สามารถเข้าถึงได้จากทั่วโลก [9] บทความล่าสุดพิจารณาการใช้ PPG เพื่อตรวจหาความดันโลหิตสูง และพบว่าสามารถใช้ร่วมกับอุปกรณ์วัดความดันโลหิตอื่นๆ [10] บางทีอาจมีอีกมากที่สามารถค้นพบและสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ในทิศทางนี้ ดังนั้น PPG จึงควรได้รับการพิจารณาว่าเป็นเครื่องมือสำคัญในการดูแลสุขภาพในปัจจุบันและในอนาคต

ขั้นตอนที่ 7: การอ้างอิง

[1] A. M. García และ P. R. Horche, “การเพิ่มประสิทธิภาพแหล่งกำเนิดแสงในอุปกรณ์ค้นหาหลอดเลือดดำแบบไบโฟโตนิก: การวิเคราะห์เชิงทดลองและเชิงทฤษฎี” Results in Physics, vol. 11, หน้า 975–983, 2018.[2] J. Allen, “Photoplethysmography และการประยุกต์ใช้ในการวัดทางสรีรวิทยาทางคลินิก,” การวัดทางสรีรวิทยา, ฉบับที่. 28 ไม่ 3, 2550.

[3] “การวัดหัวใจ - ECG และ PPG ทำงานอย่างไร” อิมเมจ [ออนไลน์]. พร้อมใช้งาน: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Accessed: 10-Dec-2019].

[4] DE NOVO คำขอจำแนกประเภทสำหรับคุณสมบัติการแจ้งเตือนจังหวะที่ผิดปกติ.

[5] S. Bagha และ L. Shaw, “การวิเคราะห์สัญญาณ PPG แบบเรียลไทม์สำหรับการวัด SpO2 และอัตราชีพจร,” International Journal of Computer Applications, vol. 36 ไม่ 11 ธ.ค. 2554

[6] วานเนนเบิร์ก, โยฮัน & มาเลเคียน, เรซา. (2015). เครือข่ายเซ็นเซอร์ร่างกายสำหรับการตรวจสุขภาพเคลื่อนที่ ระบบวินิจฉัยและคาดการณ์ วารสารเซนเซอร์ IEEE 15. 6839-6852. 10.1109/JSEN.2015.2464773.

[7] “อัตราการเต้นของหัวใจปกติคืออะไร?” WordsSideKick.com [ออนไลน์]. พร้อมใช้งาน: https://imotions.com/blog/measuring-the-heart-how… [Accessed: 10-Dec-2019].

[8] M. Khan, C. G. Pretty, A. C. Amies, R. Elliott, G. M. Shaw และ J. G. Chase, “Investigating the Effects of Temperature on Photoplethysmography,” IFAC-PapersOnLine, vol. 48 หมายเลข 20 น. 360–365, 2015.

[9] M. Ghamari, “การทบทวนเซ็นเซอร์ photoplethysmography ที่สวมใส่ได้และการใช้งานในอนาคตที่เป็นไปได้ในการดูแลสุขภาพ,” International Journal of Biosensors & Bioelectronics, vol. 4 ไม่ 4, 2018.

[10] M. Elgendi, R. Fletcher, Y. Liang, N. Howard, NH Lovell, D. Abbott, K. Lim และ R. Ward, “การใช้ photoplethysmography สำหรับการประเมินความดันโลหิตสูง” npj Digital Medicine, vol. 2 ไม่ 1, 2019.