Raksha - Vitals Monitor առաջնագծի աշխատողների համար. 6 քայլ (նկարներով)

2024 Հեղինակ: John Day | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-30 09:46

Առողջության հագնելու մոնիտորինգի տեխնոլոգիաները, ներառյալ խելացի ժամացույցները և ֆիտնեսի հետքերը, վերջին մի քանի տարիների ընթացքում սպառողների զգալի հետաքրքրություն են առաջացրել: Այս հետաքրքրությունը ոչ միայն հիմնականում խրախուսվել է կրելի տեխնոլոգիաների շուկայում պահանջարկի արագ աճով `կենսական նշանների ամենուր, շարունակական և համատարած մոնիտորինգի համար, այլև դա ազդել է սենսորների գերժամանակակից տեխնոլոգիական զարգացումներից: տեխնոլոգիա և անլար հաղորդակցություն: Հագանելի տեխնոլոգիաների շուկան գնահատվել է ավելի քան 13,2 միլիարդ դոլար մինչև 2016 թվականի ավարտը, և կանխատեսվում է, որ դրա արժեքը կհասնի 34 միլիարդ դոլարի մինչև 2020 թվականի ավարտը:

Կան բազմաթիվ սենսորներ մարդու մարմնի կենսական նշանակության չափման համար, որոնք անհրաժեշտ են բժշկի կամ բժշկի համար `առողջական խնդիրները իմանալու համար: Մենք բոլորս գիտենք, որ բժիշկը նախ ստուգում է Սրտի բաբախյունը `իմանալու Սրտի զարկերի փոփոխականությունը (HRV) և մարմնի ջերմաստիճանը: Սակայն ներկայիս կրելի ժապավեններն ու սարքերը ձախողվում են չափված տվյալների ճշգրտության և կրկնության մեջ: Դա հիմնականում տեղի է ունենում ֆիթնես -հետագծիչի և սխալ ընթերցման և այլնի պատճառով:

Հատկություններ:

• Մարտկոցով աշխատող կրելի
• Չափում է իրական ժամանակում սրտի բաբախյունը և միջմիջուկային ինտերվալը (IBI)
• Չափում է մարմնի ջերմաստիճանը իրական ժամանակում
• Էկրանի վրա պատկերում է իրական ժամանակի գրաֆիկ
• Bluetooth- ով տվյալները փոխանցում է բջջային հեռախոսին
• Տվյալները կարող են գրանցվել և ուղղակիորեն բժշկին ուղարկվել հետագա վերլուծության համար:
• Մարտկոցի լավ կառավարում ներառված քնի հետ:
• Տվյալները ամպ ուղարկելով ՝ այն ստեղծում է հսկայական տվյալների բազա ՝ հետազոտողների համար, որոնք աշխատում են COVID-19- ի բժշկական լուծումների վրա:

Պարագաներ

Պահանջվող սարքավորում.

• SparkFun Arduino Pro Mini 328 - 5V/16MHz × 1
• զարկերակային տվիչ × 1
• տերմիստոր 10k × 1
• Լիցքավորվող մարտկոց, 3.7 V × 1
• HC-05 Bluetooth մոդուլ × 1

Softwareրագրային ապահովման ծրագրեր և առցանց ծառայություններ

Arduino IDE

Ձեռքի գործիքներ և պատրաստման մեքենաներ

• 3D տպիչ (ընդհանուր)
• Sոդման երկաթ (ընդհանուր)

Քայլ 1: Սկսենք

Ներկայումս ժամանակակից կրելի սարքերն այլևս կենտրոնացած չեն միայն ֆիթնեսի հետևման պարզ չափումների վրա, ինչպիսիք են օրական կատարվող քայլերի քանակը, դրանք նաև վերահսկում են կարևոր ֆիզիոլոգիական նկատառումները, ինչպիսիք են ՝ Սրտի զարկերի փոփոխականությունը (HRV), գլյուկոզայի չափումները, արյան ճնշման ցուցանիշները և առողջության հետ կապված շատ լրացուցիչ տեղեկություններ: Չափված բազմաթիվ կենսական նշանների շարքում սրտի զարկերի (ՄՌ) հաշվարկը եղել է ամենաթանկարժեք պարամետրերից մեկը: Երկար տարիներ ֆայլային էլեկտրասրտագրություն (ԷՍԳ) օգտագործվել է որպես սրտային մոնիտորինգի գերիշխող տեխնիկա `սրտանոթային աննորմալությունները հայտնաբերելու և սրտի ռիթմերի անկանոնությունները հայտնաբերելու համար: ԷԿԳ -ն սրտի էլեկտրական գործունեության գրանցում է: Այն ցույց է տալիս ԷՍԳ ազդանշանի ամպլիտուդի տատանումները ժամանակի նկատմամբ: Այս գրանցված էլեկտրական ակտիվությունը ծագում է սրտի և սրտամկանի հյուսվածքների հաղորդիչ ուղու բևեռացումից ՝ սրտի յուրաքանչյուր ցիկլի ընթացքում: Չնայած ԷՍԳ-ի ազդանշանների օգտագործմամբ սրտի մոնիտորինգի ավանդական տեխնոլոգիաները տասնամյակներ շարունակ շարունակական բարելավումներ են ապրել `իրենց օգտագործողների անընդհատ փոփոխվող պահանջները լուծելու համար, մասնավորապես` չափման ճշգրտության առումով:

Այս տեխնիկան, մինչ այժմ, չի բարելավվել այնքանով, որքանով օգտվողին առաջարկվում է ճկունություն, դյուրատարություն և հարմարավետություն: Օրինակ, ԷՍԳ-ի արդյունավետ գործելու համար մարմնի որոշ վայրերում պետք է տեղադրվեն մի քանի բիոէլեկտրոդներ. այս ընթացակարգը մեծապես սահմանափակում է օգտագործողների շարժական ճկունությունն ու շարժունակությունը: Բացի այդ, PPG- ն իրեն ցույց է տվել որպես կադրերի վերահսկման այլընտրանքային տեխնիկա: Օգտագործելով ազդանշանի մանրամասն վերլուծություն ՝ PPG ազդանշանը հիանալի ներուժ է առաջարկում ԷԿԳ -ի ձայնագրությունները փոխարինելու HRV ազդանշանների արդյունահանման համար, հատկապես առողջ մարդկանց մոնիտորինգի ժամանակ: Հետևաբար, ԷՍԳ -ի սահմանափակումները հաղթահարելու համար կարող է օգտագործվել PPG տեխնոլոգիայի վրա հիմնված այլընտրանքային լուծում: Այս բոլոր տվյալներով մենք կարող ենք եզրակացնել, որ սրտի կշիռը և մարմնի ջերմաստիճանը չափելը և դրանք վերլուծելը ՝ իմանալու համար ՝ արդյոք մարմնի ջերմաստիճանի աննորմալ բարձրացումներ և հեմոգլոբինի մեջ թթվածնի SpO2 մակարդակի իջեցում կօգնի COVID-19- ի վաղ հայտնաբերմանը: Քանի որ այս սարքը կրելի է, այն կարող է օգնել առաջնագծի աշխատողներին, ինչպիսիք են բժիշկները, բուժքույրերը, ոստիկանները և սանիտարական ծառայողները, ովքեր ցերեկային և գիշերային ծառայություններ են կատարում COVID-19- ի դեմ պայքարելու համար:

Ձեռք բերեք անհրաժեշտ մասերը, որոնք մենք կարող ենք փոխել ցուցադրման և սենսորի տեսակը ՝ ըստ պահանջի: Կա ևս մեկ լավ սենսոր ՝ MAX30100 կամ MAX30102 ՝ սրտի կշիռը չափելու համար ՝ օգտագործելով PPG տեխնիկա: temperatureերմաստիճանի չափման համար ես օգտագործում եմ 10k թերմիստոր, կարելի է օգտագործել ցանկացած ջերմաստիճանի տվիչ, ինչպիսիք են LM35 կամ DS1280 և այլն:

Քայլ 2: Գործի ձևավորում

Հագանելի սարք հագնելու համար այն պետք է փակվի համապատասխան պատյանում ՝ վնասներից պաշտպանվելու համար, ուստի ես առաջ գնացի և նախագծեցի պատյան, որը կարող է տեղավորել իմ բոլոր տվիչներն ու MCU- ները:

Քայլ 3: Էլեկտրոնիկայի հավաքում

Այժմ մենք պետք է միացնենք բոլոր պահանջվող բաղադրիչները, ավելի վաղ ես ծրագիր ունեի ESP12E- ն որպես MCU ընտրելու, բայց քանի որ այն ունի միայն 1 ADC կապ, և ես ուզում էի միացնել 2 անալոգային սարք, ես վերադարձա Arduino ՝ Bluetooth կազմաձևով:

Ես գրեթե ընտրեցի ESP 12E- ն

ESP- ով կարելի է ուղղակիորեն տվյալները ուղարկել ամպին, կարող է լինել անձնական սերվեր կամ վեբ կայք, ինչպիսին է thingspeak- ը և անմիջապես այնտեղից փոխանցվել շահագրգիռ անձնակազմին:

Սխեմատիկ

Մալուխի վրա հիմնված ավելի վաղ կապը շատ խնդիրներ ուներ, քանի որ լարերը կոտրվում էին շրջադարձի և շրջադարձի պատճառով, հետագայում ես շարժվում էի մեկուսացված պղնձե մետաղալարով ՝ DC շարժիչի արմատուրից: Ինչը բավականին ամուր է, պետք է ասեմ:

Քայլ 4: Կոդավորում

Հիմնական գաղափարն այսպիսին է.

PPG սենսորների աշխատանքի սկզբունքն է հիմնականում մատի ծայրին լույս լուսավորելը և լույսի ինտենսիվության չափումը `ֆոտոդոդի միջոցով: Այստեղ ես օգտագործում եմ դարակի զարկերակային տվիչը www.pulsesensor.com- ից: Մասերի բաժնում ես նշել եմ այլընտրանքային տարբերակներ: Մենք չափելու ենք անալոգային լարման տատանումը անալոգային 0-ում, որն, իր հերթին, արյան հոսքի չափումն է մատների ծայրին կամ դաստակին, որով մենք կարող ենք չափել սրտի կշիռը և IBI- ն: temperatureերմաստիճանի չափման համար մենք օգտագործում ենք 10k NTC տերմիստոր, իմը հանված է նոութբուքի մարտկոցի տուփից: Այստեղ օգտագործվում է NTC տիպի 10kΩ տերմիստոր: 10kΩ- ի NTC- ն նշանակում է, որ այս թերմիստորն ունի 10kΩ դիմադրություն 25 ° C- ում: 10kΩ դիմադրիչի լարումը տրվում է պրո-մինի տախտակի ADC- ին:

Theերմաստիճանը կարելի է պարզել թերմիստորային դիմադրությունից ՝ օգտագործելով Շտայնհարտ-Հարթի հավասարումը: Kերմաստիճանը Կելվինում = 1 / (A + B [ln (R)] + C [ln (R)]^3) որտեղ A = 0.001129148, B = 0.000234125 և C = 8.76741*10^-8, իսկ R- ը թերմիստորի դիմադրությունն է: Նկատի ունեցեք, որ Arduino- ում log () գործառույթը իրականում բնական տեղեկամատյան է:

int thermistor_adc_val;

կրկնակի ելքային_լարում, թերմիստոր_դիմադրություն, ջերմ_ռեստր, ջերմաստիճան, ջերմաստիճան; thermistor_adc_val = analogRead (thermistor_output);

output_voltage = ((thermistor_adc_val * 3.301) / 1023.0);

thermistor_resistance = ((3.301 * (10 / ելքային_լարում)) - 10);

/ * Դիմադրություն կիլո Օմ */

thermistor_resistance = thermistor_resistance * 1000;

/ * Դիմադրություն ohms */

therm_res_ln = տեղեկամատյան (thermistor_resistance);

/* Steinhart-Hart Thermistor Equation:* / /* Kերմաստիճանը Կելվինում = 1 / (A + B [ln (R)] + C [ln (R)]^3)* / /* որտեղ A = 0.001129148, B = 0.000234125 և C = 8.76741 * 10^-8 * / ջերմաստիճան = (1 / (0.001129148 + (0.000234125 * therm_res_ln) + (0.0000000876741 * therm_res_ln * therm_res_ln * therm_res_ln))); / * Kերմաստիճանը Կելվինում */ ջերմաստիճան = ջերմաստիճան - 273.15; / * Temերմաստիճանը ըստ elsելսիուսի աստիճանի */

Serial.print («Temերմաստիճանը elsելսիուսի աստիճանով =»);

Serial.println (ջերմաստիճան);

Ամբողջական կոդը կարելի է գտնել այստեղ:

Քայլ 5: Փորձարկում և աշխատանք:

Քայլ 6. Ապագա բարելավումներ և եզրակացություն

Ապագա բարելավումներ.

• Ես կցանկանայի ավելացնել հետևյալ հատկանիշները.
• Օգտագործելով Tiny ML և Tensorflow lite անոմալիան հայտնաբերելու համար:
• Մարտկոցի օպտիմիզացում `BLE- ի միջոցով
• Android ծրագիր ՝ առողջության վերաբերյալ անհատականացված ծանուցումների և առաջարկությունների համար
• Վիբրացիայի շարժիչի ավելացում `ահազանգի համար

Եզրակացություն.

Բաց աղբյուրի տվիչների և էլեկտրոնիկայի օգնությամբ մենք իսկապես կարող ենք փոփոխություններ կատարել առաջնագծի աշխատողների կյանքում ՝ հայտնաբերելով COVID-19 ախտանիշները, այսինքն ՝ HRV- ի և մարմնի ջերմաստիճանի տատանումները կարող են հայտնաբերել փոփոխությունները և նրանց առաջարկել կարանտինացվել ՝ տարածումը դադարեցնելու համար: հիվանդության. Այս սարքի լավագույն մասն այն է, որ այն 15 դոլարից ցածր է, ինչը շատ ավելի էժան է, քան ցանկացած առկա ֆիտնես թրեքեր և այլն: ուստի կառավարությունը կարող է դրանք պատրաստել և պաշտպանել առաջնագծի աշխատողներին: