Ulարկերակային օքսիմետր ՝ շատ ավելի բարձր ճշգրտությամբ ՝ 6 քայլ (նկարներով)

2024 Հեղինակ: John Day | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2024-01-30 09:48

Եթե դուք վերջերս այցելել եք բժշկի, հավանականությունը մեծ է, որ ձեր հիմնական կենսական նշանները հետազոտվել են բուժքրոջ կողմից: Քաշը, բարձրությունը, արյան ճնշումը, ինչպես նաև սրտի հաճախությունը (HR) և թթվածնի հագեցվածությունը ծայրամասային արյան մեջ (SpO₂): Թերևս, վերջին երկուսը ստացվել են մատների կարմիր-փայլող զոնդի միջոցով, որը մի քանի րոպեում համապատասխան թվեր է ցուցադրել փոքրիկ էկրանին: Այդ զոնդը կոչվում է զարկերակային օքսիմետր և դրա մասին բոլոր հիմնական տեղեկությունները կարող եք գտնել այստեղ:

Կարելի է հեշտությամբ գնել պարզ զարկերակային օքսիմետր, իհարկե, բայց որտե՞ղ է դրա մեջ զվարճանքը: Ես որոշեցի կառուցել իմը, առաջին հերթին դրա համար, բայց որ ամենակարևորն է ՝ հատուկ կիրառման համար. Գիշերային օքսիմետրիա, որտեղ և՛ HR, և՛ SpO₂ տվյալները անընդհատ կհավաքվեն մեկ գիշերվա ընթացքում և կարձանագրվեն միկրո SD քարտի վրա: Instructables- ն արդեն պարունակում է այս տեսակի մի քանի նախագիծ, օրինակ ՝ երկուսը Arduino- ի մասնակցությամբ այստեղ և այստեղ, և մեկը Raspberry Pi- ի օգտագործմամբ: Հանքավայրը վերահսկման և տվյալների գրանցման համար օգտագործում է MAX30102 սենսորը MAXIM Integrated- ից և Adafruit's Feather M0 Adalogger- ից:

Այսպիսով, մեր նախագիծը հատկապես նորարարական չէ ապարատային առումով և, որպես այդպիսին, չարժեր գրել այս Instructable- ը, բայց դրա ստեղծման ընթացքում ես կարևոր առաջընթաց ունեցա ծրագրային ապահովման մեջ, որը թույլ տվեց ինձ տվյալների հավաքագրում MAX30102- ից ՝ շատ ավելի բարձր հետևողականությամբ և շատ ավելին: ավելի քիչ աղմուկ, քան այս սենսորի համար MAXIM- ի կողմից գրված ծրագրակազմը: Ազդանշանի մշակման մեր ալգորիթմի կատարումը պատկերված է վերևի գծապատկերում, որտեղ երկու վերևի գրաֆիկները պարունակում են մեկ գիշերվա ընթացքում սրտի կծկումների հաճախականություն և թթվածնի հագեցվածություն ՝ հաշվարկված մեր մեթոդով (նույնականացված է «ՌԴ» -ով), իսկ ներքևի երկու գրաֆիկները ցույց են տալիս MAXIM- ի արդյունքները ճիշտ նույն ազդանշանները: HR- ի համար ստանդարտ շեղումները կազմում են 4.7 bpm և 18.1 bpm, իսկ SpO- ի համար₂ 0.9% և 4.4%, համապատասխանաբար, ՌԴ և MAXIM- ի համար:

(Երկու ՌԴ գրաֆիկները համապատասխանում են 0.25 նվազագույն ինքնակորելացիայի շեմին և R / IR հարաբերակցության սահմանափակում չկա. Տե՛ս 4 -րդ և 5 -րդ քայլերը `այս տերմինների բացատրության համար):

Քայլ 1: Սարքավորումներ

1. Pulse oximeter and heart rate sensor MAX30102 համակարգի տախտակ MAXIM Integrated, Inc.
2. Feather M0 Adalogger from Adafruit, Inc.
3. Լիթիում իոնային մարտկոց Adafruit, Inc.

Միացումներ.

• Adalogger- ը կապում է SCL- ն և SDA- ն համապատասխան SCL և SDA կապումներին MAX30102 տախտակի վրա
• Adalogger- ի կապում 10 -ը ՝ INT- ի ամրացման համար MAX30102 տախտակի վրա
• Adalogger GND դեպի MAX30102 տախտակ GND
• Adalogger 3V դեպի MAX30102 VIN

Քայլ 2. Թվային ազդանշանները վերադարձվում են MAX30102- ով

Սենսորների շահագործման սկզբունքները շատ պարզ են. Երկու LED, մեկը `կարմիր (660 նմ) և մեկ ինֆրակարմիր (880 նմ, IR) լույս են հաղորդում մարդու մաշկի միջով: Լույսը մասամբ ներծծվում է հիմքում ընկած հյուսվածքների, այդ թվում ՝ ծայրամասային արյան միջոցով: Սենսորի ֆոտոդետեկտորը հավաքում է անդրադարձած լույսը երկու ալիքի երկարություններում և վերադարձնում երկու համապատասխան հարաբերական ինտենսիվություն ՝ օգտագործելով I2C արձանագրությունը: Քանի որ թթվածնավորված և դեզօքսիգենացված հեմոգլոբինի կլանման սպեկտրերը տարբերվում են երկու ալիքի երկարությունների համար, անդրադարձվող լույսն ունի փոփոխական բաղադրիչ ՝ որպես զարկերակային արյան քանակություն, որը գտնվում է մաշկի տակ յուրաքանչյուր սրտի բաբախյունի ժամանակ: Սրտի հաճախությունը և թթվածնի հագեցվածությունը պարզելը կախված է ազդանշանի մշակման ծրագրից:

Հում ազդանշանների օրինակները (միայն IR ալիքը) պատկերված են վերը նշված պատկերներում: Կարելի է նկատել պարբերական բաղադրիչ, որը ծածկված է փոփոխական ելակետի վրա, որը փոխվում է Վիքիպեդիայի էջում նշված բազմաթիվ գործոնների պատճառով: Շարժումից առաջացած արտեֆակտները հատկապես նյարդայնացնում են, քանի որ դրանք կարող են քողարկել օգտակար HR ազդանշանը և կեղծ արդյունքներ առաջացնել: Հետևաբար, առաջադեմ առևտրային օքսիմետրերն ունեն արագացուցիչներ, որոնք օգնում են չեզոքացնել այս արտեֆակտերը:

Ես կարող եմ արագացուցիչ ավելացնել իմ օքսիմետրի հաջորդ տարբերակին, բայց գիշերային HR/SpO- ի համար₂ ձայնագրում, երբ սենսորը շատ ժամանակ անշարժ է մնում, բավական է հայտնաբերել և բաց թողնել խեղաթյուրված ազդանշանները:

MAX30102 սենսորն ինքնին գալիս է մակերևույթի վրա տեղադրված մի փոքր փաթեթում, բայց MAXIM- ը սիրով առաջարկում է ջարդման տախտակ (System Board 6300) և ազդանշանի մշակման ծրագիր Arduino- ի և mbed- ի համար `բոլորը MAXREFDES117#հղման նախագծման փաթեթում: Ես հաճույքով այն գնել եմ ՝ ակնկալելով, որ սենսորի և Adalogger- ի միջև կպցնեմ լարեր և մեկ օրում կունենամ աշխատող, լավ օքսիմետր: Ես հարմարեցրի MAXIM- ի ծրագրային ապահովման RD117_ARDUINO տարբերակը `Adalogger- ի ARM Cortex M0 պրոցեսորով աշխատելու համար: Հիմնականում ինձ մնում էր ընդամենը փոխարինել max30102.cpp- ի անհամատեղելի SofI2C գործառույթները `Wire գրադարանի համապատասխան զանգերով: Կոդը կազմեց տուգանք Arduino IDE v1.8.5- ում և աշխատեց M0- ով ՝ առանց որևէ սխալի: Այնուամենայնիվ, զուտ արդյունքները հիասթափեցնող էին: Ներածության փուլում ես արդեն ցույց եմ տվել ինչպես HR- ի, այնպես էլ SpO- ի շատ մեծ տարբերություն₂. Բնականաբար, կարելի է պնդել, որ ես ինչ -որ սխալ բան եմ արել, և սա նույնպես իմ սկզբնական միտքն էր: Այնուամենայնիվ, MAXIM- ի ուսուցողական տեսանյութում դուք կարող եք նաև դիտել էկրանին ցուցադրվող HR արժեքների վիթխարի ճոճանակ: Ավելին, տեսանյութի ներքևի մեկնաբանությունները հաստատում են, որ մյուսները նույնպես նկատել են նման երևույթ:

Երկար պատմելու համար որոշ փորձարկումներից հետո ես որոշեցի, որ սենսորը աշխատում է նորմալ, և թվային ազդանշանի մշակման այլընտրանքային մեթոդը հանգեցնում է շատ ավելի լավ կայունության: Այս նոր մեթոդը, որը նշված է «ՌԴ» -ով, նկարագրված է հաջորդ քայլերում:

Քայլ 3. Ազդանշանի նախամշակում

Մեր իրականացման ընթացքում չմշակված ազդանշանը հավաքվում է 25 Հց արագությամբ (նույնը, ինչ MAXIM- ը) `4 վայրկյանով (MAXIM- ի ծրագրակազմը հավաքում է ընդամենը 1 վայրկյան արժեք), որի արդյունքում յուրաքանչյուր տվյալների վերջնական կետի համար ստացվում է 100 թվայնացված ժամանակային կետ: Յուրաքանչյուր 100 միավորանոց հաջորդականություն պետք է նախապես մշակվի հետևյալ կերպ.

1. Միջին կենտրոնացում (հայտնի է որպես «DC բաղադրիչի հեռացում» էլեկտրատեխնիկներին): Սենսորից ստացվող հում տվյալները 10 -ի ամբողջ թվերի ժամանակային շարք են⁵ միջակայք: Օգտակար ազդանշանը, սակայն, զարկերակային արյունից արտացոլված լույսի միայն մի մասն է, որը տատանվում է ընդամենը 10 -ի կարգի վրա² - առաջին գործիչ: Ազդանշանի իմաստալից մշակման համար, հետևաբար, ցանկալի է միջինը հանել յուրաքանչյուր սերիայի կետից: Այս հատվածը ոչնչով չի տարբերվում այն ամենից, ինչ արդեն անում է MAXIM ծրագիրը: Այնուամենայնիվ, տարբերվում է ժամանակի ինդեքսների լրացուցիչ միջին կենտրոնացումով: Այլ կերպ ասած, սերիայի կետերը 0 -ից 99 -ով թվերով ինդեքսավորելու փոխարեն, նոր ինդեքսներն այժմ թվեր են -49.5, -48.5,…, 49.5: Սկզբում կարող է տարօրինակ թվալ, բայց այս ընթացակարգի շնորհիվ ազդանշանի կորի «ծանրության կենտրոնը» համընկնում է կոորդինատային համակարգի ծագման հետ (երկրորդ նկար): Այս փաստը բավականին օգտակար է դառնում հաջորդ քայլին:
2. Ելակետային հավասարեցում: 2 -րդ քայլում ցուցադրված ալիքի ձևերի մեկ այլ հայացք ցույց է տալիս, որ իրական օքսիմետրիկ ազդանշանների ելակետը հեռու չէ հորիզոնական հարթ լինելուց, բայց տատանվում է տարբեր թեքությունների միջով: Երրորդ նկարը ցույց է տալիս միջին կենտրոնացված IR ազդանշանը (կապույտ կոր) և դրա ելակետը (կապույտ ուղիղ գիծ): Այս դեպքում ելակետային թեքությունը բացասական է: Նախապես նկարագրված ազդանշանի մշակման մեթոդը պահանջում է, որ ելակետը լինի հորիզոնական: Դրան կարելի է հասնել `միջակենտրոն ազդանշանից ելակետը պարզապես հանելով: Ինչպես Y, այնպես էլ X կոորդինատների միջին կենտրոնացման շնորհիվ, ելակետային միջանցքը զրոյական է, և դրա թեքության հավասարումը հատկապես պարզ է, ինչպես ցույց է տրված չորրորդ նկարում: Երրորդ նկարում ելակետային հավասարեցված ազդանշանը ցուցադրվում է նարնջագույն կորով:

Այսպիսով, նախապես մշակված ազդանշանը պատրաստ է հաջորդ քայլին:

Քայլ 4. Աշխատանքային ձի

Վերադառնալով սովորական 1,…, n ինդեքսավորմանը, առաջին նկարը ցույց է տալիս r ինքնակապի գործառույթի սահմանումը_մ - մեծություն, որը շատ օգտակար է գտնվել ազդանշանի պարբերականությունը և որակը հայտնաբերելու համար: Դա պարզապես ազդանշանի ժամանակային շարքի նորմալացված սկալարային արդյունք է, որն ինքնին տեղափոխվում է հետաձգում մ: Մեր դիմումի մեջ, այնուամենայնիվ, հարմար է յուրաքանչյուր ինքնակորելացիոն արժեք դրա արժեքի հետ համեմատել lag = 0 -ով, այսինքն ՝ օգտագործել r- ով սահմանված հարաբերական ինքնակորելացիան:_մ / ռ₀.

Տիպիկ լավ որակի IR ազդանշանի հարաբերական ինքնակորելացիան ներկայացված է երկրորդ նկարում: Ինչպես և սպասվում էր, դրա արժեքը lag = 0- ում գտնվում է իր գլոբալ առավելագույնում `հավասար 1 -ի: Հաջորդ (տեղական) առավելագույնը տեղի է ունենում lag = 23 -ում և հավասար է 0.79 -ի: Տեղական նվազագույնի և առավելագույնի առկայությունը ավտոկորելացիոն գծապատկերում հեշտ է հասկանալ. Քանի որ ազդանշանը շարժվում է դեպի աջ, նրա գագաթները սկզբում կործանարար կերպով միջամտում են միմյանց, սակայն որոշակի պահի միջամտությունը դառնում է կառուցողական և հասնում առավելագույնի `միջինին հավասար միջակայքում: ազդանշանի ժամանակահատվածը:

Վերջին արտահայտությունը վճռորոշ նշանակություն ունի. Գագաթների միջև միջին ժամանակահատվածը որոշելու համար, որից կարելի է հաշվարկել ազդանշանի հաճախականությունը (այսինքն `սրտի բաբախյունը), բավական է գտնել ավտոկորելացիայի գործառույթի առաջին տեղական առավելագույնը: Լռելյայն, MAX30102- ը նմուշառում է անալոգային մուտքը վայրկյանում 25 միավոր արագությամբ, ուստի տվյալ m- ում վայրկյանների ժամանակահատվածը հավասար է m / 25 -ի: Սա հանգեցնում է սրտի բաբախման հաճախականությանը, որը արտահայտվում է րոպեում զարկերով (bpm) հետևյալով.

HR = 60*25 / մ = 1500 / մ

Իհարկե, անհրաժեշտ չէ r- ի թանկարժեք հաշվարկներ կատարել_մ բոլոր հետամնաց արժեքներով: Մեր ալգորիթմը կատարում է սրտի կշիռի առաջին գուշակությունը = 60 հարված / րոպե, որը համապատասխանում է m = 25 -ին: Ավտոկորելացիայի գործառույթը գնահատվում է այդ պահին և համեմատվում է նրա ձախ հարևանի արժեքի հետ, m = 24: Եթե հարևանների արժեքը ավելի բարձր է, ապա երթը շարունակվում է ձախ մինչև r_{մ -1} <ր_մ. Այսպիսով որոշված վերջնական m- ն հետ է վերադարձվում որպես առավելագույն հետաձգում: Հաջորդ կրկնությունը սկսվում է այդ արժեքից 25 -ի փոխարեն և ամբողջ գործընթացը կրկնում է: Եթե առաջին ձախ հարևանն ավելի ցածր է, ապա վերը նշված սովորական երթերը նույն կերպ հետ են մնում դեպի աջ: Maximumամանակի մեծամասնության առավելագույն ուշացումը պահանջում է ինքնակորելացիոն գործառույթի ընդամենը մի քանի գնահատական: Բացի այդ, որպես սահմանափակող արժեքներ օգտագործվում են առավելագույն և նվազագույն ընդունելի հետաձգումները (համապատասխանաբար համապատասխանաբար նվազագույն և առավելագույն սրտի բաբախյունին):

Վերոնշյալը շատ լավ է աշխատում լավ որակի ազդանշանների դեպքում, սակայն իրական աշխարհը հեռու է իդեալականից: Որոշ ազդակներ դուրս են գալիս խեղաթյուրված, հիմնականում շարժման արտեֆակտների պատճառով: Նման ազդանշանը ցուցադրվում է երրորդ նկարում: Աղքատ պարբերականությունը արտացոլվում է նրա ինքնակորելացիոն ֆունկցիայի ձևի, ինչպես նաև ցածր տեղական արժեքի 0.28 -ի վրա `m = 11. Համեմատեք այն լավ որակի ազդանշանի համար որոշված 0.79 առավելագույն արժեքի հետ: Հետաձգման հետ սահմանափակող արժեքներին զուգահեռ, r- ի արժեքը_մ / ռ₀ առավելագույնը ազդանշանի որակի լավ ցուցանիշ է, և դրա որոշակի շեմը գերազանցելու պահանջը կարող է օգտագործվել շարժման արտեֆակտները զտելու համար: «ՌԴ» գրաֆիկները, որոնք ներկայացված են ներածություններում, ստացվել են 0.25 -ի նման շեմի արդյունքում:

Քայլ 5. Թթվածնի հագեցվածության որոշում

Նախորդ քայլը բավարար էր սրտի բաբախյունը որոշելու համար: The SpO₂ պահանջում է ավելի շատ աշխատանք: Նախ, կարմիր (R) ալիքում մինչ այժմ անտեսված ազդանշանը պետք է հաշվի առնել: Հաջորդը, հաշվարկվում է կարմիր և ինֆրակարմիր ազդանշանների հարաբերակցությունը ՝ Z = R/IR, երկուսն էլ արտացոլված են զարկերակային արյունից: «Erialարկերակային արյան» մասը որոշիչ է, քանի որ լույսի մեծ մասն իրականում արտացոլվում է հյուսվածքներից և երակային արյունից: Ինչպե՞ս ընտրել զարկերակային արյունին համապատասխան ազդանշանի մի մասը: Դե, սա զարկերակային բաղադրիչն է, որը տատանվում է յուրաքանչյուր սրտի բաբախման հետ: Էլեկտրական ինժեներների խոսքերով, դա «AC մաս» է, իսկ մնացած արտացոլված լույսը `« DC մաս »: Քանի որ R և IR լույսի բացարձակ ինտենսիվությունները համարժեք չեն, Z հարաբերակցությունը հաշվարկվում է հարաբերական ինտենսիվությունից, ինչպես ցույց է տրված առաջին նկարում: Իրականում հաշվարկված մեծությունների առումով ես օգտագործում եմ միջին կենտրոնացված, ելակետային մակարդակի վրա դրված ազդանշանի արմատային միջին քառակուսին (y) մինչև հումքի ազդանշանի արդեն հայտնի միջինը `<Y>; տես երկրորդ նկարը: Այնուամենայնիվ, Z հարաբերակցությունը աշխատանքի միայն կեսն է: Ոչ գծային սենսորային պատասխանը պահանջում է էմպիրիկ ճշգրտում Z- ի և վերջնական SpO- ի միջև₂ արժեքները: Ես վերցրեցի ճշգրտման հավասարումը MAXIM- ի ծածկագրից.

SpO₂ = (-45.06*Z + 30.354)*Z + 94.845

Հիշեք, որ այս հավասարումը վավեր է միայն 2017 թվականին գնված MAX30102 ձևավորման տախտակի համար: Ամենայն հավանականությամբ, MAXIM- ը կարող է հետագայում ճշգրտել իր տվիչները:

Վերոնշյալ ընթացակարգը դեռ շատ կեղծ SpO է արտադրում₂ ընթերցումներ: Կարմիր ալիքը տառապում է բազմաթիվ արտեֆակտներից, ինչպես IR- ն: Խելամիտ է ենթադրել, որ երկու ազդանշանները պետք է խիստ փոխկապակցված լինեն: Իրականում, լավ որակի ազդանշանները, ինչպես երրորդ նկարում բերված օրինակը, շատ լավ փոխկապակցված են: Պիրսոնի հարաբերակցության գործակիցն այս դեպքում կազմում է 0.99: Սա միշտ չէ, որ պատկերված է չորրորդ նկարում: Չնայած IR ազդանշանը կանցնի սրտի բաբախման որակի ֆիլտրը իր r- ով_մ / ռ₀ = 0.76, խեղաթյուրված R ազդանշանը հանգեցնում է երկուսի միջև վատ հարաբերակցության գործակցի հավասար 0,42 -ի: Այս դիտարկումը առաջարկում է երկրորդ որակի զտիչը `ունենալով ալիքների միջև հարաբերակցության գործակից ավելի մեծ, քան որոշակի շեմ:

Վերջին երկու թվերն արտացոլում են նման որակի զտման զուտ ազդեցությունը: Նախ, թթվածնի չափված հագեցվածությունը գծված է HR որակի 0.25 շեմով, բայց առանց SpO- ի₂ զտիչ: Հաջորդ սյուժեն ստացվում է աղքատ HR- ի և SpO- ի զտումից₂ արդյունքները 0.5 ռ_մ / ռ₀ եւ 0,8 հարաբերակցության գործակիցի շեմեր: Ընդհանուր առմամբ, աղքատ տվյալների միավորները, որոնք կազմում են ընդհանուրի 12% -ը, զտվել են ավելի խիստ ռեժիմով:

Մեր ծածկագրում հարաբերակցության գործակիցը, cc, հաշվարկվում է հինգերորդ նկարում նշված բանաձևի համաձայն, որտեղ y- ն ներկայացնում է միջին կենտրոնացված, ելակետային մակարդակի ազդանշան, մինչդեռ r₀ սահմանվել է նախորդ քայլին:

Քայլ 6: Աղբյուրի կոդը

Այս նախագծի C աղբյուրը ՝ Arduino IDE- ի համար ձևաչափված, հասանելի է մեր Github հաշվից ՝ հետևյալ հղումով.

github.com/aromring/MAX30102_by_RF

Նրա Readme էջը նկարագրում է առանձին բաղադրիչներ:

Ես կցանկանայի մի պահ գովել Adafruit- ին այնպիսի հիանալի ապրանք պատրաստելու համար, ինչպիսին է M0- ի վրա հիմնված Adalogger- ը: Նրա արագ 48 ՄՀց ARM Cortex M0 պրոցեսորը, բազմաթիվ RAM- ով, անշուշտ, օգնեց այս նախագիծը կենսունակ դարձնել, մինչդեռ ուղղակիորեն կցված SD քարտի ընթերցողը (գումարած Adafruit- ի SD գրադարանը) հեռացրեց բոլոր մեծ հետաքրքրությունների կրողները `կապված իրական ժամանակի մեծ քանակությամբ տվյալների պահպանման հետ: