पल्स ऑक्सीमीटर बहुत बेहतर परिशुद्धता के साथ: 6 कदम (चित्रों के साथ)

2024 लेखक: John Day | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-30 09:21

यदि आप हाल ही में किसी डॉक्टर के पास गए हैं, तो संभावना है कि नर्स द्वारा आपके बुनियादी महत्वपूर्ण लक्षणों की जांच की गई हो। वजन, ऊंचाई, रक्तचाप, साथ ही हृदय गति (एचआर) और परिधीय रक्त में ऑक्सीजन संतृप्ति (SpO.)₂) शायद, अंतिम दो को एक लाल-चमकती इलेक्ट्रॉनिक उंगली जांच से प्राप्त किया गया था जो मिनटों में एक छोटी स्क्रीन पर प्रासंगिक संख्या प्रदर्शित करता था। उस जांच को पल्स ऑक्सीमीटर कहा जाता है और आप इसके बारे में सभी बुनियादी जानकारी यहां पा सकते हैं।

कोई साधारण पल्स ऑक्सीमीटर आसानी से खरीद सकता है, लेकिन इसमें मजा कहां है? मैंने अपना खुद का निर्माण करने का फैसला किया है, पहले इसकी बिल्ली के लिए, लेकिन अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि एक विशिष्ट अनुप्रयोग को ध्यान में रखते हुए: निशाचर ऑक्सीमेट्री जहां एचआर और एसपीओ दोनों₂ डेटा लगातार रातोंरात एकत्र किया जाएगा और माइक्रो एसडी कार्ड पर रिकॉर्ड किया जाएगा। इंस्ट्रक्शंस में पहले से ही इस तरह की कई परियोजनाएं शामिल हैं, उदाहरण के लिए, दो में यहां और यहां Arduino शामिल है, और एक रास्पबेरी पाई का उपयोग कर रहा है। मेरा नियंत्रण और डेटा रिकॉर्डिंग के लिए मैक्सिम इंटीग्रेटेड और एडफ्रूट के पंख एम0 एडलॉगर से थोड़ा नया सेंसर MAX30102 का उपयोग करता है।

इस प्रकार हमारी परियोजना हार्डवेयर के मामले में विशेष रूप से नवीन नहीं है और इस तरह यह निर्देश लिखने लायक नहीं होगा, लेकिन इसे बनाने की प्रक्रिया में मैंने सॉफ्टवेयर में महत्वपूर्ण प्रगति की है जिसने मुझे MAX30102 से बहुत अधिक स्थिरता और बहुत कुछ के साथ डेटा निकालने की अनुमति दी है। इस सेंसर के लिए मैक्सिम द्वारा लिखे गए सॉफ्टवेयर से कम शोर। हमारे सिग्नल प्रोसेसिंग एल्गोरिदम का प्रदर्शन उपरोक्त चार्ट में दिखाया गया है, जहां दो शीर्ष ग्राफ़ में रातोंरात हृदय गति और ऑक्सीजन संतृप्ति की गणना हमारी विधि ("आरएफ" द्वारा पहचानी गई) द्वारा कच्चे संकेतों से की जाती है, जबकि नीचे के दो ग्राफ़ मैक्सिम के परिणाम दिखाते हैं। बिल्कुल वही संकेत। एचआर के लिए मानक विचलन 4.7 बीपीएम और 18.1 बीपीएम हैं, और एसपीओ. के लिए₂ आरएफ और मैक्सिम के लिए क्रमशः 0.9% और 4.4%।

(दोनों आरएफ ग्राफ 0.25 की न्यूनतम ऑटोसहसंबंध सीमा के अनुरूप हैं और आर / आईआर सहसंबंध पर कोई सीमा नहीं है; इन शर्तों की व्याख्या के लिए चरण 4 और 5 देखें।)

चरण 1: हार्डवेयर

1. मैक्सिम इंटीग्रेटेड, इंक से पल्स ऑक्सीमीटर और हृदय गति सेंसर MAX30102 सिस्टम बोर्ड।
2. एडफ्रूट, इंक से फेदर एम0 एडलॉगर।
3. एडफ्रूट, इंक. से लिथियम आयन बैटरी।

सम्बन्ध:

• एडलॉगर एससीएल और एसडीए को संबंधित एससीएल और एसडीए पिन को MAX30102 बोर्ड पर पिन करता है
• MAX30102 बोर्ड पर INT पिन करने के लिए एडलॉगर पिन 10
• एडलॉगर जीएनडी से MAX30102 बोर्ड जीएनडी
• एडलॉगर 3V से MAX30102 VIN

चरण 2: MAX30102. द्वारा लौटाए गए डिजिटल सिग्नल

सेंसर ऑपरेशन के सिद्धांत बहुत सरल हैं: दो एल ई डी, एक लाल (660 एनएम) और एक इन्फ्रारेड (880 एनएम, आईआर) मानव त्वचा के माध्यम से प्रकाश चमकता है। परिधीय रक्त सहित अंतर्निहित ऊतकों द्वारा प्रकाश आंशिक रूप से अवशोषित होता है। सेंसर का फोटोडेटेक्टर दोनों तरंग दैर्ध्य पर परावर्तित प्रकाश एकत्र करता है और I2C प्रोटोकॉल का उपयोग करके दो संबंधित सापेक्ष तीव्रता देता है। चूंकि ऑक्सीजन युक्त और डीऑक्सीजनेटेड हीमोग्लोबिन के लिए अवशोषण स्पेक्ट्रा दोनों तरंग दैर्ध्य के लिए भिन्न होता है, परावर्तित प्रकाश में धमनी रक्त की मात्रा के रूप में एक चर घटक होता है जो प्रत्येक दिल की धड़कन के साथ त्वचा की दालों के नीचे मौजूद होता है। हृदय गति और ऑक्सीजन संतृप्ति का पता लगाना सिग्नल प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर पर निर्भर है।

कच्चे संकेतों के उदाहरण (केवल IR चैनल) उपरोक्त छवियों में चित्रित किए गए हैं। एक चर आधार रेखा पर मढ़ा एक आवधिक घटक देख सकता है जो विकिपीडिया पृष्ठ में उल्लिखित कई कारकों के कारण स्थानांतरित हो रहा है। मोशन प्रेरित कलाकृतियां विशेष रूप से कष्टप्रद होती हैं क्योंकि वे उपयोगी एचआर सिग्नल को मुखौटा कर सकती हैं और फर्जी परिणाम पैदा कर सकती हैं। इसलिए, उन्नत वाणिज्यिक ऑक्सीमीटर में एक्सेलेरोमीटर होते हैं जो इन कलाकृतियों को खत्म करने में मदद करते हैं।

मैं अपने ऑक्सीमीटर के अगले संस्करण में एक्सेलेरोमीटर जोड़ सकता हूं, लेकिन रात के एचआर/एसपीओ के लिए₂ रिकॉर्डिंग, जब सेंसर ज्यादातर समय गतिहीन रहता है, तो यह विकृत संकेतों का पता लगाने और उन्हें छोड़ने के लिए पर्याप्त है।

MAX30102 सेंसर अपने आप में एक छोटे से सतह पर लगे पैकेज में आता है, लेकिन MAXIM कृपापूर्वक Arduino और mbed के लिए एक ब्रेकआउट बोर्ड (सिस्टम बोर्ड 6300) प्लस सिग्नल प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर प्रदान करता है - सभी संदर्भ डिज़ाइन पैकेज MAXREFDES117# में। मैंने खुशी-खुशी इसे सेंसर और एडलॉगर के बीच कुछ तारों को मिलाप करने की उम्मीद में खरीदा और एक ही दिन में एक अच्छा ऑक्सीमीटर काम कर रहा था। मैंने एडलॉगर के एआरएम कोर्टेक्स एम0 प्रोसेसर पर चलने के लिए मैक्सिम के सॉफ्टवेयर के RD117_ARDUINO संस्करण को अनुकूलित किया। मूल रूप से, मुझे बस इतना करना था कि संगत वायर लाइब्रेरी कॉल द्वारा असंगत SofI2C फ़ंक्शंस को max30102.cpp में बदल दिया जाए। कोड Arduino IDE v1.8.5 में ठीक संकलित हुआ और बिना किसी त्रुटि के M0 पर चला। हालांकि शुद्ध नतीजे निराशाजनक रहे। परिचय चरण में मैंने पहले ही एचआर और एसपीओ दोनों का बहुत अधिक विचरण दिखाया है₂. स्वाभाविक रूप से, कोई यह दावा कर सकता है कि मैंने कुछ गलत किया है और यह मेरा मूल विचार भी था। हालांकि, मैक्सिम के निर्देशात्मक वीडियो में आप स्क्रीन पर प्रदर्शित बेतहाशा स्विंगिंग एचआर मूल्यों को भी देख सकते हैं। इसके अलावा, वीडियो के नीचे की टिप्पणियां पुष्टि करती हैं कि अन्य लोगों ने भी इसी तरह की घटना को देखा है।

एक लंबी कहानी को छोटा करने के लिए, कुछ प्रयोग के बाद मैंने यह निर्धारित किया है कि सेंसर ठीक काम कर रहा है और डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग की एक वैकल्पिक विधि के परिणामस्वरूप बेहतर स्थिरता मिलती है। "आरएफ" द्वारा इंगित इस नई विधि का वर्णन अगले चरणों में किया गया है।

चरण 3: सिग्नल प्रीप्रोसेसिंग

हमारे कार्यान्वयन में, कच्चे सिग्नल को पूरे 4 सेकंड के लिए 25 हर्ट्ज (मैक्सिम के समान) की दर से एकत्र किया जाता है (मैक्सिम का सॉफ्टवेयर केवल 1 सेकंड का मूल्य एकत्र करता है), जिसके परिणामस्वरूप प्रति अंत डेटा बिंदु 100 डिजीटल समय बिंदु होते हैं। प्रत्येक 100-बिंदु अनुक्रम को निम्नलिखित तरीके से पूर्व-संसाधित किया जाना चाहिए:

1. माध्य-केंद्रित (विद्युत इंजीनियरों के लिए उर्फ "डीसी घटक को हटाना")। सेंसर से आने वाला कच्चा डेटा 10. में पूर्णांकों की एक समय श्रृंखला है⁵ श्रेणी। उपयोगी संकेत, हालांकि, धमनी रक्त से परावर्तित प्रकाश का केवल एक हिस्सा है जो केवल 10. के क्रम पर बदलता रहता है² - पहला आंकड़ा। सार्थक सिग्नल प्रोसेसिंग के लिए, इसलिए प्रत्येक श्रृंखला बिंदु से माध्य घटाना वांछनीय है। यह हिस्सा MAXIM सॉफ्टवेयर पहले से जो करता है उससे अलग नहीं है। हालाँकि, जो अलग है, वह समय सूचकांकों का अतिरिक्त माध्य-केंद्रित है। दूसरे शब्दों में, 0 से 99 तक की संख्या के आधार पर अनुक्रमित करने के बजाय, नए सूचकांक अब संख्या -49.5, -48.5, …, 49.5 हैं। यह पहली बार में अजीब लग सकता है, लेकिन इस प्रक्रिया के लिए धन्यवाद, सिग्नल वक्र का "गुरुत्वाकर्षण केंद्र" समन्वय प्रणाली (दूसरा आंकड़ा) की उत्पत्ति के साथ मेल खाता है। यह तथ्य अगले चरण में काफी उपयोगी हो जाता है।
2. बेसलाइन लेवलिंग। चरण 2 में दिखाए गए तरंगों पर एक और नज़र यह दर्शाती है कि वास्तविक ऑक्सीमेट्री संकेतों की आधार रेखा क्षैतिज रूप से सपाट होने से बहुत दूर है, लेकिन विभिन्न ढलानों के माध्यम से भिन्न होती है। तीसरा आंकड़ा एक माध्य-केंद्रित आईआर सिग्नल (नीला वक्र) और इसकी आधार रेखा (नीली सीधी रेखा) दिखाता है। इस मामले में, आधार रेखा का ढलान नकारात्मक है। आगे वर्णित सिग्नल प्रोसेसिंग विधि के लिए आधारभूत क्षैतिज होना आवश्यक है। यह केवल माध्य-केंद्रित संकेत से आधार रेखा को घटाकर प्राप्त किया जा सकता है। वाई और एक्स निर्देशांक दोनों के मध्य-केंद्र के लिए धन्यवाद, बेसलाइन का अवरोध शून्य है और इसका ढलान समीकरण विशेष रूप से सरल है, जैसा कि चौथे आंकड़े में दिखाया गया है। बेसलाइन-स्तरीय संकेत तीसरे आंकड़े में नारंगी वक्र द्वारा दिखाया गया है।

इस प्रकार प्रीप्रोसेस्ड सिग्नल अगले चरण के लिए तैयार है।

चरण 4: वर्कहॉर्स: ऑटोसहसंबंध समारोह

सामान्य 1, …, n अनुक्रमण पर वापस लौटते हुए, पहला आंकड़ा स्वत: सहसंबंध फ़ंक्शन r की परिभाषा दिखाता है_एम - संकेत की आवधिकता के साथ-साथ गुणवत्ता का पता लगाने में एक मात्रा बहुत उपयोगी पाई गई। यह केवल सिग्नल की समय श्रृंखला का एक सामान्यीकृत स्केलर उत्पाद है, जिसे लैग एम द्वारा स्थानांतरित किया जाता है। हमारे आवेदन में, हालांकि, अंतराल = 0 पर अपने मूल्य के संबंध में प्रत्येक ऑटोसहसंबंध मूल्य को स्केल करना सुविधाजनक है, यानी, आर द्वारा परिभाषित सापेक्ष ऑटोसहसंबंध का उपयोग करें_एम / आर₀.

एक विशिष्ट अच्छी गुणवत्ता वाले IR सिग्नल के सापेक्ष ऑटोसहसंबंध का प्लॉट दूसरे आंकड़े में दिखाया गया है। जैसा कि अपेक्षित था, लैग = 0 पर इसका मान वैश्विक अधिकतम 1 के बराबर है। अगला (स्थानीय) अधिकतम लैग = 23 पर होता है और 0.79 के बराबर होता है। ऑटोसहसंबंध प्लॉट में स्थानीय मिनिमा और मैक्सिमा की उपस्थिति को समझना आसान है: जैसे ही सिग्नल दाईं ओर शिफ्ट होता है, इसकी चोटियां पहले एक दूसरे के साथ विनाशकारी रूप से हस्तक्षेप करती हैं, लेकिन कुछ बिंदु पर हस्तक्षेप रचनात्मक हो जाता है और औसत के बराबर अंतराल पर अधिकतम प्राप्त करता है। संकेत की अवधि।

अंतिम वाक्यांश महत्वपूर्ण है: चोटियों के बीच औसत समय अवधि निर्धारित करने के लिए, जिससे कोई सिग्नल की आवृत्ति (यानी, हृदय गति) की गणना कर सकता है, यह स्वत: सहसंबंध फ़ंक्शन के पहले स्थानीय अधिकतम को खोजने के लिए पर्याप्त है! डिफ़ॉल्ट रूप से, MAX30102 नमूना एनालॉग इनपुट 25 अंक प्रति सेकंड की दर से, इसलिए दिए गए m पर सेकंड में अवधि m / 25 के बराबर होती है। इससे हृदय गति प्रति मिनट (बीपीएम) में व्यक्त की जाती है:

एचआर = 60*25 / एम = 1500 / एम

बेशक, r. की महंगी गणना करना आवश्यक नहीं है_एम सभी अंतराल मूल्यों पर। हमारा एल्गोरिदम हृदय गति = 60 बीपीएम का पहला अनुमान लगाता है, जो एम = 25 से मेल खाता है। ऑटोसहसंबंध फ़ंक्शन का मूल्यांकन उस बिंदु पर किया जाता है और इसके बाएं पड़ोसी के मान की तुलना में, एम = 24। यदि पड़ोसियों का मूल्य अधिक है, तो मार्च बाईं ओर r. तक जारी है_एम-1 <आर_एम. इस प्रकार निर्धारित अंतिम मी को फिर अधिकतम अंतराल के रूप में लौटाया जाता है। अगला पुनरावृत्ति 25 के बजाय उस मान से शुरू होता है और पूरी प्रक्रिया दोहराती है। यदि पहला बायां पड़ोसी निचला है, तो उपरोक्त रूटीन मार्च इसी तरह से दाईं ओर इंगित करता है। अधिकांश समय, अधिकतम अंतराल के लिए ऑटोसहसंबंध फ़ंक्शन के कुछ ही मूल्यांकन की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, अधिकतम और न्यूनतम स्वीकार्य अंतराल (क्रमशः न्यूनतम और अधिकतम हृदय गति के अनुरूप) का उपयोग सीमित मूल्यों के रूप में किया जाता है।

उपरोक्त अच्छी गुणवत्ता वाले संकेतों के लिए बहुत अच्छा काम करता है, लेकिन वास्तविक दुनिया आदर्श से बहुत दूर है। कुछ संकेत विकृत हो जाते हैं, ज्यादातर गति कलाकृतियों के कारण। ऐसा संकेत तीसरे चित्र में दिखाया गया है। खराब आवधिकता इसके ऑटोसहसंबंध फ़ंक्शन के आकार के साथ-साथ निम्न मान, 0.28, पहले स्थानीय अधिकतम m = 11 में परिलक्षित होती है। इसकी तुलना अच्छी गुणवत्ता वाले सिग्नल के लिए निर्धारित 0.79 के अधिकतम मान से करें। अंतराल को सीमित करने वाले मानों के साथ, इसलिए, r. का मान_एम / आर₀ अधिकतम सिग्नल गुणवत्ता का एक अच्छा संकेतक है और गति कलाकृतियों को फ़िल्टर करने के लिए निश्चित सीमा से अधिक की आवश्यकता का उपयोग किया जा सकता है। परिचय में दिखाए गए "आरएफ" ग्राफ़ 0.25 के बराबर इस तरह के थ्रेशोल्ड के परिणामस्वरूप हुए।

चरण 5: ऑक्सीजन संतृप्ति का निर्धारण

पिछला चरण हृदय गति निर्धारित करने के लिए पर्याप्त था। एसपीओ₂ अधिक काम की आवश्यकता है। सबसे पहले, लाल (आर) चैनल में अब तक उपेक्षित सिग्नल को ध्यान में रखा जाना चाहिए। इसके बाद, लाल से अवरक्त संकेतों के अनुपात, Z = R/IR, दोनों धमनी रक्त से परावर्तित होते हैं, की गणना की जाती है। "धमनी रक्त" भाग महत्वपूर्ण है, क्योंकि अधिकांश प्रकाश वास्तव में ऊतकों और शिरापरक रक्त से परिलक्षित होता है। धमनी रक्त के अनुरूप सिग्नल का हिस्सा कैसे चुनें? खैर, यह स्पंदनशील घटक है जो प्रत्येक दिल की धड़कन के साथ बदलता रहता है। विद्युत इंजीनियरों के शब्दों में, यह "एसी भाग" है, जबकि शेष परावर्तित प्रकाश "डीसी भाग" है। चूँकि R और IR प्रकाश की निरपेक्ष तीव्रताएँ समानुपाती नहीं हैं, Z अनुपात की गणना आपेक्षिक तीव्रताओं से की जाती है, जैसा कि पहले चित्र में दिखाया गया है। वास्तव में गणना की गई मात्राओं के संदर्भ में, मैं कच्चे सिग्नल के पहले से ज्ञात माध्य के लिए माध्य-केंद्रित, बेसलाइन-स्तरीय सिग्नल, y के रूट-माध्य-वर्ग (RMS) का उपयोग करता हूं, <Y>; दूसरा आंकड़ा देखें। हालाँकि, Z अनुपात काम का केवल आधा है। नॉनलाइनियर सेंसर प्रतिक्रिया के लिए Z और अंतिम SpO. के बीच एक अनुभवजन्य अंशांकन की आवश्यकता होती है₂ मूल्य। मैंने MAXIM के कोड से अंशांकन समीकरण लिया:

एसपीओ₂ = (-45.06*Z + 30.354)*Z + 94.845

ध्यान रखें कि यह समीकरण केवल 2017 में खरीदे गए MAX30102 डिज़ाइन बोर्ड के लिए मान्य है! यह संभावना है कि मैक्सिम बाद की तारीख में अपने सेंसरों को पुन: कैलिब्रेट कर सकता है।

उपरोक्त प्रक्रिया अभी भी बहुत सारे झूठे SpO उत्पन्न करती है₂ रीडिंग। लाल चैनल आईआर की तरह ही कई कलाकृतियों से ग्रस्त है। यह मान लेना उचित है कि दोनों संकेतों को दृढ़ता से सहसंबद्ध होना चाहिए। वास्तव में, अच्छी गुणवत्ता के संकेत, जैसे तीसरे आंकड़े में उदाहरण, बहुत अच्छी तरह से सहसंबंधित होते हैं। इस मामले में पियर्सन सहसंबंध गुणांक 0.99 जितना ऊंचा है। यह हमेशा ऐसा नहीं होता है, जैसा कि चौथे आंकड़े में दिखाया गया है। हालांकि IR सिग्नल अपने r. के साथ हृदय गति गुणवत्ता फ़िल्टर पास करेगा_एम / आर₀ = ०.७६, विकृत आर सिग्नल का परिणाम केवल ०.४२ के बराबर दो के बीच एक खराब सहसंबंध गुणांक में होता है। यह अवलोकन दूसरा गुणवत्ता फ़िल्टर प्रदान करता है: निश्चित सीमा से अधिक चैनलों के बीच सहसंबंध गुणांक होना।

अंतिम दो आंकड़े ऐसे गुणवत्ता फ़िल्टरिंग के शुद्ध प्रभाव का उदाहरण देते हैं। सबसे पहले, मापा ऑक्सीजन संतृप्ति को 0.25 की एचआर गुणवत्ता सीमा के साथ प्लॉट किया जाता है, लेकिन बिना SpO₂ छानना अगला प्लॉट खराब एचआर और एसपीओ को छानने का परिणाम है₂ 0.5 r. पर परिणाम_एम / आर₀ और ०.८ सहसंबंध गुणांक दहलीज। कुल मिलाकर, खराब डेटा बिंदुओं की कुल राशि का 12% कठोर शासन द्वारा फ़िल्टर किया गया था।

हमारे कोड में सहसंबंध गुणांक, cc, की गणना पांचवें आंकड़े में सूत्र के अनुसार की जाती है, जहां y माध्य-केंद्रित, आधारभूत-स्तरीय संकेत का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि r₀ पिछले चरण में परिभाषित किया गया था।

चरण 6: स्रोत कोड

इस परियोजना के लिए सी स्रोत कोड, Arduino IDE के लिए स्वरूपित, हमारे Github खाते से निम्न लिंक पर उपलब्ध है:

github.com/aromring/MAX30102_by_RF

इसका रीडमी पेज अलग-अलग घटकों का वर्णन करता है।

मैं एक पल के लिए एडफ्रूट की एम0-आधारित एडलॉगर जैसे उत्कृष्ट उत्पाद बनाने के लिए प्रशंसा करना चाहता हूं। इसका तेज़ 48 मेगाहर्ट्ज एआरएम कॉर्टेक्स एम0 प्रोसेसर, बहुत सारी रैम के साथ, निश्चित रूप से इस परियोजना को व्यवहार्य बनाने में मदद करता है, जबकि सीधे संलग्न एसडी कार्ड रीडर (प्लस एडफ्रूट की एसडी लाइब्रेरी) बड़ी मात्रा में डेटा के वास्तविक समय भंडारण से जुड़े सभी शौकियों के दर्द को दूर करता है।