CC BY
13
Вюник Дншропетровського унiверситету. Бюлопя, медицина Visnik Dnipropetrovs'kogo universitetu. Seria Biología, medicina Visnyk of Dnipropetrovsk University. Biology, medicine
Visn. Dnipropetr. Univ. Ser. Biol. Med. 2016. 7(2), 78-82.
doi:10.15421/021614
ISSN 2310-4155 print ISSN 2312-7295 online
www.medicine.dp.ua
УДК 612.176+612/014.4
Вплив зовшштх фактор1в на T04HicTb неiнвазiйних вимпрювань BMicTy кисню у кров1
G.M. Снiжко, В.М. Сарана
Днтропетровський нацональний утверситет Мет Олеся Гончара, Днтропетровськ, Украгна
Достджували нешвазшний метод визначення концетрацп кисню в KpoBi людини мобiльним спектрофотометричним при-строем. Розроблений пpистpiй використовуе датчик MAX30100, який мтстить червоний та шфрачервоний свплодюди, фотоприй-мач i 16-розрядний аналого-цифровий перетворювач. Вiд датчика шформацш передаеться на мiкpoкoнгpoлеp або персональний комп'ютер для poзpахункiв та вiзуалiзацii pезультатiв. Метод poзpахункiв концентрацп кисню заснований на вiдмiннoстi погли-нання свiтла певного дiапазoну молекулами гемоглобшу та oксигемoглoбiну. Датчик мае спещальт мoжливoстi для кoмпенсацii навколишнього свiтла та змши температури. Експерименти показали достатню тoчнiсть i повторювашсть pезультатiв у станi спо-кою. Дoслiдили вплив iнтенсивнoстi падаючого свила на сшввщношення «сигнал - шум» для вимрюваних pезультатiв. У рая зменшення iнгенсивнoстi свiтла падае сшввщношення «сигнал - шум», що негативно впливае на тoчнiсть результатш вимрювань. У випадку надмipнoгo збiльшення штенсивносп фотоприймач досягае порога насичення, що також негативно позначаеться на точносп результатш. Установлено оптимальну iнгенсивнiсть для отримання найбiльшoi точносп. За фiзичнoi активности спостерь гали артефакти, яю значно спотворювали результати. Усереднення результатш за певний пpoмiжoк часу дозволяе частково ком-пенсувати тж артефакти. Тому для вимрювання концентрацп кисню за фiзичнoi активности плануеться додати адаптивний фiльтp для надiйнiшoгo видшення пульсoвoi хвилi з оптичних сигналш.
Ключовi слова: пульсова оксиметрш; спектри поглинання; oпгичнi датчики; фшьтрагця сигналiв
The influence of external factors on the accuracy of non-invasive measuring of oxygen in blood
Y.M. Snizhko, V.M. Sarana
Oles Honchar Dnipropetrovsk National University, Dnipropetrovsk, Ukraine
In this paper we investigated a pulse oximetry-based method for mobile devices. This method obtains bio-signals related to blood pulsation in transparent parts of body. The most widely accepted field for use of this method is hospital care. In these cases a pulse oximeter is the best solution for the monitoring of emergency patients. A promising field for pulse oximetry is physical exercise. It only requires simple clips such as ear-clips, finger-clips, headbands etc. However this method presents some difficulties: weak signal, noise ratio, motion artefacts, low perfusion. We used a MAX30100 Oximeter and Heart Rate Sensor integrated circuit to obtain signals of blood pulse waves from red and infrared light emission diodes (LED). This device measures the oxygen saturation of a person's blood by placing an LED and a photodetector against the thin skin of a person's body, such as a fingertip, wrist or earlobe. The MAX30100 is a 14-pin surface mount integrated circuit that contains sensors for measuring a person's heart rate. It can also indirectly determine the oxygen saturation of a person's blood. The MAX30100 provides a complete pulse oximetry and heart rate measurement solution for medical monitors and wearable fitness devices. As each LED emits light into a person's finger, the integrated photodetector measures variations in light caused by changes in blood volume. An integrated 16-bit analog to digital converter (ADC) with programmable sample rate converts the photodetector output to a digital value. The MAX30100 filters out ambient light that can interfere with an accurate reading. Data are read through a serial I2C interface to computer for further processing. The LED current can be programmed from 0 to 50 mA with proper supply voltage. The LED pulse width can be programmed from 200 ^s to 1.6 ms to optimize measurement accuracy and power consumption based on use cases. The SpO2 algorithm is relatively insensitive to the wavelength of the infrared LED, but the red LED's wavelength is critical to correct interpretation of the data. The temperature sensor data can be used to compensate errors with ambient temperature changes. During the experiments we
Днтропетровський нацюнальний утверситет мет Олеся Гончара, пр. Гагарта, 72, Днтропетровськ, 49010, Украгна Oles Honchar Dnipropetrovsk National University, Gagarin Ave., 72, Dnipropetrovsk, 49010, Ukraine Tel.: +38-097-929-35-85. E-mail: [email protected], [email protected]
registered oxygen concentration values under different conditions. With low muscular activity we observed high stability and repeatability of measuring values under various exterior conditions. However, with high muscular activity there were various artefacts in the gauged signals that led to contortion of effects. We identified the boundaries of the validity of measuring and propose the use of an adapted filter in order to distinguish pulse waves from optical signals more reliably. These devices can be applied in fitness training , medical monitoring and used as wearable devices.
Keywords: pulse oximetry; absorption spectrum; optical sensor; signal filtering
Вступ
Концентращя кисню у кров1 людини - важливий по-казник И стану, зокрема, серцево-судинно! та дихально! систем. Найточтше - швазшне вимрювання, яке проводиться в умовах стацюнару. Для регулярного або постшного контролю розроблено метод нешвазшного вимрювання. Нешвазшний метод заснований на р1знищ у спектрах поглинання гемоглобшу та його похвдних у р1зних оптичних д1апазонах (Kreps, 1978; Evstigneev, 1999; Baura, 2012). Кров мютить гемоглобш та його похвдт: оксигемоглобш, карбоксигемоглобш, метгемо-глобш тощо. Частка оксигемоглобшу до вах його р1зновид1в позначаеться SаO2, але визначити концентрацию вс1х похвдних гемоглобшу нешвазшним методом досить складно. Тому звичайно визначаеться частка оксигемоглобшу ввдносно гемоглобшу, яка позначаеться Sp02:
Hh02 Sp°2 - HbO2 + Hb При цьому похибка не перевищуе 2%. На рисунку 1 наведено спектри поглинання гемоглобшу у венознш кров1, а також оксигемоглобшу з приеднаними атомами кисню. Однакове поглинання ввдбуваеться в шфрачерво-ному д1апазот за довжини хвил 805 нм. Завдяки значнш р1знищ поглинання у червоному д1апазот (дов-жина хвил 660 нм) кнуе можливють вимрювати SpO2 оптичними методами (Rogatkin and Lapaeva, 2003). Для компенсаци поглинання свггла у венознш кров1 та тканинах слвд також вим1рювати поглинання в шфра-червоному даапазош з довжиною хвил 800-900 нм.
Рис. 1. Спектри абсорбцп гемоглобiну та його похвдних (за Sola and Chetelat, 2007)
Такий метод дозволяе створити мобшьний пристрш iндивiдуального користування, який буде постшно кон-тролювати рiвень SpO2. (Grote et al., 2011; Barata et al., 2013). Пристрiй заснований на вишрювант пульсово1 хвилi, яка фшсуеться при проходженн1 свiтла ввд двох свiтлодiодiв (червоного та шфрачервоного) до фото-
приймача (фотодiода або фототранзистора). 1з пульсо-вих хвиль можна обчислити величину 8р02, а також частоту серцевих скорочень. За нормальних умов р1вень насиченост артер1ально! кров1 киснем складае 95-100%, але цей показник може зменшуватися за р1зних патологш Пвд час аварш, роботи з опалювальними при-строями або двигунами внутршнього згорання може виникнути отруення чадним газом, який також може приеднуватися до молекули гемоглобшу. На рисунку 1 видно, що можливе вимрювання концентрацii чадного газу (СО), але це потребуе використання шшого оптич-ного д1апазону та складшшо! методики калбрування.
Мета ще! статт - розробити методи пвдвищення точ-ност вим1р1в SpO2 для мобшьних пристро!в шдиввду-ального користування.
Матерiал i методи досл1джень
Вимрювання оптичних характеристик складових кров1 нешвазшними методами можуть проводитися на просви або на ввдбиття. При цьому свггло проходить р1зш оптичт шляхи, але це майже не впливае на результата вим1рювань. Теоретичною основою методу е закон Бугера - Ламберта - Бера; 1нтенсившсть свила на вихода визначаеться формулою:
I (I) = I0e X
де 10 - 1нтенсивтсть падаючого свила, х - питоме поглинання на одиницю довжини та концентрацп, с - концентращя вбирно! речовини, 1 - товщина шару вбирно! речовини. Бугер показав, що коефщент поглинання не залежить ввд 1нтенсивносп свила в широкому д1апазот (МеМекоп, 1992; Бёг1сЬ й а1., 2000). Для вим1рювання використовуеться той факт, що свило, яке проходить через артер1альну кров, буде модульоване пульсуючим кровотоком, тобто буде генерувати пульсуючий сигнал. У той же час свило при проходженш через тканини або венозну кров буде поглинатися без пульсацп (Моу1е, 1994; Tlivedi et а1., 1997; Wieben, 1997). Р1зниця мiж пульсащями на просви або на ввдбиття незначна, хоча шляхи розповсюдження свила будуть р1зними.
Для дослвдження використовували датчик МАХ30100, призначений для оцшки штенсивносп поглинання свила у даапазонах червоних (660 нм) та шфрачервоних (900 нм) хвиль. Датчик працюе на ввдбиття сигналу ввд пальця та мютить два свилодюди, фотоприймач, схему регулювання струм1в через червоний та шфрачервоний свилодюди, аналого-цифровий перетворювач, цифровий фшьтр видiлення корисних сигнал1в та схему видiлення сигнал1в зовшшнього освилення, буферт репстри да-них та штерфейс 12С для зв'язку 1з системою обробки даних (рис. 2а). Для реестрацп свилового потоку одним фотоприймачем використовуеться часовий роздал за активацй червоного та шфрачервоного свилодюдав, тобто вони включаються по черз1 з певною частотою.
Як видно з рисунка 1, на великих ршнях SpO2 1нтенсившстъ червоного променя зменшуеться бшьше (рис. 26). Ц сигнали маютъ под1бну форму, але р1зну
а
Для обчислення величини SpO2 спочатку розраховуеться коефщент R за формулою:
R = (I ефн/св)/(I еф1н/с1в), (1)
де 1ефц - ефективне (дiюче) значення iнтенсивнoсгi червоного свiгла, IcR - середне значення iнгенсивнoсгi червоного свила 1еф1К, 1с]щ - таю самi показники для шфра-червоного свiгла. Ефективне значення обчислюеться за
формулою:
Середне значення обчислюеться за формулою:
1 Г I = f]0itdt
Зв'язок мiж величиною SpO2 та кoефiцiентoм R визначаеться гpафiкoм (рис. 3).
Рис. 3. Залежшсть м1ж значенням насичення кров1 киснем i коефщкнтом R
Така залежшсть теоретично лшшна (зпдно i3 законом Бугера - Ламберта - Бера), вона обчислюеться за формулою:
SpO2%=A - B * R, (2)
де А i В - коефщенти, яю для бшьшосп датчикв маютъ значення А = 110, В = 25.
ампллуду. Будь-який iз цих сигналв може використову-ватися для визначення частоти пульсу.
У реальних приладах ця залежнiсгь не зoвсiм лшшна тому що свiглo проходить через неоднорвдш тканини. Тому для конкретного датчика коефщенти у фopмулi визначаються калiбpуванням пopiвнянo з ета-лонним приладом (Payne and Servinghaus, 1986; Batchelder and Raley, 2007).
Датчик мютить 16-розрядний аналого-цифровий пе-ретворювач, а також вбудований датчик температури, який вимipюе температуру в дiапазoнi -45...+85 °С iз гoчнiсгю 1 °С. Температура майже не впливае на поглинання шфрачервоного свила, але сильно змiнюе поглинання червоного свила. Тому температурна корекця пiдвищуе гoчнiсгь вимipювань. Внугpiшнiй датчик температури також тдключений до аналого-цифрового перетворювача. Далi сигнал обробляеться цифровим фiльгpoм для видалення перешкод освилювально! меpежi на часгoгi 50 Гц i низькочастотних перешкод.
Для проведения експерименпв датчик пiдключали до мшроконтролера ATMega328, написано вiдпoвiдну програму для встановлення параметр1в датчика та пеpедачi pезульгагiв на персональний комп'ютер.
Результати та ix обговорення
Проведено експерименти з обраним типом датчика за piзних паpамегpiв його роботи. Змшювали im^-сивнiсгь свiгла ввд свiглoдioдiв, штервал зчитування даних iз фотодатчика, кiлькiсгь точок для розрахунку середньо1 та середшоквадратичнох iитенсивнoсгi, кшь-кiсгь вимipiв для усереднення результатш тощо. За умов зменшення збуджувального струму через свiглoдioди збiльшуегься ршень перешкод, але за збшьшення ршня струму спoсгеpiгаегься спотворення (обмеження) сигналу (рис. 4).
Експерименти показали достатньо стабшьш результати шд час вимрювань у спoкiйнoму стан (табл.). За умов фiзичнol активносп результати значно змшю-ються. Пд час експеpименгiв виявлено значний вплив на результати piзних аpгефакгiв, пов'язаних в основному iз м'язовою акгивнiсгю (рис. 5).
I АС
AAAZ^M
Red (660 nm)
!R (900 nm)
.a
S
Виг OK H й
Hinbhiril
Час
б
Рис. 2. Структура цифрового датчика (а) та модулящя свгглового сигналу за р1зних р1вн1в SpO2 (б):
червоне свило - R, iнфpачеpвoне - IR
Рис. 4. Сигнал i3 датчика за pi3Hoï штенсивносэт свiтла: а - середньо^ б - високоï штенсивносп
Таблиця
Показники вiдносного поглинання червоного (Rt), шфрачервоного (Rit) свила та SpO2 за р1зно1 кiлькостi усереднень
Кшькють
штервалш Rr Rit SpO2, %
усереднення
20 0,53 ± 0,08 0,82 ± 0,11 96,75 ± 3,75
40 0,52 ± 0,06 0,83 ± 0,09 97,00 ± 2,75
60 0,53 ± 0,05 0,83 ± 0,08 96,75 ± 2,25
Для статистичного аналзу стабiльностi та точност вимрювань експеримент подлили на штервали. Трива-лiсть штервал1в складала 20-60 пульсових хвиль. Обчис-лювали середне значення та середньоквадратичне в|дхи-лення показниюв ввдносного поглинання червоного та шфрачервоного свила для кожно! групи експериментв. Експерименти повторювали по п'ять раз1в для кожно! особи. Залучет три особи не мали звички палшня. За да-ними попередшх дослвджень (МеМекоп, 1992), палшня суттево зменшуе концентрацш кисню у кров1, а методична похибка спектрометричного методу становить 2%. У спокшному стат середньоквадратичне ввдхилення змен-шувалось за умов збшьшення кшькосп штервал1в усеред-нення до певно! величини. За подальшого збшьшення кшькосп штервал1в похибка практично не змшювалась. Для наведених даних концентращя кисню у кров1, обчис-лена за формулами (1) I (2), ввдповвдала ф1зюлопчнш норм 95-98%.
- -0.5-
б 0
Рис. 5. Сигнал Ï3 датчика за рiзмих piiiiiiii ф1зичмоУ активностi: а - низька, б - висока
Нестабшьнють результапв тд час ф1зично1 активносп иов'язана, вочевидь, 3i змшами шляхов свила ввд свилодюдав до фотодатчика за iнтенсивних скоро-чень м'яз1в. За цих умов не вдалося точно видшити иульсову хвилю через значне сиотворення сигнал1в та
велику кшькють шумiв. Нестабiльнiсть результатiв та середньоквадратична похибка зростае в дек1лька раз1в навiть за 30-50 iнтервалiв усереднення. Основна проблема иолягае у великому р1вш иерешкод, невизна-ченосп максимумiв та мiнiмумiв иульсових хвиль, що не дае змоги розрахувати достатньо точно середньоквадратичне ввдхилення та середню iнтенсивнiсть свило-вих сигналiв.
Для видшення сигналiв за наявносп иерешкод зi змшним сиектром доцшьно використовувати адаптивнi фiльтри, яю змшюють сво! иараметри залежно ввд характеристик фшьтрованого сигналу (Shah et al., 2012). Пара-метри адаитивного фiльтра змшюються у ироцеа його роботи, тому така система в иринцит нелшшна. Щоб визначити змiнюванi иараметри адаитивного фшьтра, необхвдно сформулювати критерш його роботи для кон-кретних умов (Davila et al., 2002; Ross et al., 2013; Dixit et al., 2015). Таким крте^ем може бути у вииадку вимрювання иульсових хвиль рiзних свилових далазошв мшмум функци иохибки м1ж вим1рюваним сигналом i сигналом иульсово! хвилi, яка визначаеться шшим ирила-дом, наириклад кардiографiчними датчиками.
Перевага розробленого мобшьного иристрою - можливють довгострокового або регулярного оцшювання концентрацй' кисню кровi з иередачею результата ио безироввдному каналу на смартфон або иереносний коми'ютер. Програма дозволяе ироводити обробку иер-винних даних, додавати модулi для видалення иерешкод i детального аналiзу. Результати можуть в1дтворюватись на екран та збер1гатися у иам'яп для иодальшого вико-ристання. Прилад дозволяе ироводити вимiрювання в одиночному або довгостроковому режимi; обчислювати тренди вимрювань за деякий иерiод; иорiвнювати отримат иоказники з даними иоиередн1х вимрювань.
Для збiльшення часу безиерервно! роботи ввд автономного живлення (акумулятора) доц1льно автоматично иереводити ирилад у силячий режим за ввдсутноси об'екта иоблизу датчика. Для цього можна використовувати сигнал ввд шфрачервоного свилодюда як iндикатор наближення. Аналопчне рiшення иередбачене у модернiзованому датчику MAX30102, оск1льки основнi енерговитрати ирииадають на струми живлення червоного та шфрачервоного свилодюд1в.
Головна иеревага розробленого иристрою иор1вняно з юнуючими - иовторюванiсть результат1в вим1рювань завдяки використанню мжроелектронного датчика iз цифровим виведенням иервинних даних, низьким р1внем шум1в, можливiсть використання у мобшьних иристроях з автономним живленням.
Висновки
Оитичний метод вим1рювання концентрацй' кисню в кровi досить точний за виконання иевних умов. Викори-станий датчик дае достатньо стабiльнi результати за ввдсутноси м'язово! активносп. Завдяки малому робочо-му струму датчик можна використовувати у иристроях з автономним живленням. Сигнали з датчика мають невеликий р1вень иерешкод у сиоко!, але цей р1вень значно и1двишуеться за м'язово! активносп. Це може стати великою ироблемою за умов застосування такого методу в
а
мобшьних пристроях для щдивщуального користування. Для щдвищення гoчнoсгi та пoвгopюванoсгi результата плануеться додати адаптивний фiльгp, який буде викори-стовувати даиi частоти пульсу для видлення пульсових хвиль вщ фотодатчика. 1ншим ваpiангoм щдвищення точносп та стабiльнoстi роботи може бути поеднання у мобшьному пристро1 датчика концентраци кисню та електpoкаpдioгpафiчних датчикiв сигналш, що дозволить бшьш точно визначати пульсову хвилю незалежним методом.
Бiблiографiчнi посилання
Barata, D., Louzada, G., Carreiro, A., Damasceno, A., 2013. System of acquisition, transmission, storage and visualization of pulse oximeter and ECG data using android and MQTT. Procedia Technology 9, 1265-1272. Batchelder, P.B., Raley, D.M., 2007. Maximizing the laboratory setting for test devices and understanding statistical output in pulse oximeter. Anesth. AnalgKi 105, 585-594. Baura, G.D., 2012. Chapter 11 - Pulse Oximeters. In: Medical
Device Technologies. Academic Press, Oxford, 237-255. Davila, D.G., Richards, K.C., Marshall. B.L., O'Sullivan, P.S., Gregory, T.G., Hernandez, V.J., Rice, S.I., 2002. Oximeter performance: The influence of acquisition parameters. Chest 122(5), 1654-1660. Dixit, A., Sharma, R., Barai, S., 2015. Developing and prototyping pulse oximeter for elderly people. Materials Today: Proceedings 2(4-5), 1560-1567. Edrich, T., Flaig, M., Knitza, R., Rall, G., 2000. Pulse oximetry: An improved in vitro model that reduces blood flow-related artifacts. IEEE T. Bio-Med. Eng. 47(3), 338-343. Evstigneev, A.R., 1999. Lazernaja biofotometrija: Pribory, re-zul'taty i perspektivy primenenija [Laser biophotometry: Devices, results and perspectivs]. Optojelektronika i Biome-dicina. JePP MZMP RF, Moskow, 125-142 (in Russian). Grote, L., Sommermeyer, D., Zou, D., Eder, D.N., Hedner, J., 2011. Oximeter-based autonomic state indicator algorithm for cardiovascular risk assessment. Chest 139(2), 253-259.
Kreps, E.G., 1978. Oksigemometrija [Oxihemometry]. Medicina, Moscow (in Russian).
Levene, S., Lear, G.H., McKenzie, S.A., 1989. Comparison of pulse oximeters in healthy sleeping infants. Respir. Med. 83(3), 233-235.
Mendelson, Y., 1992. Pulse oximetry: Theory and applications for noninvasive monitoring. Clinical Chemistry 38, 18011807 (in Russian).
Moyle, T.B., 1994. Pulse Oximetry. BMJ books. 35-36.
Payne, J.P., Servinghaus, J.W., 1986. Pulse oximetry. Springer, 21-22.
Perutz, M.F., 1978. Hemoglobin structure and respiratory transport. Sci. Am. 239(6), 92-125.
Pole, Y., 2002. Evolution of the pulse oximeter. International Congress Series 1242, 137-144.
Rheineck-Leyssius, A.T., Kalkman, C.J., 1999. Advanced pulse oximeter signal processing technology compared to simple averaging effect on frequency of alarms in the operating room. J. Clin. Anesth. 11(3), 192-195.
Rogatkin, D.A., Lapaeva, L.G., 2003. Perspektivy razvitija neinvazivnoj spektrofotometricheskoj diagnostiki v medicine [Prospects for the development of non-invasive diagnostic medical spectrophotometry]. Medicinskaja Tehnika 4, 31-36 (in Russian).
Ross, E.M., Matteucci, M.J., Shepherd, M., Barker, M., Orr, L., 2013. Measuring arterial oxygenation in a high altitude field environment: Comparing portable pulse oximetry with blood gas analysis. Wilderness Environ. Med. 24(2), 112-117.
Shah, N., Ragaswamy, H.B., Govindugari, K., Estanol, L., 2012. Performance of three new-generation pulse oximeters during motion and low perfusion in volunteers. J. Clin. Anesth. 24(5), 385-391.
Sola, J., Chetelat, O., 2007. Combination of multiple paths in pulse oximetry: The finger ring example. Proceedings of the 29th Ann. Int. Conference of IEEE EMBS. 6697-6698.
Trivedi, N.S., Ghouri, A.F., Shah, N.K., Lai, E., Barker, S.J., 1997. Effects of motion, ambient light, and hypoperfusion on pulse oximeter function. J. Clin. Anesth. 9(3), 179-183.
Wieben, G.O., 1997. Light absorbance in pulse oximetry, in design of pulse oximeter. Webster J. IOP Publishing, 40-55.
Hadiumna do редкonегii 29.05.2016
