Пульсоксиметр своими руками

Автор оригинала: Giulio Pons
  • Перевод

Во время самоизоляции я попытался сделать пульсоксиметр из того, что уже есть у меня в закромах




Я бы хотел измерить уровень насыщения крови кислородом в процентах в моей крови при помощи самостоятельно изготовленного пульсоксиметра. Я не эксперт в медицине, поэтому данный проект не имеет диагностической ценности. Это просто образовательный проект, подходящий для изучения принципов работы прибора.

Компоненты:

  • Arduino Uno.
  • Датчик KY-039 – его можно собрать из двух резисторов и фотодиода.
  • Красный светодиод.
  • Резистор на 330 Ом – 2 шт.
  • Дисплей LCD 16x2 I2C.

Я разбил инструкцию на 5 частей:

  1. Насыщение крови кислородом и COVID-19.
  2. Как работает измеритель пульса.
  3. Измерение пульса через обнаружение пиков сигнала с датчика.
  4. Изменение датчика пульса KY-039 для измерения насыщения крови кислородом.
  5. Как измеряется насыщение.

Подробности


1. Насыщение крови кислородом и COVID-19


В данном невероятном периоде нашей жизни мы многое узнали о вирусах, лёгких, хирургических масках и о том, как правильно мыть руки. Все читали о таких симптомах, как кашель, повышение температуры и затруднение дыхания. Мы также знаем, что один из способов измерить затруднения дыхания – это узнать количество кислорода в крови.

Это можно сделать косвенным методом при помощи такого медицинского устройства, как пульсоксиметр. Вы, наверное, уже видели его – это неинвазивное устройство, цепляющееся на палец, за работу которого отвечают мигающие огоньки.

Его даже можно купить на Amazon:



Если у вас всё в порядке со здоровьем, насыщение кислородом вашей крови составляет 95% или выше. Когда оно опускается ниже 90%, вы кашляете и у вас повышается температура – это проблема.

Так давайте же попробуем собрать пульсоксиметр!

2. Как работает измеритель пульса


Перед измерением насыщения крови кислородом нам нужно понять, как работает датчик пульса. У меня есть датчик KY-0039 с инфракрасным светодиодом и фотодиодом (вероятно, OP550A или LTR-301).

Я нашёл его в наборе из нескольких датчиков:



Как видно по схеме, это просто инфракрасный светодиод, светящий на фотодиод. У него есть ещё два резистора, для защиты светодиода и получения слабого сигнала с датчика. Палец помещается между фотодиодом и светодиодом, как на фото:



Излучаемый инфракрасным светодиодом свет частично поглощается ногтем, кожей и остальными частями пальца. Но поглощение не остаётся неизменным, поскольку оно меняется вместе с потоком крови, идущей по венам. Когда сокращается сердце, оно проталкивает кровь по венам, в результате чего меняется поглощение света. С контакта S датчика KY-039 можно снимать данные о токе, генерируемом светом, поглощённым фотодиодом.

3. Измерение пульса через обнаружение пиков сигнала с датчика


Качественно считать значение изменяющегося сигнала – задача непростая. В данном случае сигнал слабый, а шума много, поэтому для того, чтобы найти какие-то осмысленные значения, нам придётся провести определённые вычисления.

Выражаю благодарность Йохану Ха за его пост с объяснениями того, как строить среднее значение для небольшой выборки данных, а также удалять шум настольной лампы (содержащийся в её свете). Однако я обнаружил, что мой датчик хорошо считывает сигнал, в условиях хорошей освещённости, а если накрыть его тёмной тряпочкой, то шума становится больше.

В своём коде Ха создаёт массив, где хранит значения, а потом уменьшает их, вычисляя среднее на основе X последних значений, прочитанных с датчика. Он также описывает способ найти тот момент, когда сигнал начинает расти (когда N подряд значений сигнала превышают опорное), чтобы искать пики.

При помощи программы SerialPlot мне удалось лучше подобрать необходимое количество измерений, которое позволит нам корректно определить N (константа rise_threshold в коде). На примере графика ниже – если задать это число больше 7, то некоторые удары пульса программа пропустит и не заметит:



Когда мы научились находить пики, мы можем их подсчитать – или подсчитать время между пиками, и так определить количество сердечных сокращений в минуту.


4. Взламываем датчик пульса KY-039 для измерения насыщения крови кислородом


Наша кровь поглощает свет по-разному в зависимости от длины его волны. Красный свет лучше поглощает кровь, содержащая больше кислорода, поэтому мы можем сравнить измерения и найти процентное содержание кислорода в крови. Это значение называется Sp02%.

Sp02% полностью называется «насыщение кислородом периферийных капилляров», и обозначает примерное содержание кислорода в крови. Точнее, это процентное соотношение насыщенного кислородом гемоглобина по сравнению с общим количеством гемоглобина в крови.

У нашего датчика KY-039 есть только один инфракрасный (950 нм) светодиод. Нам нужно добавить к схеме красный светодиод (600 нм), подсоединить его к контакту Arduino, а кроме того, нам надо отсоединить инфракрасный светодиод от Vcc и подключить его к ещё одному контакту Arduino. Я также использовал два резистора на 330 Ом для защиты светодиода.

Схема изменённого датчика:



Теперь мы можем включать инфракрасный светодиод, считывать показания с контакта S датчика KY-039, а потом выключать инфракрасный светодиод и включать красный светодиод, и снова считывать показания с контакта S.

Что получилось:



Если мы построим два графика, мы увидим, что значения, полученные с ИД всегда меньше, чем значения красного светодиода.



5. Как измеряется насыщение


Насыщение измеряется как функция параметра R, который определяется через максимум и минимум двух сигналов:

Rnum = (REDmax - REDmin) / REDmin;
Rden = (IRmax - IRmin) / IRmin;

R = Rnum / Rden;

Уровень насыщения кислородом (SpO2%) – это функция от R (подробности я нашёл в данной работе одного студента из Миланского политехнического).

У каждого инструмента функция от R получается своей, и чтобы найти правильную функцию, соотносящую R и SpO2%, новый пульсоксиметр нужно откалибровать по показаниям другого пульсоксиметра.

Как указано в 3-м разделе, подсчитать количество пиков довольно легко. Но нам кроме этого нужно ещё найти максимумы и минимумы двух кривых (для красного светодиода и для инфракрасного светодиода).

Для этого нам нужно оценить «период» сердцебиений (длительность каждого из них) и поделить его на скорость считывания показаний (в моём коде это 40 мс – 20 для красного светодиода и 20 для инфракрасного светодиода). Период сердцебиения – это время между двумя пиками кривых сигнала.

Теперь мы можем проанализировать N последних запросов (N = период / 40) и найти REDmax, REDmin, IRmax и IRmin. Затем через max и min мы можем вычислить R. R, N и период вычисляются после каждого сокращения сердца.

Как откалибровать самодельный пульсоксиметр, чтобы перейти от R к SpO2%?

Функцию, связывающую R с SpO2%, можно аппроксимировать прямой (SpO2 = K * R + M). Нам понадобятся две точки, чтобы определить параметры K и M, определяющие уравнение прямой – то есть, две пары значений SpO2% и R. Единственный способ найти их – использовать другой пульсоксиметр и прочесть значения с него.

Во время калибровки необходимо быть внимательным – на наш самодельный пульсоксиметр влияет освещение, поэтому его уровень нужно поддерживать одинаковым во всех случаях. Я пробовал закрывать его тёмной тканью, однако при отсутствии света сигнал получается слишком слабым и его сложно отличить от шума.

Рекомендую делать много измерений. Для получения двух разных точек на графике рекомендую понижать значения SpO2%, задерживая дыхание или выдыхая и вдыхая их пластикового пакета.

Найдя две хороших точки, вам останется решить уравнение 2-го порядка. Так можно будет найти параметры K и M.

Я в итоге решил добавить ещё и дисплей, чтобы сразу видеть все показания, а также добавил в код массив измерений. Я вывожу на дисплей измерения, только когда нахожу не менее 5 значений подряд, не сильно отличающихся друг от друга. Таким образом я избавляюсь от шума, вызванного недостаточно качественными компонентами или освещением. Однако всё равно измерения R получаются не очень стабильными, и коэффициент насыщения сильно скачет. Думаю, результаты были бы лучше, если бы я смог усилить сигнал.


Скачать код для Arduino

Чтобы не зависеть от окружающего освещения, я добавил в схему ещё один, белый светодиод, и стал считывать показания, закрывая всё тёмной тканью. Так получается гораздо лучше, чем просто прикрывать всё тканью – идёт сильный сигнал, не зависящий от освещения в помещении.



AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

Подробнее
Реклама

Комментарии 5

    +2
    Sp02%… это процентное соотношение насыщенного кислородом гемоглобина по сравнению с общим количеством гемоглобина в крови.


    Интересно, на экране 106%… Видимо, плохо откалибровали…
      0
      • на первом же фото видно ошибку: фотодиод не той стороной смотрит в палец
      • для того, чтобы не влиял свет и был более сильный сигнал, у пульсоксиметров свето- и фото- диоды с одной стороны пальца — попробуйте
        0
        Спасибо за ваше замечание, несмотря на то что это перевод, ваш совет полезен для меня :)

        А если фотодиод и светодиод будут с одной стороны пальца, то не будет ли фотодиод частично засвечиваться напрямую от светодиода, кажись в трекерах так и происходит?
          0

          изолируйте их, при помощи термоусадки, например.
          фотодиод хорошо бы взять такого же типоразмера, как светодиоды и тоже светоизолировать его — это теоретически снизит шумы.

        +1

        Полезный сигнал (пульс) имеет полосу частот, грубо говоря, от 0,5 до 10 Гц. Если сделать хотя бы два простейших фильтра — ФНЧ и ФВЧ, — то анализировать сигнал будет проще :)
        По ссылке, там используется "скользящая средняя" — далеко не самый лучший фильтр.

        Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

        Самое читаемое