Особливості програмної обробки сигналів фотоплетизмографії

Б.С. Дзундза; С.В. Домбровський; М.В. Штунь; О.О. Чінчой; А.В. Моргун

doi:10.15330/pcss.26.1.105-110

Автор(и)

Б.С. Дзундза Прикарпатський національний університет імені Василя Стефаника, Івано-Франківськ, Україна
С.В. Домбровський Прикарпатський національний університет імені Василя Стефаника, Івано-Франківськ, Україна
М.В. Штунь Прикарпатський національний університет імені Василя Стефаника, Івано-Франківськ, Україна
О.О. Чінчой Центральноукраїнський державний університет імені Володимира Винниченка, Кропивницький, Україна
А.В. Моргун Прикарпатський національний університет імені Василя Стефаника, Івано-Франківськ, Україна

DOI:

https://doi.org/10.15330/pcss.26.1.105-110

Ключові слова:

неінвазивний моніторинг, частота серцевих скорочень, сатурація, комп’ютерна система, обробка сигналів, термоелектричний генератор

Анотація

В роботі досліджено можливості аналізу стану здоров’я людини методом фотоплетизмографії, як достатньо перспективного методу неінвазивного моніторингу біомедичних показників людини, зокрема, частота серцевих скорочень, частота дихання, стан серцево-судинної системи та насиченість крові киснем.

В роботі проаналізовано методи обробки сигналів фотоплетизмографії та розроблено алгоритм аналізу сигналу фотоплетизмографії, якій здійснює компенсацію модуляції сигналу диханням, швидко знаходить основні точки екстремумів, та визначає частоту серцевих скорочень, частоту дихання, показники серцево-судинної системи та насиченість крові киснем. Застосування даного алгоритму мало навантажує мікроконтролер та дало можливість розробити систему моніторингу стану здоров’я людини з низьким енергоспоживанням.

Посилання

R.G. Khemani, N.R. Patel, R.D. Bart, C.J.L. Newth, Comparison of the Pulse Oximetric Saturation/Fraction of Inspired Oxygen Ratio and the PaO2 Fraction of Inspired Oxygen Ratio in Children, Chest, 135(3), 662 (2009); https://doi.org/10.1378/chest.08-2239.

J.Allen, Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement, Physiological Measurement, 28(3), R01 (2007); https://doi.org/10.1088/0967-3334/28/3/R01.

J.H. Kwon, S.E. Kim, N.H. Kim, E.C. Lee, J.H. Lee, Preeminently Robust Neural PPG Denoiser, Sensors, 22(1), 2082 (2022); https://doi.org/10.3390/s22062082.

J. Moraes, M. Rocha, G. Vasconcelos, J. Vasconcelos Filho, V. de Albuquerque, A. Alexandria, Advances in Photopletysmography Signal Analysis for Biomedical Applications, Sensors, 18(6), 1894 (2018); https://doi.org/10.3390/s18061894.

K.V. Pozhar, M.O. Mikhailov, E.L. Litinskaia, Near-Infrared Spectroscopy for Noninvasive Measurement of Blood Glucose: Problems, Progress, Tasks, Biomed Eng, 56, 64 (2022); https://doi.org/10.1007/s10527-022-10168-5.

V.I. Matyash, N.V. Ralets, L.V. Berezina, Clinical characteristics of autonomic disorders, Journal of Clinical and Experimental Medical Research, (2), 252 (2013).

S.V. Pavlov, T.I. Kozlovska, V.B. Vasylenko, Optoelectronic means of diagnosing human pathologies related to peripheral circulation: monograph (VNTU, Vinnytsia, 2014).

B.S. Dzundza, I.T. Kohut, V.I. Holota, L.V. Turovska, M.V. Deichakivskyi, Principles of construction of hybrid microsystems for biomedical applications, Physics and Chemistry of Solid State, 23(4), 776 (2022); https://doi.org/10.15330/pcss.23.4.776-784.

I.T. Kogut, B.S. Dzundza, V.I. Holota, V.V. Fedoriuk, L.І. Nykyruy, Modeling of integrated signal converters for biomedical sensor microsystems, Physics and Chemistry of Solid State, 24(3), 515 (2023); https://doi.org/10.15330/pcss.24.3.515-519.

V.I. Holota, I. Kogut, A. Druzhinin, Y. Khoverko, High sensitive active MOS photo detector on the local 3D SOI-structure, Advanced Materials Research, 854(1), 45 (2014); https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.854.45.

Elisa Mejıa-Mejıa, John Allen, Karthik Budidha, Chadi El-Hajj, Technology, Signal Analysis and Applications, Photoplethysmography signal processing and synthesis, Photoplethysmography, 69 (2022); https://doi.org/10.1016/B978-0-12-823374-0.00015-3.

P.O. Mykhailova, S.V. Zubkov, Assessment of the relationship between respiratory and cardiovascular system function using the photoplethysmography method, Biomedical Engineering and Technology, 1(1), 104 (2018).

M. Elgendi, On the analysis of fingertip photoplethysmogram signals, Current Cardiology Reviews, 8(1), 14 (2012); https://doi.org/10.2174/157340312801215782.

E.J. Arguello Prada, R.D. Serna Maldonado, A novel and low-complexity peak detection algorithm for heart rate estimation from low-amplitude photoplethysmographic (PPG) signals, Journal of Medical Engineering and Technology, 42(8), 569 (2018); https://doi.org/10.1080/03091902.2019.1572237.

P. van Gent, Traffic Psychology and Behaviour HeartPy: A novel heart rate algorithm for the analysis of noisy signals, Transportation Research Part F, 66, 368 (2019); https://doi.org/10.1016/j.trf.2019.09.015.

M. Aboy, An automatic beat detection algorithm for pressure signals, IEEE Transactions on Biomedical Engineering 52(10), 1662 (2005). https://doi.org/10.1109/TBME.2005.855725.

B.N. Li, M.C. Dong, M.I. Vai, On an automatic delineator for arterial blood pressure waveforms, Biomedical Signal Processingand Control, 5(1), 76 (2010); https://doi.org/10.1016/j.bspc.2009.06.002.

N.J. Conn, D.A. Borkholder, Wavelet based photoplethysmogram foot delineation for heart rate variability applications, IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium (2013); https://doi.org/10.1109/SPMB.2013.6736782.

D.M. Freik, B.S. Dzundza, M.A. Lopyanko, Ya.S. Yavorsky, A.I. Tkachuk, R.B. Letsyn, Structure and electrical properties of thin films of pure and bismuth-doped lead telluride, Journal of Nano- and Electronic Physics, 4(2), 02012 (2012).