Разработка портативного фотоплетизмографа
Введение
Одним из главных путей развития медицины является создание новых методов диагностики, а также разработка современного диагностического оборудования. В нынешнее время здоровье человека зависит не только от состояния органов и систем организма, но и от их функционального взаимодействия. При возникновении патологических процессов в сердечно-сосудистой системе, синхронизация сердечно-сосудистой системы и кровяного давления нарушается, так при инфаркте миокарда происходит разрушение нормальных функциональных взаимосвязей между разными подсистемами регуляции сердечно-сосудистой системы.
Сердечно-сосудистые заболевания традиционно занимают первое место в структуре смертности населения России, составляя в 2020 году 47,8%. По статистике Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) от сердечно-сосудистых заболеваний в России в ближайшие 15 лет удастся спасти 4 миллиона человек за счет улучшения диагностики. Однако в 50% случаев успешность лечения зависит от самого заболевшего.
Оглавление
1 Теоретические аспекты фотоплетизмограммы.. 8
1.1 Ранняя и недавняя история фотоплетизмографии. 8
1.2 Значимые проблемы анализа фотоплетизмограмм.. 9
1.3 Общие сведения о фотоплетизмографии. 13
1.4 Клинические применения. 14
1.4.1 Насыщение крови кислородом. 15
1.4.2. Частота сердечных сокращений. 16
1.4.3 Артериальное давление. 18
1.5 Фотоплетизмографические измерительные преобразователи артериальной пульсации крови. 20
1.6 Индекс перфузии. Индекс жесткости. Индекс отражения. 30
2 Портативное устройство для регистрации ФПГ. 33
2.1 Назначение Фотоплетизмографа. 33
2.2 Описание функционально-технических характеристик датчика SEN0203 35
2.3 Эксплуатационные характеристики датчика. 39
Библиографический список
1. J. Allen, “Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement,” Physiological Measurement, vol. 28, no. 3, pp. R1–R39, 2007.
2. M. Shafique, P. A. Kyriacou, and S. K. Pal, “Investigation of photoplethysmographic signals and blood oxygen saturation values on healthy volunteers during cuff-induced hypoperfusion using a multimode PPG/SpO 2 sensor,” Medical and Biological Engineering and Computing, vol. 50, no. 6, pp. 575–583, 2012.
3. K. Budidha and P. A. Kyriacou, “In vivo investigation of ear canal pulse oximetry during hypothermia,” Journal of Clinical Monitoring and Computing, vol. 32, no. 1, pp. 97–107, 2018.
4. S. Chatterjee and P. A. Kyriacou, “Monte carlo analysis of optical interactions in reflectance and transmittance finger photoplethysmography,” Sensors, vol. 19, no. 4, 2019.
5. S. Chatterjee, K. Budidha, and P. A. Kyriacou, “Investigating the origin of photoplethysmography using a multiwavelength Monte Carlo model,” Physiological Measurement, vol. 41, no. 8, p. 084001, 2020.
6. A. V. Moc¸o, S. Stuijk, and G. De Haan, “New insights into the origin of remote PPG signals in visible light and infrared,” Scientific Reports, vol. 8, no. 1, pp. 1–15, 2018.
7. A. A. Kamshilin and N. B. Margaryants, “Origin of photoplethysmographic waveform at green light,” Physics Procedia, vol. 86, pp. 72–80, 2017.
Метод был оценен на 158 случайно выбранных 7 с данных, полученных от пациентов с травмами во время транспортировки вертолетом. Когда результаты алгоритма были сравнены с ручным анализом, выполненным экспертами-людьми, по меньшей мере 92% случаев могли быть сопоставлены. В оставшихся 8% случаев алгоритм определял менее консервативное качество сигнала, что в основном объяснялось неоднозначно маркированными образцами осциллограмм.
Если неоднозначные формы волны были повторно маркированы, то уровень ошибочной классификации снизился с 8% до 3%. Также были разработаны системы автоматического определения частоты сердечных сокращений для исследований сна.
Foo и Wilson использовали подход двойного измерения, включающий детектор движения акселерометра и фильтр нулевой фазы для усиления сигналов ФПГ в условиях плохой перфузии. состояниях.