Sensör Tabanlı Solunum Apnesi Algılama Yöntemi

Atak A., Aras S., Öztürk M.

Global Conference on Engineering Research (GLOBCER) 2021, Samsun, Türkiye, 2 - 05 Haziran 2021, ss.609-618

  • Yayın Türü: Bildiri / Tam Metin Bildiri
  • Basıldığı Şehir: Samsun
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Sayfa Sayıları: ss.609-618
  • Karadeniz Teknik Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Bir hastanın yaşamsal belirtileri, hastanın bilinci, solunumu, nabzı, vücut ısısı, oksijen satürasyonu ve kan basıncı gibi değerli bilgiler içerir. Solunum verilerinin vücutta meydana gelen kardiyovasküler ve metabolik bozukluklar gibi çeşitli patolojik olaylar hakkında bilgi içerebileceği de bilinmektedir. Solunumu ölçmek için halihazırda mevcut ve kullanımda olan birçok farklı biyomedikal cihaz bulunmaktadır. Ancak son zamanlarda, doğrudan solunum sistemine saldıran Covid-19 hastalığı nedeniyle yoğun bakımlarda hasta takibinin zorlaştığı ve bazı özel duruma sahip hastalarda (örn: uzuv kaybından dolayı pulse oksimetrenin takılamaması gibi) solunum takibinin otomatik olarak gerçekleştirilemediği görülmüştür. Bu ve bunun gibi özel durumlar nedeniyle solunum takibinin yapılabilmesi için hızlı, kolay, güvenilir ve mümkünse uygun maliyetli bir sistemin geliştirilmesine ihtiyaç duyulmuştur. Çalışmada, farklı sensörler kullanılarak sensör tabanlı bir solunum ölçme yönteminin araştırılması, sensörlerden solunumun ve solunum apnesinin tespiti için uygun yöntemin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Termistör, polivinildin florür (PVDF) film ve piezo sensörleri kullanarak vücudun çeşitli bölgelerinden (sırasıyla burun, trakea ve göğüs) alınan solunum sinyalleri üzerinde çalışılmıştır. Sensörler aracılığıyla eş zamanlı olarak alınan analog sinyaller bir mikrodenetleyici yardımıyla sayısallaştırılmış ve bu sinyaller bir bilgisayarda saklanmıştır. Çeşitli sayısal sinyal filtreleme yöntemleri uygulanarak sinyaller üzerinde bazı ön işlemler gerçekleştirilmiştir. Solunum, solunum hızı ve solunum apnesini tespit etmek için sürekli dalgacık dönüşümü tabanlı bir yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntem, etkinliğini test etmek için beş kişiden (dört kadın, bir erkek) alınan otuz iki farklı solunum sinyaline uygulanmış ve üç farklı sensörden elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Algoritmanın performansına bağlı olarak, piezo sensörün solunum eylemi sinyallerini toplamak için en uygun sensör olduğu sonucuna varılmıştır. Geliştirdiğimiz yöntemin solunum problemi olan yenidoğan bebeklerde de kullanılabileceği tahmin edilmektedir.

Vital signs of a patient contain valuable information such as the patient's consciousness, respiration, heart rate, body temperature, oxygen saturation, and blood pressure. It is also known that respiratory data may contain information about various pathological events such as cardiovascular and metabolic disorders occurring in the body. There are many different biomedical devices currently available and in use to measure respiration. Recently, however, it has been observed that patient monitoring in intensive care units is difficult due to Covid-19, which directly attacks the respiratory system and automatic respiration monitoring cannot be performed in patients with some special conditions (such as the inability to attach a pulse oximeter due to limb loss). Due to these and other special situations, it was necessary to develop a fast, easy, reliable and, if possible, cost-effective system for respiratory monitoring. In this study, it was aimed to investigate a sensor-based respiratory measurement method by testing different sensors for their effectiveness and to develop a method for measuring respiration rate as well as detecting respiratory apnea automatically. We worked on respiratory signals acquired using thermistor, polyvinylidene fluoride (PVDF) film and piezo sensors from various parts of the body (nose, trachea, and thorax, respectively). Simultaneously acquired analog signals through sensors were digitized with the help of a microcontroller and these signals were stored in a computer. Some preprocessing has been performed on the signals by applying various digital signal filtering methods. A continuous wavelet transform-based method has been developed to detect respiration, respiratory rate, and respiratory apnea. This method has been applied on thirty-two different respiratory signals taken from five people (four female, one male) to test its effectiveness, and the results obtained from the three different sensors were compared. Based on the performance of the algorithm, it is concluded that the piezo sensor is the most suitable one to gather the signals of respiratory action. It is predicted that the method we developed can also be used in newborn babies with respiratory problems