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计量和测量系统
索引330930，ISSN 0860-8229
带有嵌入式传感器的运动轮椅中心冲击图检测的研究
Eduardo Pinheiro1)，Octavian Postolache2)，PedroGiratilde;o1)
- Instituto deTelecomunicaccedil;otilde;es和Instituto SuperiorTeacute;cnico/ UTL，Av。 Rovisco Pais，1，1049-001葡萄牙里斯本（ eduardo.pinheiro@lx.it.pt， 351 218 418 454，p.girao@lx.it.pt）
- Instituto deTelecomunicaccedil;otilde;esIT-IUL / Instituto Lisa deUniversitaacute;riode InstitutoUniversitaacute;riode Lisboa和InstitutoPoliteacute;cnicodeSetuacute;bal，Campus do IPS，Estefanilha，2910-761葡萄牙塞图巴尔（opostolache@lx.it.pt）
摘要
将心脏系统感测装置嵌入轮椅中是必要的和有吸引力的。 老人，糖尿病患者或中风患者是一个需要进行永久性心脏监测的重要群体，他们的行动力十分有限。将传感器嵌入轮椅中，以便于在用户无意识和干预的情况下监视用户。 硬件输出基于MEMS加速度计和机电膜传感器的双波长反射光电血管容积图（PPG）和心冲击图（BCG），对二十一个对象进行测试，以消除一些不确定因素，还有一些录像是为了在铺设瓷砖的地板上进行推进，并在跟踪加速BCG和PPG方面取得了很好的效果。 跑步机也用于测试，提供平滑的地板和恒定的速度和倾斜度。 在所有的测试中，PPG和加速度BCG都可以连续监测。 即使在运动过程中，所开发的系统也是监测轮椅使用者心脏活动的良好解决方案。
关键词：心脏连续监测，光电容积描记图，心冲击图，心电图，加速度计，跑步机，不显眼仪器，轮椅。
copy;2012波兰科学院。 版权所有
介绍
现代社会心脏病变的逐渐老化和流行导致需要连续监测心血管参数的受试者数量增加，用于患者心脏监护的移动解决方案的兴趣越来越大[1-2]。 但是，大多数非侵入式方法在长时间内都很突出且不适合进行监测。 当前的实现方式的改进经常被报道，无线和可穿戴设备有望实现无处不在[1]。
家庭护理有益于流动性降低的老年人和受试者。这种方法也比较经济，并且减轻了医院工作人员的日常检查[3]。 嵌入传感器来创建智能监控环境是一种有益的监控众多主题的方式，无需单独分发可穿戴设备[4-5]。 这种利润来源于这种监测装置的不显眼，是影响受试者接受度和满意度的关键因素，也是减少白大衣效应的因素[6]。
许多轮椅使用者，恢复期的中风患者，老年人和糖尿病患者需要对其心血管状态进行持续监测[7]。 因此，将心脏系统感测装置嵌入轮椅中是必要的和有吸引力的。 此外，考虑到受试者运动缺乏局限性，例如应用这些装置来监测老年人的状态而不会限制他们的自主性，这一点十分[8]。
为了实现无约束的监测任务，可以采用电心理图的方法。 采集心电图（ECG），光电容积描记图（PPG）和
文章历史：2012年4月19日收到; 2012年11月20日接受; 2012年12月15日在线提供; DOI：10.2478 / v10178-012-0065-0。
来自轮椅使用者的心冲击图（BCG）提供关于心肌电刺激和心脏响应的数据[9]。 心脏反应是最研究者最感兴趣的数据，因为它表明收缩性疾病或衰弱，而这一点在心电图没有描绘。BCG波的振幅是预期寿命和心血管疾病脆弱性的准确和早期指标[10]。 因此它的采集和研究显得非常重要。
我们小组在非侵入性重要信号采集方面的进展最终采用了非常强大的硬件设置。 本文的目标是提出一种嵌入轮椅的测量系统，用于监测用户在一系列不同场景下的心脏活动。 在以下情况下，通过PPG和加速卡介苗进行心脏活动评估是可行的：停止轮椅; 在陶瓷瓷砖地板上的弯曲路线上推进推进; 在任何合理的速度和倾向下在运动跑步机上。 验证测试涉及20名不同国籍，年龄，性别和人体测量条件的志愿者，其中一部分参与运动测试。
本文的结构如下：第2部分提供了当前心冲击感测和处理解决方案的综合。 第3节描述了感测装置。 第4部分描述了志愿者的特点，并讨论了在三种不同情况下进行验证测试的结果。 该论文是根据第5节的结论和参考文献清单完成的。
心脏活动不显眼感应解决方案的现状
由于心脏和呼吸活动，BCG记录人体的振动[11]。 通过将力传感器嵌入物体中来记录心动周期期间产生的力。 床[12-13]，椅子[14-15]，轮椅[16-17]，浴室秤[18]或枕头[19-20]都是可行的。
机电膜传感器是心冲击波再发现的起源[21]。 其他类型的传感器也被用于收集来自称重传感器[15]和空气压力传感器[22]，应变仪[18]或FMCW雷达技术[4]的脉动弹道信号。 根据测量原理，心冲击图可以称为移位心冲击图或加速心冲击图[23]。
对这个信号重新产生兴趣也是由于它描述了心脏的生物力学状态，如图1所示。这个信号有一组W形波，收缩波[24]，这是由于射血和血液通过主动脉区域，与心脏喷射的血量密切相关[11]。 BCG收缩波振幅随时间的演变幅度与心脏力衰减有关。 几十年前就有人指出，BCG描述的心脏力量是准确的，是预期寿命的早期指标，并且准确预测了未来心脏病的易感性[10]。 使用当前设备进行长期记录可以研究心率变异性，以及与心电图同步和PPG [14]，[25]。
图1.典型的健康BCG信号。 身体健康，300 x 290毫米2胶片传感器嵌入轮椅靠背。
BCG传感器件受运动伪影的影响很大，如图2所示，并且正在对数字信号处理进行大量研究 - 从自适应滤波器[18]到加速度计[16]或肌电图[26]的互补信息融合，以及小波分析[16]，[27]和经验模式分解[28] - 来减少这些伪影。
图2.由于受试者移动而受到噪音污染的心冲击图，使用400 x 300 mm2薄膜传感器获得。 基线振荡缓慢（左）和短而强的运动（右）。
不显眼的传感系统
鉴于其合理的利益，开发了一种用于监测患者心血管疾病的轮椅系统。 它将反射式光电容积脉搏波传感技术集成到两个扶手中，MEMS加速度计和嵌入在靠背和座椅中的压电薄膜传感器。 所有的信号调理电路都安装在轮椅上。 这种监测设置完全不显眼，并且在日常使用轮椅时受试者不受限制。 图3显示了轮椅的照片; 一个MEMS加速度计和一个EMFi传感器放置在座位上以便更好地观察。 对于比例尺来说，一枚1欧元的硬币也放在300times;290毫米2胶片传感器上。 两个扶手都有两对发光器和传感器来获取用户的光电血管容积图。
图3.轮椅实现对用户功能的不显眼监控。 在扶手上用于PPG采集的装置，以及座位上的一个加速计，一个薄膜传感器和一个欧元硬币用于秤。
置换BCG由嵌入轮椅靠背和座椅中的两个压电薄膜感应装置（EMFi）EMFIT L-3030进行监控，位于聚酯覆盖物下方但覆盖在衬里上。 这些传感器输出的电荷变化量小，典型灵敏度为25 pC / N。 它们的内部是多孔聚丙烯薄膜结构的复合物，几层由空气空隙隔开; 当施加的压力改变时，空隙改变其形状，并产生电荷移动。 模拟信号调理电路放大和过滤传感器的输出，具有20Hz的低通截止频率，这是BCG实现中的常见值[29]。
加速BCG由位于EMFi传感器后面的两个MEMS加速度计（Sparkfun ADXL335）监控。 他们的小尺寸非常重视职位的选择。 采取的选择是将靠背传感器放置在底部中央，以尽量减少颈部和胸部运动的影响，座椅传感器居中，
距后限约3厘米，以确保靠近后备箱支撑，从而减轻腿部移动或侧向倾斜的影响。 传感器输出代表每个轴加速度的模拟电压，灵敏度为1 V / G。 这种实现已经被用于补偿伪像[16]，并且还可以用于检测用户从轮椅进入或者进入轮椅的转移。
反射PPG由两个不同的波长通过嵌入轮椅扶手中的一组传感器和发射器获得。 每个扶手都有一对红色工作灯，工作在645 nm，由一个LED（Multicomp MC20463）和一个光电二极管（Taos TSL250R）组成，以及一个工作在940 nm的红外线对，由发射器（Fairchild QEE113）和光电二极管陶斯TSL262R）。 扶手的实施如图4所示。
图4.照片显示左侧扶手上放置的光电子器件（左侧），以及双手放置在扶手上的位置（右侧）。 两个发射器位于同一侧，与各自波长的传感器直接相对。
红色传感器最大辐照度响应度（图4照片右上角）在645 nm时为1.68 V /（mu;Wcm-2），而红外传感器为9.1 mV /（mu;Wcm-2） 940纳米。 红外发射器（图4照片左下方）的辐射强度在3和12 mW / sr之间，而红色发射器的典型发光强度为25 mcd。
模拟信号调理电路对光发射进行多路复用，以最小化相互干扰。 换向频率的限制是由红色传感器的上升/下降时间决定的，160mu;s。 光电二极管通过0.16Hz的滤波器去除其直流分量，然后是放大级，大致平均幅度，最后滤波级定义20Hz的通用低通截止频率。
为了验证传感系统，使用了Medlab P-OX100。 该商用设备输出三个模拟电压，即心电图（ECG）波形，瞬时心率和受试者的氧饱和度。 这些输出通过添加三导联心电图和关闭的手指PPG传感器来计算。 这三个参考信号也由我们的系统采集，以便同步记录的校准数据可用。 轮椅后部可方便地插入专用插头，以便随时连接设备。
要记录的通道总数为15个：3个参考设备输出，加上系统输出：4个PPG，2个BCG和2个三轴加速度。 数据经过数字化处理后，通过数据采集板（National Instruments 9205）通过WiFi发送到笔记本电脑，以16 kHz的分辨率对1 kHz的模拟输入进行采样，插入兼容的无线模块（NI WLS-9163 ）。
所描述的硬件设置感测到的信号如图5所示。其中一名志愿者的信号被归一化，并转移到图中的位置。 在第一个图表中显示弹道信号。 除了通过机电薄膜传感器获得的位移BCG之外，还显示zz轴加速度。 对应于靠背和座椅加速度BCG的信号取自该轴，而其余两个被忽略。 在第二个图表中，显示红色和红外反射光电容积描记图。
图5.轮椅上实施的系统收集的所有生理信号，同时为其中一名志愿者获取。 在顶部，4个BCG，位移和加速度在靠背和座椅中获得。 在底部，4个PPG，红色和红外线，在双手中获得。
比较测试
共有21名志愿者测试了该系统。 他们的特征如图6所示。他们的年龄为28.0plusmn;10.3岁（平均值plusmn;标准偏差），体重为71.4plusmn;
10.8千克，高度1.74plusmn;0.09米。 7名受试者在超重（25-30）地区有身体质量指数（BMI），平均BMI为23.4。
图6.按年龄（左），体重（中）和身高（右）分布的志愿者。
这21名志愿者在轮椅停下来的情况下测试了系统的传感能力。 收购是在5分钟内完成的，主题仍然存在，但被允许正常谈话。 然后，11名志愿者在3分钟内按照预定义的课程进行推进。 被占用的轮椅被推到铺有不规则瓷砖的地板上，在几个90度转弯和两个180度转弯的路线上。 还为一名受试者制作了具有可变倾角和速度的跑步机记录，以17种不同的组合记录了5分钟，以在更受控制和可重复的环境中验证设备。
不动的轮椅
受试者坐在轮椅上，连接Medlab P-OX100的手指PPG和3导联心电图。 在5分钟内，轮椅没有移动，并且让对象静止，同时允许正常讲话。
在这种不动的情况下，所有传感器都能正常工作，如前面的图5所示，并且获得了非常清晰的质量信号。 具有最极端特征的受试者的一部分信号呈现在图7中。为了改善图7
可读性方面，BCG加速度乘以100（相当于100 V / g），有些信号向上或向下移动。 远远没有达到最大静态和动态负载，并且与手指中的反射光相对应的信号远优于通过手传输的环境光。 所有的信号都被很好的划分了，证实了开发硬件的有效性。
体重指数和体重变化是卡介苗直接影响的因素，因为换能器的灵敏度取决于静态负荷。 主体高度被用作不同座位姿势和力传感器关于心脏的不同位置的指标。 考虑到心脏力量与年龄之间的已知关系[10]，受试者年龄很重要，因此预计会出现不同的波形。 这些元素中没有一个对PPG信号特别感兴趣，这与BCG相反，具有非常可重复的模式。
图7.从8名受试者获得的信号，轮椅停止。 每个图形显示来自Medlab P-OX100的心电图（蓝色，图内的上部位置）和来自加速度计zz轴（绿色，中间位置）和EMFi（红色，底部位置）的座位BCG。 年龄最大的受试者是48岁，最小的18岁。最轻的有55公斤，最重的9
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