Integrierte Veranstaltung - Medizinelektronik

Transkript

1 Integrierte Veranstaltung - Medizinelektronik Fachgebiet Elektronik und medizinische Signalverarbeitung Prof. Dr.-Ing. Reinhold Orglmeister 1

2 Pulsoxymetrie in der mobilen biomediznischen Signalverbeitung Sauerstoffsättigung Herzkreislauf Pulskurve und Sauerstofftransport Intensitäts- und Absorptionssignal Sauerstoffsättigung nicht invasive Messung der Sauerstoffsättigung Photoplethysmographische Messtechnik Entwurf transmissiver und reflexiver Sensoren Smart PPG Sensors Exkurs: Body Sensor Netzwerk Signalverarbeitung auf tragbaren Endgeräten Photoplethysmographische Signalauswertung Peak Detection Automatisierte Signalschätzung Rekonstruktionsalgorithmen > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 2

3 Herzkreislauf Primärfunktion: Versorgung des Organismus mit sauerstoffangereichertem Blut pulsförmige Ausbreitung (vgl. Folie 3-5) > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 3

4 Herzkreislauf pulsförmige Ausbreitung Primärfunktion: Versorgung des Organismus mit sauerstoffangereichertem Blut Sauerstoffmangel im Gehirn: - Bewusstlosigkeit bereits nach 10 Sekunden - Einstellung der elektrischen Gehirnaktivität nach 20 Sekunden - Irreparable Zellschäden nach 2-3 Minuten (Hypoxische Hirnschädigung) (vgl. Folie 3-5) > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 4

5 Herzkreislauf pulsförmige Ausbreitung Primärfunktion: Versorgung des Organismus mit sauerstoffangereichertem Blut Sauerstoffmangel im Gehirn: - Bewusstlosigkeit bereits nach 10 Sekunden - Einstellung der elektrischen Gehirnaktivität nach 20 Sekunden - Irreparable Zellschäden nach 2-3 Minuten (Hypoxische Hirnschädigung) Sauerstoffgehalt extrem wichtiger Parameter. (vgl. Folie 3-5) > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 5

6 Herzkreislauf - Pulskurve Aufgrund der gegebenen Dringlichkeit, wird die Pulskurve mit zugehöriger Sauerstoffsättigung in vielen klinischen Monitoringgeräten angezeigt. > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 6

7 Herzkreislauf - Pulskurve Aufgrund der gegebenen Dringlichkeit, wird die Pulskurve mit zugehöriger Sauerstoffsättigung in vielen klinischen Monitoringgeräten angezeigt. Darstellung der periodischen Pulskurve (vgl. Folie 3-10) > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 7

8 Herzkreislauf - Pulskurve Aufgrund der gegebenen Dringlichkeit, wird die Pulskurve mit zugehöriger Sauerstoffsättigung in vielen klinischen Monitoringgeräten angezeigt. Darstellung der periodischen Pulskurve (vgl. Folie 3-10) Sauerstoffsättigung kritischster Parameter - Notarzt - OP / Anästhesie Bei Abweichungen müssen SOFORT Maßnahmen ergriffen werden > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 8

9 Herzkreislauf - Sauerstoffanreicherung Gasaustausch in den Lungen 98 % des Sauerstoffs werden durch das Hämoglobin (Hb) transportiert (Bestandteil der roten Blutkörperchen (Erythrozyten) ) (vgl. Folie 3-5) > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 9

10 Herzkreislauf - Sauerstoffanreicherung Gasaustausch in den Lungen 98 % des Sauerstoffs werden durch das Hämoglobin (Hb) transportiert (Bestandteil der roten Blutkörperchen (Erythrozyten) ) Ein Hämoglobinmolekül kann 4 Sauerstoffmoleküle tragen (vgl. Folie 3-5) > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 10

11 Herzkreislauf - Sauerstoffanreicherung Gasaustausch in den Lungen 98 % des Sauerstoffs werden durch das Hämoglobin (Hb) transportiert (Bestandteil der roten Blutkörperchen (Erythrozyten) ) Ein Hämoglobinmolekül kann 4 Sauerstoffmoleküle tragen (vgl. Folie 3-5) Durch die Partialdruckdifferenz zwischen den Alveolen (Lungenbläßchen) und dem Blut kommt es zur Sauerstoffaufnahme der Hämoglobinatome (Umgekehrt dann zur Sauerstoffabgabe in den Kapillaren) > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 11

12 Herzkreislauf - Sauerstoffanreicherung Bindung hängt vom Sauerstoffpartialdruck po 2 ab. Lunge: sehr hoher Partialdruck nahezu gänzliche Bindung an das Hämoglobin (Oxyhämoglobin) Zelle: geringer Partialdruck HbO 2 wird in desoxygeniertes Hb umgewandelt, Sauerstoff wird an die Zelle abgegeben > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 12

13 Herzkreislauf - Sauerstoffanreicherung Bindung hängt vom Sauerstoffpartialdruck po 2 ab. Lunge: sehr hoher Partialdruck nahezu gänzliche Bindung an das Hämoglobin (Oxyhämoglobin) Zelle: geringer Partialdruck HbO 2 wird in desoxygeniertes Hb umgewandelt, Sauerstoff wird an die Zelle abgegeben Hämoglobin-Sauerstoff-Affinität hängt ab von: ph-wert, CO 2, Partialdruck (pco 2 ), Temperatur (T) und 2,3- Diphosphoglyzeratkonzentration (2,3-DPG) > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 13

14 Herzkreislauf - Sauerstoffanreicherung Bindung hängt vom Sauerstoffpartialdruck po 2 ab. Lunge: sehr hoher Partialdruck nahezu gänzliche Bindung an das Hämoglobin (Oxyhämoglobin) Zelle: geringer Partialdruck HbO 2 wird in desoxygeniertes Hb umgewandelt, Sauerstoff wird an die Zelle abgegeben Hämoglobin-Sauerstoff-Affinität hängt ab von: ph-wert, CO 2, Partialdruck (pco 2 ), Temperatur (T) und 2,3- Diphosphoglyzeratkonzentration (2,3-DPG) Sauerstoffsättigung bei Gesunden: SaO 2 = % > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 14

15 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Definition Sauerstoffsättigung: Es existieren hauptsächlich vier Hämoglobinfraktionen: HbO 2 Hb COHb MetHb (HbO 2 Oxygeniertes Hämoglobin, Hb reduziertes oder desoxyginiertes Hämoglobin, COHb Karboxihämoglobin, MetHb - Methämoglobin) Die Sauerstoffsättigung wird nun als prozentualer Anteil des oxygenierten Hämoglobins bezogen auf alle Hämoglobinfraktionen definiert. > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 15

16 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Definition Sauerstoffsättigung: Es existieren hauptsächlich vier Hämoglobinfraktionen: HbO 2 Hb COHb MetHb (HbO 2 Oxygeniertes Hämoglobin, Hb reduziertes oder desoxyginiertes Hämoglobin, COHb Karboxihämoglobin, MetHb - Methämoglobin) Die Sauerstoffsättigung wird nun als prozentualer Anteil des oxygenierten Hämoglobins bezogen auf alle Hämoglobinfraktionen definiert. Fraktionelle Sauerstoffsättigung: SaO 2frac = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb + c MetHb + c OHb 100% Funktionelle Sauerstoffsättigung SaO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb 100% > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 16

17 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Definition Sauerstoffsättigung: Es existieren hauptsächlich vier Hämoglobinfraktionen: HbO 2 Hb COHb MetHb (HbO 2 Oxygeniertes Hämoglobin, Hb reduziertes oder desoxyginiertes Hämoglobin, COHb Karboxihämoglobin, MetHb - Methämoglobin) Die Sauerstoffsättigung wird nun als prozentualer Anteil des oxygenierten Hämoglobins bezogen auf alle Hämoglobinfraktionen definiert. Fraktionelle Sauerstoffsättigung: SaO 2frac = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb + c MetHb + c OHb 100% Funktionelle Sauerstoffsättigung SaO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb 100% Da die Konzentration von COHb und MetHb sehr klein ist, wird in der Praxis meist die funktionelle Sauerstoffsättigung berechnet. Ergebnisse werden aber verfälscht, wenn der MetHb Anteil steigt (z.b. bei Rauchgasvergiftungen) > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 17

18 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung SaO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb 100% Wie kann die Sauerstoffsättigung gemessen werden? > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 18

19 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung SaO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb 100% Wie kann die Sauerstoffsättigung gemessen werden? Intuitivstes Verfahren: In-Vivo Messungen Blutproben entnehmen und im Blutgasanalysator untersuchen. Nur im klinischen Umfeld möglich. > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 19

20 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung SaO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb 100% Wunsch: Nichtinvasive Messung der Pulskurve und Extraktion der Sauerstoffsättigung > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 20

21 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung SaO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb 100% Wunsch: Nichtinvasive Messung der Pulskurve und Extraktion der Sauerstoffsättigung Lösung: Pulseoximetrie mithilfe der Photoplethysmographie > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 21

22 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung SaO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb 100% Wunsch: Nichtinvasive Messung der Pulskurve und Extraktion der Sauerstoffsättigung Lösung: Pulseoximetrie mithilfe der Photoplethysmographie Ausnutzung der Tatsache, dass Blut teilweise lichtdurchlässig ist! > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 22

23 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung SaO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb 100% Wunsch: Nichtinvasive Messung der Pulskurve und Extraktion der Sauerstoffsättigung Lösung: Pulseoximetrie mithilfe der Photoplethysmographie Optisches Verfahren > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 23

24 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung SaO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb 100% Wunsch: Nichtinvasive Messung der Pulskurve und Extraktion der Sauerstoffsättigung Lösung: Pulseoximetrie mithilfe der Photoplethysmographie Optisches Verfahren Griech. Plethore = Fülle, Graphein = Schreiben Messverfahren für Volumenschwankungen > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 24

25 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung SaO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb 100% Wunsch: Nichtinvasive Messung der Pulskurve und Extraktion der Sauerstoffsättigung Lösung: Pulseoximetrie mithilfe der Photoplethysmographie Optisches Verfahren Griech. Plethore = Fülle, Graphein = Schreiben Messverfahren für Volumenschwankungen Grundidee: Blutgefüllte Arterien sind ein optisches Medium, das in Abhängigkeit seiner Dicke unterschiedlich viel Lichtintensität absorbiert. (vgl. Folie 3-10, Windkesseleffekt) > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 25

26 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung SaO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb 100% Wunsch: Nichtinvasive Messung der Pulskurve und Extraktion der Sauerstoffsättigung Lösung: Pulseoximetrie mithilfe der Photoplethysmographie Optisches Verfahren Griech. Plethore = Fülle, Graphein = Schreiben Messverfahren für Volumenschwankungen Grundidee: Blutgefüllte Arterien sind ein optisches Medium, das in Abhängigkeit seiner Dicke unterschiedlich viel Lichtintensität absorbiert. (vgl. Folie 3-10, Windkesseleffekt) Beschreibung durch Lambert-beersches Gesetz > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 26

27 Beer-Lambert Gesetz: Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Die vollständige Absorption des Mediums nach Durchleuchtung mit Licht besteht aus der Summe der Absorptionen der n unabhängigen Absorber, wenn keine Streuung vorliegt. I 1 I 0 e A t t n i i 1 A ( )c l i i A t : ε i : c i : l i : Gesamtabsorption / optische Dichte molarer Extinktionskoeffizient der Substanz i Konzentration der Substanz i Dicke der durchstrahlten Substanz i > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 27

28 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Lichtintensitätsmessung am Finger, bei einfacher LED Bestrahlung. Intensitätssignal > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 28

29 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Lichtintensitätsmessung am Finger, bei einfacher LED Bestrahlung. Intensitätssignal Invertierung Absorptionssignal (PPG Pulskurve) > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 29

30 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Lichtintensitätsmessung am Finger, bei einfacher LED Bestrahlung. Intensitätssignal Systole Dychrotic Notch Invertierung Absorptionssignal (PPG Pulskurve) Diastole > Übersicht > Sauerstoffsättigung> Messtechnik > PPG Signalverarbeitung 30

31 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Typische Auswertungen an der Pulskurve: Peak-Detection und Bestimmung der Pulsrate (sehr eng korreliert mit der Herzrate). (Grundprinzip vieler Smartphone Herzraten Apps.) 31

32 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Typische Auswertungen an der Pulskurve: Bestimmung der Pulswellenlaufzeit (Pulse-Transit-Time (PTT)), Abstand vom PPG Peak zur vorhergehenden R-Zacke im EKG). 32

33 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Typische Auswertungen an der Pulskurve: Bestimmung der Pulswellenlaufzeit (Pulse-Transit-Time (PTT), Abstand vom PPG Peak zur vorhergehenden R-Zacke im EKG). Korrelation der PTT zu Blutdruck Gefäßsteifigkeit Gefäßkrankheiten 33

34 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Typische Auswertungen an der Pulskurve: Bestimmung der Pulswellenlaufzeit (Pulse-Transit-Time (PTT), Abstand vom PPG Peak zur vorhergehenden R-Zacke im EKG). Korrelation der PTT zu Blutdruck Gefäßsteifigkeit Gefäßkrankheiten PPG Amplituden werden auch von der Atmung beeinflusst. Exktraktion von Atemaktivität 34

35 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Typische Auswertungen an der Pulskurve: Und natürlich: Extraktion der Sauerstoffsättigung. 35

36 Beer-Lambert Gesetz: Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Die vollständige Absorption des Mediums nach Durchleuchtung mit Licht besteht aus der Summe der Absorptionen der n unabhängigen Absorber, wenn keine Streuung vorliegt. I 1 I 0 e A t n i i 1 A ( )c l A t : Gesamtabsorption / optische Dichte ε i : molarer Extinktionskoeffizient der Substanz i c i : Konzentration der Substanz i l i : Dicke der durchstrahlten Substanz i Vier Fraktionen des Hämoglobins: HbO 2 Hb COHb MetHb Alle Bestandteile besitzen verschiedene Absorptions-Charakteristika t i i 36

37 Beer-Lambert Gesetz: Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Die vollständige Absorption des Mediums nach Durchleuchtung mit Licht besteht aus der Summe der Absorptionen der n unabhängigen Absorber, wenn keine Streuung vorliegt. I 1 I 0 e A t t n i i 1 A ( )c l i i A t : Gesamtabsorption / optische Dichte ε i : molarer Extinktionskoeffizient der Substanz i c i : Konzentration der Substanz i l i : Dicke der durchstrahlten Substanz i Vier Fraktionen des Hämoglobins: HbO 2 Hb COHb MetHb Alle Bestandteile besitzen verschiedene Absorptions-Charakteristika Vorraussetzung zur Bestimmung der Sauerstoffsättigung 37

38 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Hämoglobin ist von nm transparent (optisches Fenster), die unterschiedlichen Fraktionen weisen jedoch unterschiedliche Absorptionsspektren auf Δε(R) Δε(IR) Absorptionsspektrum [MCC] 38

39 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Hämoglobin ist von nm transparent (optisches Fenster), die unterschiedlichen Fraktionen weisen jedoch unterschiedliche Absorptionsspektren auf Absorption abhängig von der Blutfarbe Hohe Sauerstoffsättigung (HbO 2 ) Blutfarbe rötlich (absorbiert IR Licht stärker) Niedrige Sauerstoffsättigung (Hb) Blutfarbe blau (absorbiert rotes Licht stärker) Δε(R) Δε(IR) Absorptionsspektrum [MCC] 39

40 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Hämoglobin ist von nm transparent (optisches Fenster), die unterschiedlichen Fraktionen weisen jedoch unterschiedliche Absorptionsspektren auf Absorption abhängig von der Blutfarbe Hohe Sauerstoffsättigung (HbO 2 ) Blutfarbe rötlich (absorbiert IR Licht stärker) Niedrige Sauerstoffsättigung (Hb) Blutfarbe blau (absorbiert rotes Licht stärker) Ziel: Bestimmung der Sauerstoffsättigung aus den Absorptionen. Geeignete Wellenlängen: Flacher Verlauf des Absorptionsspektrums (kleiner Fehler bei Abweichungen der Lichtquelle), Unterschiedliche Extinktionskoeffizienten von HbO 2 und Hb, damit unterschiedliche Sauerstoffsättigung auch unterschiedliche Absorptionen hervorruft Δε(R) Δε(IR) Absorptionsspektrum [MCC] 40

41 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Hämoglobin ist von nm transparent (optisches Fenster), die unterschiedlichen Fraktionen weisen jedoch unterschiedliche Absorptionsspektren auf Absorption abhängig von der Blutfarbe Hohe Sauerstoffsättigung (HbO 2 ) Blutfarbe rötlich (absorbiert IR Licht stärker) Niedrige Sauerstoffsättigung (Hb) Blutfarbe blau (absorbiert rotes Licht stärker) Ziel: Bestimmung der Sauerstoffsättigung aus den Absorptionen. Geeignete Wellenlängen: Flacher Verlauf des Absorptionsspektrums (kleiner Fehler bei Abweichungen der Lichtquelle), Unterschiedliche Extinktionskoeffizienten von HbO 2 und Hb, damit unterschiedliche Sauerstoffsättigung auch unterschiedliche Absorptionen hervorruft Δε(R) Rotes Licht (660 nm) Isobestic Point Absorptionsspektrum [MCC] Δε(IR) Infrarotes Licht ( nm) 41

42 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Transmissions-Oxymetrie Zur Messung wird rotes und infrarotes Licht durch ein peripheres Körperteil (Finger, Ohrläppchen) gestrahlt und das ankommende Licht mit einem Photodetektor gemessen. Kommerzielle Sensoren [Masimo] Pulsoximeter Radical 3 [Masimo] Sensoraufbau [Philips] 42

43 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Das Licht wird vorwiegend von folgenden Substanzen absorbiert: Hautpigmentierung Knochen venöses und arterielles Blut Gesamtabsorption als Summe der pulsierenden A DC (λ) und nicht pulsierenden Absorber A AC (λ) 43

44 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Das Licht wird vorwiegend von folgenden Substanzen absorbiert: Hautpigmentierung Knochen venöses und arterielles Blut Venöser DC Anteil Abhängig von: Gesamtabsorption als Summe der Atmung pulsierenden A DC (λ) und nicht Thermoreguliereng pulsierenden Absorber A AC (λ) Aktivität des sympathischen Nervensystems Frequenzkomponenten aber sehr gering, kann für die Berechnung der Sauerstoffsättigung als konstant angesehen werden. 44

45 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Das Licht wird vorwiegend von folgenden Substanzen absorbiert: Hautpigmentierung Knochen venöses und arterielles Blut Gesamtabsorption als Summe der pulsierenden A DC (λ) und nicht pulsierenden Absorber A AC (λ) Werden nur die Hämoglobinfraktionen O 2 Hb und Hb berücksichtigt ergeben sich für die beiden Absorber in Abhängigkeit einer bestimmten Wellenlänge λ: n A DC λ = ε i (λ)c i i=1 d i = α DC λ d DC A AC λ = ε Hb λ c Hb + ε O2 Hb(λ)c O2 Hb d 45

46 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung n Relativer Extinktionskoeffizient A DC λ = ε i (λ)c i i=1 d i = α DC λ d DC I 0 I 1 I 2 α DC (λ) α AC (λ) A AC λ = ε Hb λ c Hb + ε O2 Hb(λ)c O2 Hb d d DC d 46

47 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung n A DC λ = ε i (λ)c i i=1 d i = α DC λ d DC I 0 I 1 I 2 α DC (λ) α AC (λ) A AC λ = ε Hb λ c Hb + ε O2 Hb(λ)c O2 Hb d d DC d Nach Beer-Lambert: I 1 = I 0 e α DC(λ) d DC 47

48 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung n A DC λ = ε i (λ)c i i=1 d i = α DC λ d DC I 0 I 1 I 2 α DC (λ) α AC (λ) A AC λ = ε Hb λ c Hb + ε O2 Hb(λ)c O2 Hb d d DC d Nach Beer-Lambert: I 1 = I 0 e α DC(λ) d DC I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d 48

49 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung n A DC λ = ε i (λ)c i i=1 d i = α DC λ d DC I 0 I 1 I 2 α DC (λ) α AC (λ) A AC λ = ε Hb λ c Hb + ε O2 Hb(λ)c O2 Hb d d DC d Nach Beer-Lambert: I 1 = I 0 e α DC(λ) d DC I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d Gleichung mit 2 Unbekannten: Eingestrahlte Intensität I 0 Dicke des Lichtpfades 49

50 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung n A DC λ = ε i (λ)c i i=1 d i = α DC λ d DC I 0 I 1 I 2 α DC (λ) α AC (λ) A AC λ = ε Hb λ c Hb + ε O2 Hb(λ)c O2 Hb d Nach Beer-Lambert: d DC d I 1 = I 0 e α DC(λ) d DC I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d Normierung Dann sind während der Diastole sind die Intensitäten für verschiedene Wellenlängen gleich I N = I 2 I 1 = I 0 e αdc λ ddc+ αac λ d I 0 e α DC(λ) d DC = e α AC λ d Gleichung mit 2 Unbekannten: Eingestrahlte Intensität I 0 Dicke des Lichtpfades 50

51 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d I N = I 2 I 1 = I 0 e αdc λ ddc+ αac λ d I 0 e α DC(λ) d DC = e α AC λ d I 0 I 1 I 2 α DC (λ) α AC (λ) d DC d Puls - Intensitätssignal I Low I High 51

52 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d I N = I 2 I 1 = I 0 e αdc λ ddc+ αac λ d I 0 e α DC(λ) d DC Puls - Intensitätssignal = e α AC λ d I 0 I 1 I 2 α DC (λ) α AC (λ) d DC d Im Maximum gilt: I 2 = I 1 = I High (Maximale Intensität bei Pulsdiastole) I Low I High 52

53 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d I N = I 2 I 1 = I 0 e αdc λ ddc+ αac λ d I 0 e α DC(λ) d DC = e α AC λ d I 0 I 1 I 2 α DC (λ) α AC (λ) d DC d Puls Intensitätssignal (rot) (infrarot) 53

54 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d I N = I 2 I 1 = I 0 e αdc λ ddc+ αac λ d I 0 e α DC(λ) d DC = e α AC λ d I 0 I 1 I 2 α DC (λ) α AC (λ) d DC d Puls Intensitätssignal (rot) (infrarot) Normalisierter Puls repräsentiert nur noch Änderungen des pulsierenden AC Anteils. Dadurch werden Intensitäten verschiedener Wellenlängen auch vergleichbar. 54

55 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung n A DC λ = ε i (λ)c i i=1 d i = α DC λ d DC I 0 I 1 I 2 α DC (λ) α AC (λ) A AC λ = ε Hb λ c Hb + ε O2 Hb(λ)c O2 Hb d Nach Beer-Lambert: d DC d I 1 = I 0 e α DC(λ) d DC I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d Normierung Dann sind während der Diastole sind die Intensitäten für verschiedene Wellenlängen gleich I N = I 2 I 1 = I 0 e αdc λ ddc+ αac λ d I 0 e α DC(λ) d DC = e α AC λ d Gleichung mit 2 Unbekannten: Eingestrahlte Intensität I 0 Dicke des Lichtpfades 55

56 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung n A DC λ = ε i (λ)c i i=1 d i = α DC λ d DC I 0 I 1 I 2 α DC (λ) α AC (λ) A AC λ = ε Hb λ c Hb + ε O2 Hb(λ)c O2 Hb d Nach Beer-Lambert: d DC d I 1 = I 0 e α DC(λ) d DC I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d Normierung Dann sind während der Diastole sind die Intensitäten für verschiedene Wellenlängen gleich I N = I 2 I 1 = I 0 e αdc λ ddc+ αac λ d I 0 e α DC(λ) d DC = e α AC λ d Gleichung mit 2 Unbekannten: Eingestrahlte Intensität I 0 Dicke des Lichtpfades Dickenänderung d durch Verwendung einer zweiten Wellenlänge eliminieren. 56

57 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Eliminierung der Dickenänderung d durch das Bilden des Verhältnisses der jeweiligen Verhältnisse (Ratio R). R = ln I 2(λ R ) I 1 (λ R ) ln I 2(λ IR ) I 1 (λ IR ) = α AC λ R d α AC λ IR d = α AC λ R α AC λ IR = R 57

58 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Eliminierung der Dickenänderung d durch das Bilden des Verhältnisses der jeweiligen Verhältnisse (Ratio R). R = ln I 2(λ R ) I 1 (λ R ) ln I 2(λ IR ) I 1 (λ IR ) = α AC λ R d α AC λ IR d = α AC λ R α AC λ IR = R Berechnung von R aus den Messwerten. Variante 1: Peak-Valley Method 58

59 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Variante 2: Derivative method (Differenziation des Lamber-Beerschen Gesetz) I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d 59

60 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Alternative Herangehensweise: Differenziation des Lamber-Beerschen Gesetz: I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d Absorber besteht aus zeitlich konstantem und zeitlich variablen Anteil. Ableitung nach der Zeit (Kettenregel): di 2 dt = I 0 e α DC λ d DC + α AC λ d d dt α DC λ d DC + α AC λ d I 2 60

61 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Alternative Herangehensweise: Differenziation des Lamber-Beerschen Gesetz: I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d Absorber besteht aus zeitlich konstantem und zeitlich variablen Anteil. Ableitung nach der Zeit (Kettenregel): di 2 dt = I 0 e α DC λ d DC + α AC λ d d dt α DC λ d DC + α AC λ d I 2 Nur d zeitlich veränderlich 61

62 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Alternative Herangehensweise: Differenziation des Lamber-Beerschen Gesetz: I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d Absorber besteht aus zeitlich konstantem und zeitlich variablen Anteil. Ableitung nach der Zeit (Kettenregel): di 2 dt = I 0 e α DC λ d DC + α AC λ d d dt α DC λ d DC + α AC λ d I 2 Nur d zeitlich veränderlich di 2 dt I 2 = α AC d d dt 62

63 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Alternative Herangehensweise: Differenziation des Lamber-Beerschen Gesetz: I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d Absorber besteht aus zeitlich konstantem und zeitlich variablen Anteil. Ableitung nach der Zeit (Kettenregel): di 2 dt = I 0 e α DC λ d DC + α AC λ d d dt α DC λ d DC + α AC λ d I 2 Nur d zeitlich veränderlich di 2 dt I 2 R = d d = α AC dt di 2 (λ R ) dt I 2 (λ R ) di 2 (λ IR ) dt I 2 (λ IR ) Für zwei Wellenlängen kann wieder das Verhältnis der Verhältnisse gebildet werden, um den Term d d zu kürzen. dt 63

64 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Alternative Herangehensweise: Differenziation des Lamber-Beerschen Gesetz: I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d Absorber besteht aus zeitlich konstantem und zeitlich variablen Anteil. Ableitung nach der Zeit (Kettenregel): di 2 dt = I 0 e α DC λ d DC + α AC λ d d dt α DC λ d DC + α AC λ d Nur d zeitlich veränderlich di 2 dt I 2 R = d d = α AC dt di 2 (λ R ) dt I 2 (λ R ) = di 2 (λ IR ) dt I 2 (λ IR ) I 2 α AC (λ R ) d d dt α AC (λ IR ) d d dt Für zwei Wellenlängen kann wieder das Verhältnis der Verhältnisse gebildet werden, um den Term d d zu kürzen. dt 64

65 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Alternative Herangehensweise: Differenziation des Lamber-Beerschen Gesetz: I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d Absorber besteht aus zeitlich konstantem und zeitlich variablen Anteil. Ableitung nach der Zeit (Kettenregel): di 2 dt = I 0 e α DC λ d DC + α AC λ d d dt α DC λ d DC + α AC λ d Nur d zeitlich veränderlich di 2 dt I 2 R = d d = α AC dt di 2 (λ R ) dt I 2 (λ R ) = di 2 (λ IR ) dt I 2 (λ IR ) I 2 α AC (λ R ) d d dt α AC (λ IR ) d d = dt Für zwei Wellenlängen kann wieder das Verhältnis der Verhältnisse gebildet werden, um den Term d d zu kürzen. dt α AC (λ R ) α AC (λ IR ) = R 65

66 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Alternative Herangehensweise: Differenziation des Lamber-Beerschen Gesetz: I 2 = I 1 e α AC λ d = I0 e α DC λ d DC + α AC λ d Absorber besteht aus zeitlich konstantem und zeitlich variablen Anteil. Ableitung nach der Zeit (Kettenregel): di 2 dt = I 0 e α DC λ d DC + α AC λ d d dt α DC λ d DC + α AC λ d Nur d zeitlich veränderlich di 2 dt I 2 R = d d = α AC dt di 2 (λ R ) dt I 2 (λ R ) = di 2 (λ IR ) dt I 2 (λ IR ) I 2 α AC (λ R ) d d dt α AC (λ IR ) d d = dt Für zwei Wellenlängen kann wieder das Verhältnis der Verhältnisse gebildet werden, um den Term d d zu kürzen. dt α AC (λ R ) α AC (λ IR ) = R I AC (λ R ) I DC (λ R ) I AC (λ IR ) I DC (λ IR ) I AC λ R : hochpassgefiltertes Intensitätssignal I DC λ R : tiefpassgefiltertes Intensitätssignal 66

67 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Beziehung zwischen R und funktioneller Sauerstoffsättigung wird Kalibrierkurve genannt: R = α AC λ R α AC λ IR = ε Hb λ R c Hb + ε O2 Hb(λ R )c O2 Hb ε Hb λ IR c Hb + ε O2 Hb(λ IR )c O2 Hb SpO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb 67

68 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Beziehung zwischen R und funktioneller Sauerstoffsättigung wird Kalibrierkurve genannt: R = α AC λ R α AC λ IR = ε Hb λ R c Hb + ε O2 Hb(λ R )c O2 Hb ε Hb λ IR c Hb + ε O2 Hb(λ IR )c O2 Hb SpO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb Es ergibt sich: SpO 2 R = ε Hb λ R ε Hb λ IR R ε Hb λ R ε O2 Hb(λ R ) ε Hb λ IR ε O2 Hb(λ IR ) R 68

69 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Beziehung zwischen R und funktioneller Sauerstoffsättigung wird Kalibrierkurve genannt: R = α AC λ R α AC λ IR = ε Hb λ R c Hb + ε O2 Hb(λ R )c O2 Hb ε Hb λ IR c Hb + ε O2 Hb(λ IR )c O2 Hb SpO 2func = c O2 Hb c O2 Hb + c Hb Es ergibt sich: SpO 2 R = ε Hb λ R ε Hb λ IR R ε Hb λ R ε O2 Hb(λ R ) ε Hb λ IR ε O2 Hb(λ IR ) R Hausaufgabe: Nachrechnen! 69

70 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Aus tabellierten Extinktionskoeffizienten ergibt sich die ideale theoretische Kalibrierkurve: SpO 2 R = 0,81 0,18 R 0,73+0,11 R 70

71 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Aus tabellierten Extinktionskoeffizienten ergibt sich die ideale theoretische Kalibrierkurve: SpO 2 R = 0,81 0,18 R 0,73+0,11 R Anforderungen (monochromatisches Licht, optisch homogene Medien, keine optische Streuung, keine weiteren pulsatilen Anteile, ) sind in der Praxis nicht gegeben! 71

72 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Aus tabellierten Extinktionskoeffizienten ergibt sich die ideale theoretische Kalibrierkurve: SpO 2 R = 0,81 0,18 R 0,73+0,11 R Anforderungen (monochromatisches Licht, optisch homogene Medien, keine optische Streuung, keine weiteren pulsatilen Anteile, ) sind in der Praxis nicht gegeben! Empirsche Kalibrierung unter klinischer Aufsicht mit gesunden Probanden. 72

73 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Aus tabellierten Extinktionskoeffizienten ergibt sich die ideale theoretische Kalibrierkurve: SpO 2 R = 0,81 0,18 R 0,73+0,11 R Anforderungen (monochromatisches Licht, optisch homogene Medien, keine optische Streuung, keine weiteren pulsatilen Anteile, ) sind in der Praxis nicht gegeben! Empirsche Kalibrierung unter klinischer Aufsicht mit gesunden Probanden. Probanden atmen sauerstoffreduziertes stickstoffreiches Atemgasgemisch ein 73

74 Pulsoximetrie - Sauerstoffsättigung Aus tabellierten Extinktionskoeffizienten ergibt sich die ideale theoretische Kalibrierkurve: SpO 2 R = 0,81 0,18 R 0,73+0,11 R Anforderungen (monochromatisches Licht, optisch homogene Medien, keine optische Streuung, keine weiteren pulsatilen Anteile, ) sind in der Praxis nicht gegeben! Empirsche Kalibrierung unter klinischer Aufsicht mit gesunden Probanden. Probanden atmen sauerstoffreduziertes stickstoffreiches Atemgasgemisch ein Während der Messung werden Blutproben mit einem Blutgasanalysator analysiert um die tatsächliche Sauerstoffsättigung zu messen. 74

75 Pulsoxymetrie in der mobilen biomediznischen Signalverbeitung Sauerstoffsättigung Herzkreislauf Pulskurve und Sauerstofftransport Intensitäts- und Absorptionssignal Sauerstoffsättigung nicht invasive Messung der Sauerstoffsättigung Photoplethysmographische Messtechnik Entwurf transmissiver und reflexiver Sensoren Smart PPG Sensors Exkurs: Body Sensor Netzwerk Signalverarbeitung auf tragbaren Endgeräten Photoplethysmographische Signalauswertung Peak Detection Automatisierte Signalschätzung Rekonstruktionsalgorithmen 75

76 rbsn_dualpulseoximeter Tragbares Pulsoximeter mit transmissiven und reflexiven Sensoren Sensoren sind mit 3-achsigen Accelerometern ausgestattet Abtastraten 500 Hz MikroSD für Massenspeicherung der Rohdaten Synchronisation und Streaming über Bluetooth Betrieb über Lithium-Ionen Akku 76

77 rbsn_dualpulseoximeter 77

78 Weiterentwicklung - rbsn aktuelle Projekte robust Body Sensor Network Entwicklung eines robusten Laborsystems für mobile Biosignalaufzeichnungen Einfache und sichere Bedienung für den Einsatz in größeren Feldstudien Fehler müssen jederzeit erkannt werden (verlorene Pakete, nicht synchronisierte Daten, ) 78

79 rbsn_dualpulseoximeter 79

80 rbsn_dualpulseoximeter 80

81 rbsn_dualpulseoximeter > Übersicht > Herzkreislauf > Pulsoximetrie > wearable Healthcare > rbsn 81

82 rbsn_dualpulseoximeter 82

83 rbsn_dualpulseoximeter > Übersicht > Herzkreislauf > Pulsoximetrie > wearable Healthcare > rbsn 83

84 rbsn_dualpulseoximeter 84

85 rbsn DualPulseOxi - Platinenlayout Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

86 rbsn Pulsoximeter - Transmissionsmessung Transmissives Messprinzip Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

87 rbsn Pulsoximeter - Reflexionsmessung Reflexives Messprinzip Reflektierte Lichtintensität vom Nutzsignal ist deutlich geringer als die transmitterte Lichtintensität. Höhere Anforderungen an die analoge Vorverarbeitung Reflektive Sensoren deutlich komfortabler, können einfacher platziert werden. Herzraten Smartphone Apps basieren auf reflektiver PPG Messung Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

88 rbsn Pulsoximeter Analoge Signalaufbereitung Photodiode erzeugt aus eingestrahlter Lichtintensität einen Strom. LED über Photosensor: 2000lx?! Durch den Finger transmittiertes Licht: 200lx?! Am Handgelenk reflektiertes Licht: 20lx?! Vergleich: Normale Wohnraumbeleuchtung erzeugt ca lx Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

89 rbsn Pulsoximeter Analoge Signalaufbereitung Photodiode erzeugt aus eingestrahlter Lichtintensität einen Strom Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

90 rbsn Pulsoximeter Analoge Signalaufbereitung Photodiode erzeugt aus eingestrahlter Lichtintensität einen Strom. Wandlung des Stromes in eine Spannung mithilfe einer Transimpendanz- Verstärkerschaltung Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

91 rbsn Pulsoximeter Analoge Signalaufbereitung Photodiode erzeugt aus eingestrahlter Lichtintensität einen Strom. Wandlung des Stromes in eine Spannung mithilfe einer Transimpendanz- Verstärkerschaltung. Ausgangsspannung: V out = I s R 5 1+j2πfR 5 C Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

92 rbsn Pulsoximeter Simuliertes Eingangssignal: i t = A sin 2πt + i DC A = 1uA, i DC = 0uA Ausgangssignal: Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

93 rbsn Pulsoximeter Simuliertes Eingangssignal: i t = A sin 2πt + i DC A = 1uA, i DC = 3uA Ausgangssignal: Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

94 rbsn Pulsoximeter Simuliertes Eingangssignal: i t = A sin 2πt + i DC A = 1uA, i DC = 3uA Ausgangssignal: Abwägung zwichen optimaler Aussteuerung und Vermeidung von Clipping Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

95 rbsn Pulsoximeter Abhilfe: Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

96 rbsn Pulsoximeter Abhilfe: Extraktion des DC-Anteils durch Mittelwertbildung mit passiven Tiefpass Grenzfrequenz 0.1 Hz Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

97 rbsn Pulsoximeter Abhilfe: Extraktion des DC-Anteils durch Mittelwertbildung mit passiven Tiefpass Grenzfrequenz 0.1 Hz Erzeugung eines Mittelwertstroms mit nicht-invertierendem Integrierer Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

98 rbsn Pulsoximeter Abhilfe: Extraktion des DC-Anteils durch Mittelwertbildung mit passiven Tiefpass Grenzfrequenz 0.1 Hz Erzeugung eines Mittelwertstroms mit nicht-invertierendem Integrierer Rückkopplung des geschätzten DC-Stromes in den Transimpedanzverstäker Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

99 rbsn Pulsoximeter Simuliertes Eingangssignal: i t = A sin 2πt + i DC A = 1uA, i DC = 3uA Rückgekoppelter Strom Ausgangsspannung Vout Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

100 rbsn Pulsoximeter Maßnahme zur Verbesserung des Signal-Rauch-Verhätlnisses: Differenzenverstärker Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

101 rbsn Pulsoximeter Maßnahme zur Verbesserung des Signal-Rauch-Verhätlnisses: Differenzenverstärker R 4 R 1 + R 2 R 2 U a = U e2 U R 1 R 1 + R e1 4 R 1 Für R 1 = R 2 = R 3 = R 4 = R folgt U a = U e2 U e Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

102 rbsn Pulsoximeter Maßnahme zur Verbesserung des Signal-Rauch-Verhätlnisses: Differenzenverstärker Differentielles Ausgangssignal doppelt so hoch im Vergleich zum Single-Ended Transimpedanzverstärker (Feedback Widerstand R5 braucht nur noch halben Wert) Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

103 rbsn Pulsoximeter Maßnahme zur Verbesserung des Signal-Rauch-Verhätlnisses: Differenzenverstärker Differentielles Ausgangssignal doppelt so hoch im Vergleich zum Single-Ended Transimpedanzverstärker (Feedback Widerstand R5 braucht nur noch halben Wert) Rauschen wie Gleichtaktsignal am hinteren OPV Eingang welches durch den Differenzenverstärker unterdrückt wird Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

104 rbsn_dualpulseoxi - ADU Analog/Digital Umsetzung erfolgt mit geeigneten Integrierten Schaltkreisen oder internen Microcontrollermodulen. 104

105 rbsn_dualpulseoxi - ADU MSP430F5659 Stellt eine 12-Bit ADU basierend auf dem Wägeverfahren zur Verfügung. Keine Externe ADU nötig. 105

106 rbsn_dualpulseoxi - Quelltextauszug 106

107 rbsn Datenformat Alle Daten einer Messung werden paketweise in eine Datei geschrieben (effiziente FAT Dateisystem Nutzung) Paket besteht aus 8 Byte Header und Daten Headerstruktur: - 16 Bit CRC Checksumme - Paketlänge - Paketnummer - Kanalnummer - reserviert Datenstruktur: - 16 Bit Daten hintereinander Verlorene Pakete oder Übertragungsfehler werden garantiert detektiert Flexible Struktur für verschiedenste Sensorknoten Vorlesung Medizinelektronik Sommersemester

108 rbsn_heartcore - Komplettes 12 Kanal EKG mit aktiven Elektroden - Abtastraten bis zu 10 khz - Synchronisation über Bluetooth - Batteriebetrieb 48h - Beschleunigung auf den Elektroden 108

109 rbsn_respbelt Am Körper angebrachter Messdraht bewegt einen Ferrit- Kern durch Atembewegungen durch eine Spule. Induktivität der Spule verändert die Frequenz eines LC-Oszillators, die vom Sensor gemessen wird. Atemsignal Frequenz in Abhängigkeit der Auslenkung 109

110 rbsn_respbelt Am Körper angebrachter Messdraht bewegt einen Ferrit- Kern durch Atembewegungen durch eine Spule. Induktivität der Spule verändert die Frequenz eines LC-Oszillators, die vom Sensor gemessen wird. Atemsignal Frequenz in Abhängigkeit der Auslenkung 110

111 rbsn_miniactimeter 111

112 Grenzen eines Sensorknotens Fallbeispiel Pulsoximeter: Aufzeichnung von 5 PPG und 3 Beschleunigungssignalen. Controller: MSP430F5438A (16kByte RAM, 25 MHz) 112

113 Grenzen eines Sensorknotens Fallbeispiel Pulsoximeter: Aufzeichnung von 5 PPG und 3 Beschleunigungssignalen. Controller: MSP430F5438A (16kByte RAM, 25 MHz) Firmware: FAT Treiber + Datenpuffer: BluetoothStack (abgespeckt): ~ 6 kbyte ~ 6 kbyte 113

114 Grenzen eines Sensorknotens Fallbeispiel Pulsoximeter: Aufzeichnung von 5 PPG und 3 Beschleunigungssignalen. Controller: MSP430F5438A (16kByte RAM, 25 MHz) Firmware: FAT Treiber + Datenpuffer: BluetoothStack (abgespeckt): ~ 6 kbyte ~ 6 kbyte Freie Ressourcen knapp! Wenige Möglichkeiten für komplexe Signalverarbeitungsaufgaben. 114

115 Grenzen eines Sensorknotens Fallbeispiel Pulsoximeter: Aufzeichnung von 5 PPG und 3 Beschleunigungssignalen. Controller: MSP430F5438A (16kByte RAM, 25 MHz) Firmware: FAT Treiber + Datenpuffer: BluetoothStack (abgespeckt): ~ 6 kbyte ~ 6 kbyte Freie Ressourcen knapp! Wenige Möglichkeiten für komplexe Signalverarbeitungsaufgaben. Alternativen: Mobile leistungsstarke Basisstation (z.b. Smartphones) 11 5

116 Anforderungen an die Basisstation Komplexe Signalverarbeitung Realzeitberechnungen Userinterface (Eingabe, Ausgabe) Darstellung von Signalplots, Vitalparametern, etc Datenhandling und Speicherung (mehrere Gbytes Rohdaten) Flexibilität, Internetanbindung, Energiesparend Einsatz leistungsstarker Signalprozessoren (DSPs) Hardwaremultiplizierer Gleitkommaeinheiten (FPU s) Direct Memory Access Bausteine (DMA) Sehr hohe Taktraten Beispiel: TI TMS320C67x Serie, Rechts: DSK

117 Neue Multicore Architekturen Komplexe Signalverarbeitung Realzeitberechnungen Userinterface (Eingabe, Ausgabe) Darstellung von Signalplots, Vitalparametern, etc Datenhandling und Speicherung (mehrere Gbytes Rohdaten) Flexibilität, Internetanbindung, Energiesparend Heterogene Systeme die Signalprozessor (DSP) und General Purpose Prozessor (GPP) in einem Chip vereinen Beispiel: OMAP Serie von TI, Rechts: OMAP-L138: DSP 6748 (Gleit- und Festkomma, 456 MHz) ARM9 (456 MHz) Stromverbrauch: mW 117

118 Neue Multicore Architekturen Komplexe Signalverarbeitung Realzeitberechnungen Userinterface (Eingabe, Ausgabe) Darstellung von Signalplots, Vitalparametern, etc Datenhandling und Speicherung (mehrere Gbytes Rohdaten) Flexibilität, Internetanbindung, Energiesparend Heterogene Systeme die Signalprozessor (DSP) und General Purpose Prozessor (GPP) in einem Chip vereinen Beispiel: OMAP Serie von TI, Rechts: OMAP-L138: DSP 6748 (Gleit- und Festkomma, 456 MHz) ARM9 (456 MHz) Stromverbrauch: mW Wird im DSP Labor am Fachgebiet eingesetzt! 118

119 OMAP35x System Blockdiagramm: 119

120 OMAP35x EVM Anbindung des Body Sensor Networks an das OMAP35x EVM Visualisierung Implementierung mit dem QT Framework Schlankere Lösungen mit der SDL Bibliothek Betriebssystem: Ubuntu Linux IT++ Bibliothek für Komplexe Signalverarbeitungsaufgaben DSP Unterstützung C6EZAccel 120

121 Beagle Board Community Projekte: BeagleBoard (OMAP3530 Architektur) ~100 Euro 2 Watt Stromverbrauch (Volllast) Viele Community Projekte, Foren, Support Linux Unterstützung Daughter Cards Einfaches Anbinden von Peripherie (Zum Beispiel EKG Verstärker) 121

122 OMAP 5 122

123 Pulsoxymetrie in der mobilen biomediznischen Signalverbeitung Sauerstoffsättigung Herzkreislauf Pulskurve und Sauerstofftransport Intensitäts- und Absorptionssignal Sauerstoffsättigung nicht invasive Messung der Sauerstoffsättigung Photoplethysmographische Messtechnik Entwurf transmissiver und reflexiver Sensoren Smart PPG Sensors Exkurs: Body Sensor Netzwerk Signalverarbeitung auf tragbaren Endgeräten Photoplethysmographische Signalauswertung Peak Detection Automatisierte Signalschätzung Rekonstruktionsalgorithmen 123

124 Automatische Peak Erkennung im PPG Verschiedenste Ansätze basierend auf Verfahren im: Zeitbereich (Ableitungsverfahren mit Treshholds) Frequenzbereich (Extraktion von Peaks im Spektrum) 124

125 Automatische Peak Erkennung im PPG PPG Delineator for Real-Time Ubiquitous Applications (Farooq et. Al, 2010) 125

126 Automatische Peak Erkennung im PPG Originalsignal (Intensität Diode 660nm) Bestimmung des Absorptionssignals (PPG Pulskurve) durch Negierung 126

127 Automatische Peak Erkennung im PPG PPG Delineator for Real-Time Ubiquitous Applications (Farooq et. Al, 2010) 127

128 Automatische Peak Erkennung im PPG Bestimmung des Absorptionssignals (PPG Pulskurve) durch Negierung Berechnung der Ableitung durch Differenzenfilter: y n = x n x[n 1] 128

129 Automatische Peak Erkennung im PPG PPG Delineator for Real-Time Ubiquitous Applications (Farooq et. Al, 2010) 129

130 Automatische Peak Erkennung im PPG Berechnung der Ableitung durch Differenzenfilter: y n = x n x[n 1] Tiefpassfilterung mit Moving-Average Filter (Gleitender Mittelwert) 130

131 Automatische Peak Erkennung im PPG Berechnung der Ableitung durch Differenzenfilter: y n = x n x[n 1] Moving Average: Rekursive Lösung mit Differenzengleichung Tiefpassfilterung mit Moving-Average Filter (Gleitender Mittelwert) 131

132 Automatische Peak Erkennung im PPG PPG Delineator for Real-Time Ubiquitous Applications (Farooq et. Al, 2010) 132

133 Automatische Peak Erkennung im PPG Tiefpassfilterung mit Moving-Average Filter (Gleitender Mittelwert) Recification sigrec = y, y > 0 0, y 0 133

134 Automatische Peak Erkennung im PPG PPG Delineator for Real-Time Ubiquitous Applications (Farooq et. Al, 2010) 134

135 Automatische Peak Erkennung im PPG 135

136 Automatisierte Signalschätzung Signalauswertung ist immer abhängig von der Signalqualität. PPG Signalaufnahme gute Signalqualität schlechte Signalqualität Traue Ergebnissen der Signalverarbeitungsalgorithmen Behandle Ergebnisse der Signalverarbeitungsalgorithmen mit Vorsicht. 136

137 Automatisierte Signalschätzung Typische Signalstörungen im PPG: Minderperfusion Einkopplung 50Hz rauschen Bewegungsartefakte 137

138 Automatisierte Signalschätzung Störungsunterdrückung: Minderperfusion: kein Nutzsignal vorhande, keine Rekonstruktionsmöglichkeiten 138

139 Störungsunterdrückung: Automatisierte Signalschätzung Minderperfusion: kein Nutzsignal vorhande, keine Rekonstruktionsmöglichkeiten 50 Herz Rauschen: Geeigneter Entwurf eines passenden Tiefpassfilters oder Notch-Filter 139

140 Störungsunterdrückung: Automatisierte Signalschätzung Minderperfusion: kein Nutzsignal vorhande, keine Rekonstruktionsmöglichkeiten 50 Herz Rauschen: Geeigneter Entwurf eines passenden Tiefpassfilters oder Notch-Filter Bewegungsartefakte: Erkennung verschiedener Bewegungstypen und Auswahl eines passenden Rekonstruktionsalgorithmus (z.b.: ANC, BBS, ) 140

141 Automatisierte Signalschätzung Typische Bewegungen die im klinischen Alltag für Störungen im PPG sorgen: R. M. Tobin, J. A. Pologe, P. B. Batchelder, et al., A characterization of motion affecting pulse oximetry in 350 patients, Anesthesia and analgesia, vol. 94, no. 1, p. S54, Beispiel PPG Daten (transmissiver FingerClip) bei verschiedenen Bewegungen. rest Disturb fingerprobe Finger left/right Shake wrist Wrist rotate Vertical twitch downward 141

142 Automatisierte Signalschätzung Typische Bewegungen die im klinischen Alltag für Störungen im PPG sorgen: R. M. Tobin, J. A. Pologe, P. B. Batchelder, et al., A characterization of motion affecting pulse oximetry in 350 patients, Anesthesia and analgesia, vol. 94, no. 1, p. S54, Beispiel PPG Daten (transmissiver FingerClip) bei verschiedenen Bewegungen. rest Verschiedene Bewegungen erzeugen Disturb unterschiedliche fingerprobe Signalartefakte Finger left/right Shake wrist Wrist rotate Vertical twitch downward 142

143 Automatisierte Signalschätzung Forderung: Zuverlässige automatisierte Signalqualitätsschätzung Was ist ein qualitativ guter Puls und was ist ein qualitativ schlechter Puls? 143

144 Automatisierte Signalschätzung Forderung: Zuverlässige automatisierte Signalqualitätsschätzung Was ist ein qualitativ guter Puls und was ist ein qualitativ schlechter Puls? Typische Herangehensweise mithilfe der Methoden des überwachten Lernens : 144

145 Automatisierte Signalschätzung Forderung: Zuverlässige automatisierte Signalqualitätsschätzung Was ist ein qualitativ guter Puls und was ist ein qualitativ schlechter Puls? Typische Herangehensweise mithilfe der Methoden des überwachten Lernens 1. Schritt: Schaffung einer Referenzdatenbank mit annotierten Datensätzen durch einen Experten (Kardiologen). Dieser unterteilt Pulse in brauchbar und unbrauchbar. 14 5

146 Automatisierte Signalschätzung Forderung: Zuverlässige automatisierte Signalqualitätsschätzung Was ist ein qualitativ guter Puls und was ist ein qualitativ schlechter Puls? Typische Herangehensweise mithilfe der Methoden des überwachten Lernens 1. Schritt: Schaffung einer Referenzdatenbank mit annotierten Datensätzen durch einen Experten (Kardiologen). Dieser unterteilt Pulse in brauchbar und unbrauchbar. 2. Schritt: Extraktion von geeigneten Features aus dem Signal - Zeitsignaleigenschaften (z.b. Amplitude) - Frequenzeigenschaften (z.b. maximaler Frequenzanteil des Signals) - statistische Eigenschaften (z.b. Verteilung der Abtastwerte) 146

147 Automatisierte Signalschätzung Forderung: Zuverlässige automatisierte Signalqualitätsschätzung Was ist ein qualitativ guter Puls und was ist ein qualitativ schlechter Puls? Typische Herangehensweise mithilfe der Methoden des überwachten Lernens 1. Schritt: Schaffung einer Referenzdatenbank mit annotierten Datensätzen durch einen Experten (Kardiologen). Dieser unterteilt Pulse in brauchbar und unbrauchbar. 2. Schritt: Extraktion von geeigneten Features aus dem Signal - Zeitsignaleigenschaften (z.b. Amplitude) - Frequenzeigenschaften (z.b. maximaler Frequenzanteil des Signals) - statistische Eigenschaften (z.b. Verteilung der Abtastwerte) 3. Schritt: Anlernen eines Klassifikators (z.b. Multi-Layer-Perceptron, Entscheidungsbaum, ) mithilfe der Referenzdatenbank. (Gegenstand Seminar Neuronale Netze, jedes SS) 147

148 Automatisierte Signalschätzung Forderung: Zuverlässige automatisierte Signalqualitätsschätzung Was ist ein qualitativ guter Puls und was ist ein qualitativ schlechter Puls? Typische Herangehensweise mithilfe der Methoden des überwachten Lernens 1. Schritt: Schaffung einer Referenzdatenbank mit annotierten Datensätzen durch einen Experten (Kardiologen). Dieser unterteilt Pulse in brauchbar und unbrauchbar. 2. Schritt: Extraktion von geeigneten Features aus dem Signal - Zeitsignaleigenschaften (z.b. Amplitude) - Frequenzeigenschaften (z.b. maximaler Frequenzanteil des Signals) - statistische Eigenschaften (z.b. Verteilung der Abtastwerte) 3. Schritt: Anlernen eines Klassifikators (z.b. Multi-Layer-Perceptron, Entscheidungsbaum, ) mithilfe der Referenzdatenbank. (Gegenstand Seminar Neuronale Netze, jedes SS) 4. Schritt: Signalklassifikation neuer Daten mit der gelernten Featureauswertung 148

149 Automatisierte Signalschätzung Ansatz Sukor et. Al. Article Sukor, J. A.; Redmond, S. & Lovell, N. Signal quality measures for pulse oximetry through waveform morphology analysis Physiological measurement, IOP Publishing, 2011, 32, 369 Grundgedanke: We defined a good pulse as a pulse that had similar amplitude, width and morphology to other adjacent pulses Entscheidungsbaum mit heuristisch ermittelten Tresholds verschiedener Features. 149

150 Automatisierte Signalschätzung Ansatz Sukor et. Al. Article Sukor, J. A.; Redmond, S. & Lovell, N. Signal quality measures for pulse oximetry through waveform morphology analysis Physiological measurement, IOP Publishing, 2011, 32, 369 Amplitude Tal-Tal Differenz Pulsbreite Signal Features Grundgedanke: We defined a good pulse as a pulse that had similar amplitude, width and morphology to other adjacent pulses Euklid sche Distanz zu Mittelwertpuls Amplitudenverhältnis zu Mittelwertpuls Entscheidungsbaum mit heuristisch ermittelten Tresholds verschiedener Features. 150

151 Automatisierte Signalschätzung Ansatz Sukor et. Al. Article Sukor, J. A.; Redmond, S. & Lovell, N. Signal quality measures for pulse oximetry through waveform morphology analysis Physiological measurement, IOP Publishing, 2011, 32, 369 Grundgedanke: We defined a good pulse as a pulse that had similar amplitude, width and morphology to other adjacent pulses Entscheidungsbaum mit heuristisch ermittelten Tresholds verschiedener Features. Beispiel: 151

152 Automatisierte Signalschätzung Ansatz Sukor et. Al. Article Sukor, J. A.; Redmond, S. & Lovell, N. Signal quality measures for pulse oximetry through waveform morphology analysis Physiological measurement, IOP Publishing, 2011, 32, 369 Grundgedanke: We defined a good pulse as a pulse that had similar amplitude, width and morphology to other adjacent pulses Entscheidungsbaum mit heuristisch ermittelten Tresholds verschiedener Features. Beispiel: 152

153 Automatisierte Signalschätzung Ansatz Sukor et. Al. Article Sukor, J. A.; Redmond, S. & Lovell, N. Signal quality measures for pulse oximetry through waveform morphology analysis Physiological measurement, IOP Publishing, 2011, 32, 369 Grundgedanke: We defined a good pulse as a pulse that had similar amplitude, width and morphology to other adjacent pulses Entscheidungsbaum mit heuristisch ermittelten Tresholds verschiedener Features. Beispiel: 153

154 Automatisierte Signalschätzung Ansatz Sukor et. Al. Article Sukor, J. A.; Redmond, S. & Lovell, N. Signal quality measures for pulse oximetry through waveform morphology analysis Physiological measurement, IOP Publishing, 2011, 32, 369 Grundgedanke: We defined a good pulse as a pulse that had similar amplitude, width and morphology to other adjacent pulses Entscheidungsbaum mit heuristisch ermittelten Tresholds verschiedener Features. Beispiel: 154

155 Automatisierte Signalschätzung Ansatz Li & Clifford. Article Li, Q. & Clifford, G. Dynamic time warping and machine learning for signal quality assessment of pulsatile signals Physiological Measurement, IOP Publishing, 2012, 33, 1491 Grundgedanke: The correlation coefficient between the beat and the template was used as the signal quality index (SQI). Correlation Coefficient: r xy = E x y = xyp x,y x, y dxy (x x )(y y) (x x ) 2 (y y) 2 > Übersicht > Herzkreislauf > Pulsoximetrie > wearable Healthcare > rbsn 155

156 Automatisierte Signalschätzung Ansatz Li & Clifford. Article Li, Q. & Clifford, G. Dynamic time warping and machine learning for signal quality assessment of pulsatile signals Physiological Measurement, IOP Publishing, 2012, 33, 1491 Grundgedanke: The correlation coefficient between the beat and the template was used as the signal quality index (SQI). Correlation Coefficient: r xy = E x y = xyp x,y x, y dxy (x x )(y y) (x x ) 2 (y y) 2 Template (mean pulse) Extracted single pulse Problematisch bei unterschiedlichen Pulsraten! 156

157 Automatisierte Signalschätzung Abhilfe mit bekannter Methode aus der Sprachsignalverarbeitung: Dynamic Time Warping: 157

158 Automatisierte Signalschätzung 4 Features: 1. Direct Correlation Coefficient 2. Linear Resampling Correlation Coefficient 3. Dynamic Time Warping Correlation Coefficient 4. Clipping Detection 158

159 Automatisierte Signalschätzung 4 Features: 1. Direct Correlation Coefficient 2. Linear Resampling Correlation Coefficient 3. Dynamic Time Warping Correlation Coefficient 4. Clipping Detection Expertenannotation Berechnete Features 159

160 Automatisierte Signalschätzung 4 Features: 1. Direct Correlation Coefficient 2. Linear Resampling Correlation Coefficient 3. Dynamic Time Warping Correlation Coefficient 4. Clipping Detection Simple Heuristic Fusion: 160

161 Automatisierte Signalschätzung Automatische Auswertung Simple Heuristic Fusion: 161

162 Automatisierte Signalschätzung Automatische Auswertung Simple Heuristic Fusion: Multi Layer Perceptron SQI_1 SQI_2 SQI_3 Quality SQI_4 162

163 Automatisierte Signalschätzung Klassifikationsperformance 163

164 Automatisierte Signalschätzung Vergleich beider Signalschätzer auf denselben Datensätzen: Automatische Klassifikation von Bewegungen anhand der Beschleunigungssignale auf dem PPG Sensor. (Klassifikation, Multi-Layer-Perceptron) 164