Tamamlayıcı Filtreleme ile Göğüs Hareket İzlemeye Dayalı Bir Solunum Motifi Algılama Cihazı Tasarımı
Solunum motifi, insan solunum işlemi sırasında zamanın bir fonksiyonu olarak akciğerlerdeki hava hacmini temsil eder. Bu desendeki anormal değişiklikler birtakım hastalıkların veya durumların belirtileri olabilir. Solunum motifinin tespitinde birçok yöntem bulunmaktadır. Bunlar arasında kolay bir teknik göğüs ve (veya) karın bölgelerinin hareketlerinin algılanmasına dayanmaktadır. Bu çalışmada, tamamlayıcı filtreleme ile göğüs hareket izlemeye dayalı bir solunum deseni tespit cihazı geliştirilmiş bulunmaktadır. Cihaz esnek bir kemer içine yerleştirilmiş üç eksenli bir ivmeölçer ve üç eksenli bir jiroskop barındıran bir hareket algılayıcısı ve bilgisayar bağlantısı sağlayan bir UART-USB dönüştürücüsü ile donatılmıştır. Cihaz hareket algılayıcısının çalışmasını kontrol eden, elde edilen hareket verilerine tamamlayıcı filtreleme uygulayan ve sonuçları kişisel bir bilgisayara aktaran bir mikrodenetleyici tarafından işletilmektedir. Cihaz bağlı olduğu bilgisayardan beslenmektedir. Ayakta durma, yatma ve oturma pozisyonlarında; sürekli nefes alma ve verme, derin nefes almayı takiben nefes tutma ve derin nefes vermeyi takiben nefes tutma solunum aktiviteleri süresince cihaz kullanarak gerçekleştirilen deneyler tamamlayıcı filtreleme ile göğüs hareketi izlemenin oldukça iyi solunum deseni tespitlerine imkân tanıyabildiğini göstermektedir.
Design of a Respiration Pattern Detecting Device based on Thoracic Motion Tracking with Complementary Filtering
The respiration pattern represents the volume of air in the lungs as afunction of time during human respiration process. Abnormal changes in thispattern can be signs of several diseases or conditions. There exit severalrespiration pattern detection methods. Among them, an easy technique relies onsensing the movements of thoracic and (or) abdominal regions. In this study, adevice based on thoracic motion tracking with complementary filtering has beendeveloped to detect the respiration pattern. The device is equipped with a motionsensor placed in a flexible belt housing a three-axis accelerometer and a three-axisgyroscope and a UART-to-USB converter providing computer connectivity. Thedevice is operated by a microcontroller that controls the operation of the motionsensor, applies complementary filtering to the motion data acquired and transfersthe results to a personal computer. The device is powered from the computer it isconnected to. Experiments with using the device during continues inhaling andexhaling, deep inhaling followed by breath-hold and deep exhaling followed bybreath-hold respiration activities in standing, lying and seated postures show thatthoracic motion tracking with complementary filtering may provide quite wellrespiration pattern detections.
___
- [1] Ionescu, C.M. 2013. Human Respiratory System:
An Analysis of the Interplay between Anatomy,
Structure, Breathing and Fractal Dynamics.
Springer.
- [2] Hammerschmidt, S., Sandvoß, T., Gessner, C.,
Schauer, J., Wirtz, H. 2003. High in comparison
with low tidal volume ventilation aggravates
oxidative stress-induced lung injury. Biochimica
et Biophysica Acta (BBA) - Molecular Basis of
Disease, 1637, 75-82.
- [3] Al-Khalidi, F.Q., Saatchi, R., Burke, D., Elphick H.,
Tan, S. 2011. Respiration rate monitoring
methods: A review. Pediatric Pulmonology, 46,
523-529.
- [4] Kompis, M., H. Pasterkamp, H., Oh, Y., Wodicka,
G. 1997. Distribution of inspiratory and
expiratory respiratory sound intensity on the
surface of the human thorax. Proc. of 19th Int.
IEEE/EMBS Conference, 2047-2050.
- [5] Moussavi, Z., Leopando, M.T., Pasterkamp, H.,
Rempel, G. 2000. Computerized acoustical
respiratory phase detection without airflow
measurement. Medical and Biological
Engineering and Computing, 38, 198–203.
- [6] Kahya, Y.P., Cini, U., Cerid, O. 2003. Real-time
regional respiratory sound diagnosis
instrument. IEEE EMBS, 3098-3101.
- [7] Elmar Messner, E., Hagmüller, M., Swatek, P.,
Smolle-Jüttner, F., Pernkopf, F. 2017.
Respiratory airflow estimation from lung sounds
based on regression. IEEE ICASSP, 1123-1127.
- [8] Hossain, I., Moussavi, Z. 2002. Respiratory
airflow estimation by acoustical means. IEEE
EMBS, 1476-1477.
- [9] Yeginer, M., Ciftci, K., Cini, U., Sen, I., Kilinc, G.,
Kahya, Y.P. 2004. Using lung sounds in
classification of pulmonary diseases according
to respiratory subphases. IEEE EMBS, 482-485.
- [10] Ciftci, K., Kahya, Y.P. 2008. Respiratory airflow
estimation by time varying autoregressive
modeling. IEEE EMBS, 347-350.
- [11] Matsubara A., Tanaka, A. 2002. Unconstrained
and noninvasive measurement of heartbeat and
respiration for drivers using a strain gauge, SICE,
1067-1068.
- [12] Brans, Y.W., Hay, W.W. 1995. Physiological
Monitoring and Instrument Diagnosis in
Perinatal and Neonatal Medicine, Cambridge
University Press.
- [13] Carry, P.Y., Baconnier, P., Eberhard, A., Cotte P.,
Benchetrit, G. 1997. Evaluation of respiratory
inductive plethysmography: Accuracy for
analysis of respiratory waveforms. Chest, 111,
910-915.
- [14] Fiamma, M.N., Samara, Z., Baconnier, P.,
Similowski, T., Straus, C. 2007. Respiratory
inductive plethysmography to assess respiratory
variability and complexity in humans. Respir
Physiol Neurobiol, 156, 234-239.
- [15] Rolfe, P. 2008. Sensors for Fetal and Neonatal
Monitoring, in Sensors Applications (eds J.
Hesse, J. W. Gardner and W. Göpel), Wiley-VCH
Verlag GmbH & Co. KGaA, Weinheim, Germany.
- [16] Hung, P.D., Bonnet, S., Gillemaud, R., Castelli, E.,
Yen, P.T.N. 2008. Estimation of respiratory
waveform using an accelerometer. IEEE
ISBI2008, 1493-1496.
- [17] Anmin, J., Bin, Y., Geert, M., Haris D. 2009.
Performance evaluation of a tri-axial
accelerometry-based respiration monitoring for
ambient assisted living. IEEE EMBS, 1-4.
- [18] Min, H.G., Jeun, E.T. 2014. Complementary Filter
Design for Angle Estimation using MEMS
Accelerometer and Gyroscope. http://www.
academia.edu/ (Access Date: 11.10.2017).
- [19] MPU6050 Product page. https://www.invensense.
com/products/motion-tracking/6-axis/
mpu-6050/ / (Access Date: 11.10.2017).
- [20] PIC18F2550 Product page. http://www.
microchip.com/wwwproducts/en/PIC18F2550
(Access Date: 11.10.2017).
- [21] IMU Data Fusing: Complementary, Kalman, and
Mahony Filter. http://www.olliw.eu/2013/imudata-
fusing/ (Access Date: 11.10.2017).
- [22] PL-2303HX Datasheet. http://www.prolific.
com.tw/UserFiles/files/ds_pl2303HXD_v1_4_4.p
df (Access Date: 11.10.2017).