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).
Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi-Cover
  • ISSN: 1300-7688
  • Yayın Aralığı: Yılda 3 Sayı
  • Başlangıç: 1995
  • Yayıncı: Süleyman Demirel Üniversitesi