Разработка и исследование макета сети BAN для мониторинга состояния здоровья человека

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье описывается разработка реального макета сети BAN (Body Area Network) для мониторинга за состоянием здоровья человека. Cети BAN могут помочь улучшить качество жизни людей, страдающих от различных заболеваний, таких как диабет, сердечно-сосудистые заболевания и другие. Они являются доступными для широкого круга пользователей, включая людей с ограниченными возможностями и пожилых людей. Также могут обеспечить высокий уровень безопасности, так как они используют шифрование данных и аутентификацию пользователей. Данные сети легко настраиваются и адаптируются под нужды конкретного пользователя. В статье представлены результаты проведенных исследований, которые показывают состояние человека при различных условиях. Благодаря разработанному макету сети BAN, можно не только на практике исследовать состояние здоровья людей, но и использовать его для научных исследований в университетах.

Полный текст

Введение

Сеть BAN (Body Area Network) – это беспроводная сеть, которая состоит из прилагаемых к телу устройств, передающих данные на другие электронные устройства. Данная технология, в отличие от других сопутствующих технологий, позволяет значительно снизить степень излучения, мощность и энергопотребление устройств. Система представляет собой определенное количество датчиков, подсоединяемых к телу.

Датчик – это компонент, который измеряет или контролирует определенные параметры, такие как температура, давление, влажность, уровень звука или другие физические величины, и преобразует эти данные в электрический сигнал для дальнейшей обработки в системе. Этот сигнал может быть обработан и использован для управления системой или для получения информации о состоянии объекта. Датчики могут быть использованы в различных областях, включая промышленность, медицину, науку и т. д. [1–3]. Датчики, снимающие показания называются BSU. Передача данных – это перенос информации с одного устройства к другому, которые находятся на определенном расстоянии друг от друга без использования проводного подключения [4].

Также отметим, что в настоящее время в развитии электронного приборостроения в медицине используют два вида обмена информацией о состоянии здоровья человека: проводные каналы связи и беспроводные с передачей электромагнитных сигналов через окружающее свободное пространство. Стоит учесть, что первый способ может доставлять дискомфорт человеку. Второй же способ нацелен на модернизирование и прогресс в способах информационного обмена цифровыми данными в портативных устройствах, присоединяемых к телу человека. Данная технология работает при нескольких способах соединения: точка, точка-многоточка. Это позволяет сети быть гибкой и адаптивной, что обеспечивает ее способность справляться с различными сетевыми условиями и нагрузками [5].

На основе вышесказанного можно сделать вывод о высокой актуальности исследования данных сетей.

Для разработки макета сети BAN с целью мониторинга состояния здоровья человека необходимы следующие компоненты:

  • датчик температуры на датчике температуры DS18B20;
  • датчик электрокардиограммы (ЭКГ) на базе микросхемы AD8232;
  • датчик пульса и уровня SpO2, MAX30102;
  • 3-х осевой акселерометр ADXL345;
  • радиомодуль nRF24L01;
  • цветной графический TFT-экран 480×320;
  • mega 2560;
  • arduinoNano CH340;
  • датчик температуры на датчике температуры DS18B20.

На рисунке 1 показан датчик температуры, работающий на микросхеме DS18B20.

 

Рисунок 1. Датчик температуры

 

Датчик температуры может измерять температуру окружающей среды в диапазоне от
-55 до +125 градусов Цельсия и передавать данные в виде цифрового сигнала с разрешением 12 бит по протоколу 1-Wire [6]. Благодаря использованию датчиков можно значительно упростить процесс подключения устройств к контроллеру, сократив количество необходимых портов и проводов. Датчики также позволяют использовать более эффективные методы питания, такие как «паразитное питание», которое позволяет датчикам получать энергию прямо из сигнала, уменьшая количество необходимых кабелей и повышая общую эффективность системы. Каждый датчик может включать в себя 64-битный код, реализуемый микроконтроллером для приема и передачи данных конкретному датчику на общей шине. Каждый датчик имеет свой уникальный код, который может быть использован для идентификации датчика и получения информации от него. После подачи питания на датчик он переходит в режим ожидания, снижая энергопотребление. Для измерения температуры необходимо отправить команду на датчик, чтобы начать процесс измерения. После завершения измерения результат сохраняется в памяти датчика и датчик возвращается в режим низкого энергопотребления. Датчик ЭКГ на базе микросхемы AD8232 показан на рисунке 2.

 

Рисунок 2. Датчик ЭКГ на базе микросхемы AD8232

 

Модуль ЭКГ AD8232 является одним из недорогих модулей, который предназначен для определения активности и работы сердца. Эта электрическая активность и является электрокардиограммой (ЭКГ) и может быть представлена в виде аналоговых показаний. ЭКГ всегда отличаются наличием шума, поэтому монитор сердечного ритма AD8232 выполняет функции операционного усилителя, для получения чистого сигнала для определения интервалов PR и QT [7].

Датчик ЭКГ на основе микросхемы AD8232 предназначен для получения, усиления и фильтрации сигналов электрической активности сердца. Микросхема содержит фильтры высоких частот и операционный усилитель, что позволяет удалять помехи и шумы из сигнала. Датчик необходимо подключить к осциллографу. Электроды на теле пациента улавливают изменения потенциалов, вызванные деполяризацией сердечной мышцы. На основе AD8232 могут быть созданы портативные устройства для мониторинга здоровья сердца, такие как ЭКГ и кардиомониторы. Основная схема снятия (рисунок 3) – для записи отведений электроды накладывают на правую руку (RA), левую руку (LA) и левую ногу (RL).

 

Рисунок 3. Основная схема снятия

 

Данные с датчика обработали в модуле biosppy для проверки полученных данных. Модуль biosppy – это программный модуль, написанный на языке Python, который обрабатывает входные данные. Эти данные могут быть в виде массива информации, который затем анализируется и обрабатывается модулем.

На рисунке 4 показаны чистые данные с человека. На первом графике (рисунок 4а) показано неотфильтрованный сигнал, полученный с датчика. На втором (рисунок 4б) – отфильтрованный сигнал. На третьем (рисунок 4в) показан пульс. Четвертый график (рисунок 4г) показывает импульс сокращения сердца.

 

Рисунок 4а. Неотфильтрованный сигнал

 

Рисунок 4б. Отфильтрованный сигнал

 

Рисунок 4в. Пульс

 

Рисунок 4г. Импульс сокращения сердца

 

Для создания макета будем использовать сенсорный модуль MAX30102, предназначенный для реализации различных медицинских устройств, которые контролируют сердечные ритмы, а также процент наличия кислорода в крови человека. Сенсорный модуль MAX30102 состоит из светодиодов, оптических элементов и фотоприемника. Электронная схема обработки сигналов используется благодаря наличию низкого внутреннего шума и может уменьшить или полностью ликвидировать засветку. Во время измерения данных используются каналы красного и инфракрасного света с интенсивностью и продолжительностью измерения, которые могут быть настроены с помощью программного обеспечения. MAX30102 (рисунок 5) работает от источника питания напряжением 1,8 В.

 

Рисунок 5. Сенсорный модуль MAX30102

 

Отдельный источник питания 5,0 В требуется для излучения встроенных светодиодов. Работа с какими-либо внешними устройствами осуществляется с помощью интерфейса I2C. Модуль MAX30102 может находиться в режиме ожидания и практически не потреблять ток, благодаря чему можно не использовать питание.

Sp – это обозначение процента кислорода, который содержится в крови. Определяется данный процент как отношение насыщенного кислородом гемоглобина (HbO2) в процентах к общему содержанию гемоглобина (HbO2 + RHb), определяемых с помощью фотодетектора, ИК и красного светодиода MAX30102 [8]:

 

Рисунок 6. Содержание кислорода в крови

 

В систему SpO2 входит схема компенсации внешней засветки (КВЗ), сигма-дельта-АЦП (аналого-цифровой преобразователь) и запатентованный цифровой фильтр используются для измерения сигналов. КВЗ (коэффициент внешней засветки) может быть использован для устранения помех и расширения динамического диапазона измерений. АЦП может быть запрограммирован на работу в диапазоне от 2 до 16 микроампер. КВЗ позволяет устранить помехи от сигналов внешней засветки до 200 микроампер. Внутренний АЦП производит непрерывное дискретное преобразование с разрешением 18 бит. Частота дискретизации датчика пульса может варьироваться от 50 до 3200 выборок в секунду. Датчик пульса оснащен монитором сердечных сокращений и оксиметрическим биосенсором со встроенными светодиодами. Он также имеет интегрированную оптическую систему, которая обеспечивает надежность измерений [8]. Датчик обладает сверхнизким энергопотреблением, подходящим для мобильных устройств. Программируемая периодичность измерения и режим энергосбережения позволяют оптимизировать энергопотребление. Электронная схема датчика потребляет менее 1 мВт, а в выключенном состоянии его потребление электрического тока составляет около 0,7 мкА. Датчик способен быстро выводить данные, устойчив к вибрациям и обладает высоким соотношением сигнала к шуму. Он работает в диапазоне температур от -40 до 85 градусов Цельсия. Также рассмотрим 3-х осевой акселерометр ADXL34, входящий в состав нашего макета (рисунок 7).

 

Рисунок 7. Внешний вид акселерометра ADXL34

 

Имеется возможность проводить измерения статического ускорения, которое вызвано гравитацией, а в части определения отклонения, может измерять даже динамическое ускорение, которое, в свою очередь, получено вследствие движения или ударов.

Блок определения активности и неактивности может свидетельствовать о движении или продолжительном состоянии покоя, а также идентифиуировать превышение ускорения по любой из осей заранее заданного уровня. Детектор касаний может определять однократные и двойные касания. Датчик свободного падения определяет, находится ли устройство в свободном падении или нет. Данные от этих блоков могут быть выведены на два разных вывода прерываний. Как уже рассматривалось выше, в микросхему ADXL345, которая выполняет функцию определения скорости, входят следующие блоки [9]:

  1. Блок определения активности и неактивности может свидетельствовать о движении или продолжительном состоянии покоя, а также идентифиуировать превышение ускорения по любой из осей заранее заданного уровня.
  2. Сенсорный детектор обнаруживает нажатия и свайпы в любом направлении.
  3. Датчик падения фиксирует момент, когда устройство начинает падать.

На рисунке 8 показан сигнал с датчика оси, который возникнет в результате падения человека в пространстве. Данная информация может показать потерю сознания человека при его перемещении в помещении.

 

Рисунок 8. Высокочастотный всплеск сигнала при легком ударе по оси Z

 

Радиомодуль nRF24L01, входящий в состав разработанного макета показан на рис. 9. Он работает на частоте 2,4 ГГц, имеет напряжение от 3,3 до 3,6 В и обеспечивает дальность связи до 100 метров на открытом пространстве и до 30 метров в помещении [10].

 

Рисунок 9. Радиомодуль nRF24L01

 

Цветной графический TFT-экран 480×320 показан на рисунке 10.

 

Рисунок 10. Цветной графический TFT-экран

 

Рабочее напряжение: 3,3-5 В. Разрешение 480×320 (RGB). На рисунке 11 показан микроконтроллер ATmega2560, который преобразовывает полученную информацию с радиомодуля в графический вид.

 

Рисунок 11. Микроконтроллер ATmega2560

 

Рабочее напряжение модуля составляет 5 В. Рекомендуемое входное напряжение находится в диапазоне от 7 до 12 В. На рис. 12 показана используемая для макета плата ArduinoNano CH340 [11].

 

Рисунок 12. Плата ArduinoNano CH340

 

Результаты проведенных экспериментов

Далее согласно приведённым ниже схемам проводим сборку на макетной плате (рисунок 13).

 

Рисунок 13. Макетная плата

 

На данной схеме показан макет соединения датчиков с контроллером ArduinoNano. На рисунке 14 приведена фотография собранного макета. Полученный макет работает от напряжения 5В, получаемого от microUSB, благодаря чему его можно запитать от любого портативного аккумуляторного зарядного устройства для зарядки обычных смартфонов.

 

Рисунок 14. Собранный макет передатчика

 

Загружаем необходимые библиотеки в ArduinoNano, далее прописываем переменные среды для работы. Сигналы, считываемые с датчиков кислорода, температуры, акселерометра (играет роль датчика падения человека), распределяя по группам, передаем по радио модуля на 2 плату Arduino ATmega2560.

 

В Arduino ATmega2560 так же собираем необходимые библиотеки, а также разбираем полученный сигнал и выводим показания на монитор, показаниями задаем критические параметры (температуру 35-38, кислород 80-100, аксиометр ставим на срабатывание при ускорении перемещении в осях – падение человека) при которых на дисплее будет отображаться тревога (рисунок 15).

 

Рисунок 15. Приемник

 

Разработанная логика функционирования передатчика представлена в виде алгоритма (рисунок 16). Данный алгоритм показывает логику работы передатчика от инициализации программы, циклического опроса датчиков до передачи полученных данных в радиоканал. На рисунок 17 показана логика работы приемника.

 

 

Рисунок 16. Логика работы передатчика

 

Рисунок 17. Логика работы приемника

 

Благодаря разработанным алгоритмам реализованный макет для мониторинга состояния здоровья человека сможет показать сбой в работе сердца с помощью датчика ЭКГ, а также определить процент содержания кислорода в крови и температуру тела, что в данный момент является актуальным в связи с COVID-19 и распространением других заболеваний.

Заключение

Разработанное устройство гораздо дешевле заграничных аналогов. Данное устройство позволяет следить за состоянием здоровья пожилых людей или людей с ограниченными возможностями. Также данный макет можно применять для проведении лабораторных работ при обучении студентов в ВУЗах.

Дальнейшая разработка будет заключаться в уменьшении размеров модели, в установке более точных датчиков, планируется заменить радио модуль на GSM или Wi-Fi для передачи на более дальние расстояния.

Также дальнейшая работа будет заключаться в написании мобильного приложения для мониторинга (доступного для операционных систем iOS, Android и РЕД ОС), возможности разработки и подключения дополнительных датчиков (датчика контроля за капельницей пациента, датчика дыхания), а так же планируется установка модуля для сбора и хранения данных.

×

Об авторах

Елена Владимировна Глушак

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики

Автор, ответственный за переписку.
Email: evglushak@yandex.ru

к.т.н., доцент кафедры сетей и систем связи 

Россия, Самара

Олег Андреевич Сенгилевцев

Самарский государственный медицинский университет

Email: odmin@samsmu.ru

начальник центра системного администрирования и развития локально-вычислительных сетей

Россия, Самара

Список литературы

  1. Аль-Наггар Я.М. Исследование методов кластеризации и оценки качества обслуживания в сетях интернета вещей на основе нечеткой логики: дис. … канд. тех. наук. М., 2016. 165 с.
  2. Лобанов В.М. Экспериментальный стенд для исследования возможности использования тела человека в качестве среды передачи цифровых данных // Медицинская техника. 2009. №6. C. 17–21.
  3. Павлов К.А. Исследование возможности передачи электрического сигнала через тело человека // Микроэлектроника и информатика: материалы 15-й Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов. М.: МИЭТ, 2008. C. 278.
  4. Павлов К.А. Первые шаги к созданию техно-логии передачи данных через тело человека // Молодежь и современные информационные технологии: материалы VII Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Томск: СПБ Графикс, 2009. C. 51–52.
  5. Сверхширокополосные беспроводные нательные сенсорные сети / А.С. Дмитриев [и др.] // Радиотехника и электроника. 2013. Т. 58, № 12. С. 1160–1170.
  6. Павлов К.А. Исследование системы передачи данных с использованием тела человека в качестве передающей среды // II Научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов: материалы конференции. М.: НП «ЦРП ЗелАО г. Москвы», 2010. C. 32.
  7. Датчик температуры с интерфейсом 1-Wire. URL: http://mypractic.ru/ds18b20-datchik-temperatury-s-interfejsom-1-wire-opisanie-na-russkom-yazyke.html (дата обращения: 05.09.2023).
  8. Подключение датчика сердечного ритма. URL: http://www.electronica52.in.ua/proekty-arduino/arduino_ad8232 (дата обращения: 05.09.2023).
  9. Пульсоксиметрия от Maxim: новый датчик MAX30102. URL:https://www.compel.ru/lib/77838 (дата об-ращения: 07.09.2023).
  10. Подключения акселерометра ADXL345 к Arduino. URL: https://robot-kit.ru/article/Accelerometer-Arduino-ADXL345 (дата обращения: 07.09.2023).
  11. Радиомодуль nRF24L01. Обзор. URL: https://robototehnika.ru/content/article/radiomodul-nrf24l01-chast-1-obzor (дата обращения: 08.09.2023).
  12. Arduino Nano V3.0 CH340 на ATmega328. URL: https://compacttool.ru/viewtovar.php?id=482 (дата обращения: 06.09.2023).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1. Датчик температуры

Скачать (73KB)
3. Рисунок 2. Датчик ЭКГ на базе микросхемы AD8232

Скачать (133KB)
4. Рисунок 3. Основная схема снятия

Скачать (88KB)
5. Рисунок 4а. Неотфильтрованный сигнал

Скачать (95KB)
6. Рисунок 4б. Отфильтрованный сигнал

Скачать (87KB)
7. Рисунок 4в. Пульс

Скачать (49KB)
8. Рисунок 4г. Импульс сокращения сердца

Скачать (68KB)
9. Рисунок 5. Сенсорный модуль MAX30102

Скачать (179KB)
10. Рисунок 6. Содержание кислорода в крови

Скачать (52KB)
11. Рисунок 7. Внешний вид акселерометра ADXL34

Скачать (152KB)
12. Рисунок 8. Высокочастотный всплеск сигнала при легком ударе по оси Z

Скачать (167KB)
13. Рисунок 9. Радиомодуль nRF24L01

Скачать (108KB)
14. Рисунок 10. Цветной графический TFT-экран

Скачать (76KB)
15. Рисунок 11. Микроконтроллер ATmega2560

Скачать (104KB)
16. Рисунок 12. Плата ArduinoNano CH340

Скачать (146KB)
17. Рисунок 13. Макетная плата

Скачать (351KB)
18. Рисунок 14. Собранный макет передатчика

Скачать (393KB)
19. Рисунок 15. Приемник

Скачать (110KB)
20. Рисунок 16. Логика работы передатчика

Скачать (180KB)
21. Рисунок 17. Логика работы приемника

Скачать (98KB)

© Глушак Е.В., Сенгилевцев О.А., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах