The 2023 wearable photoplethysmography roadmap

Photoplethysmography is a key sensing technology which is used in wearable devices such as smartwatches and fitness trackers. Currently, photoplethysmography sensors are used to monitor physiological parameters including heart rate and heart rhythm, and to track activities like sleep and exercise. Yet, wearable photoplethysmography has potential to provide much more information on health and wellbeing, which could inform clinical decision making. This Roadmap outlines directions for research and development to realise the full potential of wearable photoplethysmography. Experts discuss key topics within the areas of sensor design, signal processing, clinical applications, and research directions. Their perspectives provide valuable guidance to researchers developing wearable photoplethysmography technology

New methods for continuous non-invasive blood pressure measurement

Hlavním cílem této práce je nalezení nové metodiky pro měření kontinuálního neinvazivního krevního tlaku na základě rychlosti šíření pulzní vlny v krevním řečišti. Práce se opírá o rešerši zabývající se základním modelem pro stanovení kontinuálního neinvazivního krevního tlaku na základě měření zpoždění pulzní vlny a jeho rozšířením. Z informací získaných z rešerše se upravila metodika měření doby zpoždění pulzní vlny / rychlosti šíření pulzní vlny, aby bylo možné docílit přesnějších výsledků a omezit tak lidský faktor, který způsobuje významnou nepřesnost vlivem nedokonalého rozmístění senzorů. Rešerše se rovněž podrobně zabývá modely pro stanovení kontinuálního neinvazivního krevního tlaku a jejich úprav zajištujících zvýšení přesnosti. Mezi úpravy modelů zejména patří vstupní parametry popisující krevní oběh - systémový cévní odpor, elasticita cév, tuhost cév. Práce se taky zabývá úpravami stávajícího modelu krevního řečiště pro bližší přizpůsobení fyzického modelu k reálnému cévnímu systému lidského těla. Mezi tyto úpravy patří i funkce baroreflexu či simulace různé tvrdosti stěny umělých cévních segmentů. Protože se jedná o simulační model krevního řečiště, důležitým krokem je také měření tlakové a objemové pulzní vlny, kde není možné využít konvenční senzory pro fotopletysmografii kvůli absenci částic pohlcující světlo. Na základě experimentálního měření pro různé nastavení modelu krevního řečiště bylo provedeno měření pulzní vlny pomocí tlakových a kapacitních senzorů s následným zpracováním měřených signálů a detekcí příznaků charakterizující pulzní vlnu. Na základě příznaku byly stanoveny predikční regresní modely, které vykazovaly dostatečnou přesnost jejich určení, a tak následovaly dvě metody pro získání parametru o tvrdosti cévní stěny na základě měřitelných parametrů. První metodou byl predikční regresní model, který vykazoval přesnost 74,1 % a druhou metodou byl adaptivní neuro-fuzzy inferenční systém, který vykazoval přesnost 98,7 %. Tyto stanovení rychlosti pulzní vlny bylo ověřeno dalším přímým měřením pulzní vlny a výsledky byly srovnány. Výsledkem disertační práce je určení rychlosti šíření pulzní vlny s využitím pouze jednoho pletysmografického senzoru bez nutnosti měření na dvou různých místech s přesným měřením vzdálenosti a možnosti aplikace v klinické praxi.The main objective of this work is to find a new methodology for measuring continuous non-invasive blood pressure based on the pulse wave velocity in the vascular system. The work is based on the literature research of the basic model for the determination of non-invasive continuous blood pressure based on the measurement of pulse transit time. From the information obtained from the review, the methodology of measuring the pulse transit time/pulse wave velocity was modified in order to achieve more accurate results and to reduce the human factor that causes significant inaccuracy due to imperfect sensor placement. The review discusses in detail the models for continuous non-invasive blood pressure estimation and their modifications to ensure increased accuracy. In particular, model modifications include input parameters describing blood circulation - systemic vascular resistance, vascular elasticity, and vascular stiffness. The thesis deals with modifications to the existing physical vascular model to more closely mimic the real vascular system of the human body. These modifications include the baroreflex function or the simulation of different wall hardness of artificial arterial segments. As this is a simulation model of the vascular system, the measurement of pressure and volume pulse wave is also an important step, where it is not possible to use photoplethysmography method due to the absence of light absorbing particles. Based on the experimental measurements for different settings of the vascular model, pulse wave measurements were performed using pressure and capacitive sensors with subsequent processing of the measured signals and detection of the pulse wave features. Predictive regression models were established based on the pulse wave features and showed sufficient accuracy in their determination, followed by two methods for obtaining the parameter on the hardness of the vascular wall based on the measurable parameters. The first method was a predictive regression model, which showed an accuracy of 74.1 %, and the second method was an adaptive neuro-fuzzy inference system, which showed an accuracy of 98.7 %. These pulse wave velocity determinations were verified by further direct pulse wave measurements and the results were compared. The dissertation results in the determination of pulse wave propagation velocity using only one plethysmographic sensor without the need for measurements at two different locations with accurate distance measurements and the possibility of application in clinical practice.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívyhově

The 2023 wearable photoplethysmography roadmap

Photoplethysmography is a key sensing technology which is used in wearable devices such as smartwatches and fitness trackers. Currently, photoplethysmography sensors are used to monitor physiological parameters including heart rate and heart rhythm, and to track activities like sleep and exercise. Yet, wearable photoplethysmography has potential to provide much more information on health and wellbeing, which could inform clinical decision making. This Roadmap outlines directions for research and development to realise the full potential of wearable photoplethysmography. Experts discuss key topics within the areas of sensor design, signal processing, clinical applications, and research directions. Their perspectives provide valuable guidance to researchers developing wearable photoplethysmography technology

Non-invasive wearable sensing system for sleep disorder monitoring

Dissertação de mestrado, Engenharia Electrónica e Telecomunicações, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2017This Master Thesis introduced a proposal of a remote sensory system for the detection of sleep disorders in geriatric outpatients. Although the most accurate solution would be an in-depth study in a sleep clinic, it is not a realistic environment for the elderly. The objective is that the patient stays at home, and without changing their daily routines, the clinicians get objective information in order to make a correct diagnosis of the sleep disorders. Sleep disorders are often classified as medical disorders corresponding to modifications on the sleep patterns and the amount of these modifications increase with age. However, regularly, these illnesses are undiagnosed, since is hard for the patients to explain the symptoms to the doctor. To achieve the proposed objective, we studied the polysomnography bio-signals that could be used to accurate reflect the sleep disorders occurrences. We designed a Body Sensor Network (BSN) to be divided into both movement assessment (Accelerometer and Gyroscope) and biomedical signals (EMG, ECG, PPG, GSR) evaluation. These signals, reflecting both breathing and cardiac activities, are processed by a specifically developed algorithm. The reduction of the number of sensors was also envisaged, and it was decided to use 3 biomedical sensors instead of the minimum of 22 sensors used by polysomnography. Thus, to offer better visualization of the recorded signals a software interface was developed to include the processing and visualization of the signals. To identify the sleep stage and apnea state, we settled an algorithm that processes both ECG and EMG. To validate this algorithm, it was decided to use two sources of data: PhysioNet data base containing ECG and EMG signals and data recorded by our BSN on volunteers. With this work, we were able to build a BSN capable of detecting a set of sleep disorders, without using any invasive method. The network provides reliable data, and using the developed interface, it helps elderly health providers to carry out an in-depth analysis of the information and to better identify sleep disorders.Este trabalho introduz uma proposta de uma monitorização remota de saúde para a deteção de desordens de sono em pacientes ambulatórios geriátricos. As desordens de sono são as condições que afetam a habilidade de dormir bem regularmente. Podem ser causadas por um problema de saúde ou por elevado stress. Embora a solução mais precisa seja um estudo aprofundado numa clínica de sono, este não corresponde a um cenário realista para os idosos, corrompendo os dados registados devido ao stress associado ao ambiente desconhecido. De modo a que o paciente não saia de sua casa e não altere as suas rotinas diárias, o sistema desenvolvido tem um uso simples que pode ser utilizado num ambiente amigável e seguro para o paciente. Isto irá providenciar informação objetiva aos clínicos, de modo a diagnosticar as desordens de sono de maneira correta, já que os pacientes por vezes têm dificuldade em explicar os sintomas aos médicos durante a consulta, o que vai provocar um elevado número de casos subdiagnosticados. O primeiro passo a tomar, de modo a criar um sistema de monitoramento remoto doméstico, é definir quais são os sinais a monitorizar. O primeiro sinal definido para ser alvo de monitoramento foi o Eletrocardiograma (ECG). A razão deve-se ao fato de este sinal já ter sido empregado em variadíssimos estudos relativos ao sono, em que os pesquisadores utilizam a Heart Rate Variability (HRV) para a deteção de apneias de sono (tanto no domínio do tempo ou frequência) e outros transtornos de sono. Neste trabalho vamos tentar identificar episódios de acoplamento cardiorrespiratório, ao analisar a HRV. O segundo sinal a ser eleito foi o Eletromiograma (EMG) proveniente do queixo. Este sinal foi escolhido, devido à correlação que tinha com o sinal ECG na presença de episódios de apneia obstrutivos. Este fenómeno deve-se à dificuldade que o paciente tem ao inspirar, pois como tem as vias respiratórias obstruídas, o ar não chega aos pulmões. Isto vai levar a um esforço extra por parte do paciente, que se vai traduzir num aumento de amplitude do sinal. Esta variação vai novamente aparecer dez ou mais segundos depois, quando o ar voltar a entrar nos pulmões, e o paciente voltar a respirar normalmente. Para além de estes dois sinais biomédicos, também vamos monitorizar o sinal Fotopletismografia (PPG) e a resposta galvânica da pele (GSR). O PPG é usado para detetar as diferenças no volume do sangue, de modo a avaliar a circulação periférica enquanto que a resposta galvânica mede a condutividade da pele. Ambos os sinais apresentaram características distintivas na presença de apneia, e podem ser alvo de estudo detalhado em trabalhos futuros. Em termos de sinal de movimento, foram gravados e analisados os sinais do acelerómetros e giroscópios em dois locais distintos: na região do diafragma, de modo a obter dados que se possam correlacionar com doenças respiratórias relacionadas com o sono, e na coxa esquerda. Esta informação não vai ser utilizada minuciosamente no presente trabalho, mas no futuro irá ser empregada de modo a ser correlacionada com distúrbios do movimento do sono. Identificados os sinais a ser supervisionados e a informação proveniente, vai ser desenvolvido um algoritmo para diferenciar o estado de apneia obstrutiva (OSA) e o estado de sono normal (NS). No algoritmo proposto foi processado o sinal ECG de modo a obter a HRV. O nosso algoritmo foi baseado no domínio da frequência, dado que a literatura aponta como a forma mais adequada para revelar diferenças de episódios de apneia obstrutiva e sono normal [1]. Ao processar a HRV, obtemos as suas características, e é efetuada a densidade espetral de potência (PSD) na Very Low Frequency (VLF) e High Frequency (HF). Escolhemos estas duas bandas de frequência, porque está provado que são as melhores na distinção entre o estado de sono e o estado de apneia. No caso da VLF, o máximo em OSA é mais proeminente que no NS. Já o inverso ocorre na banda de HF, em que no estado NS, existe um pico que surge devido à arritmia do seio respiratório (RSA) e que normalmente tem o aspeto de uma curva gaussiana. Reconhecidas as diferenças entre os dois estados, são definidos thresholds para estado de apneia e estado de sono normal. Estes limites serão verificado por uma Moving Average Window com um tamanho de 60 segundos. No começo, o algoritmo vai desprezar os primeiro 60 segundos. Após este período, a janela média móvel vai fazer a PSD para HF e VLF e verifica se para ambos os resultados, o threshold é cumprido. Caso os limites sejam atingidos, a janela desloca-se 10 segundos, e aplica os mesmo método, durante os próximos 50 segundos, de modo a termos os valores para 60 segundos. Após a recolha total de dados, é feita a média dos 60 segundos para as duas bandas de frequência. Se ambas atingirem o threshold definido, o intervalo é definido como OSA. Para testar este algoritmo foram utilizadas duas bases de dados: a PhysioNet, que tem informação clinicamente anotada por médicos e é utilizada em diversos trabalhos nesta área, e também iremos testar na informação recolhida pela nossa rede de sensores. Relativamente à base de dados da PhysioNet, os resultados obtidos foram bastante satisfatórios, com precisão a 87,8%, especificidade a 89,9% e sensibilidade a 86,3%. No caso dos sinais recolhidos pela rede de sensores proposta, foi escolhido um dos voluntários que já tinha sido previamente diagnósticos com apneia severa de modo a aumentar as nossas chances de encontrar episódios de apneia. Não foi possível definir valores para a precisão, especificidade e sensibilidade já que não temos um sinal de referência com anotações médicas, para compararmos com os resultados obtidos pelo nosso algoritmo. Em alguns intervalos que foram identificados como episódios de apneia, os sinais recolhidos foram verificados no domínio do tempo, e foram encontradas correlações entre o sinal HRV, EMG, acelerómetro e giroscópio, em que estes dois últimos são sinais obtidos oriundos do peito. De modo a aumentar a precisão do sistema proposto, o próximo passo vai ser incluir o sinal EMG no nosso sistema. Como foi observado em literatura previamente lida, é possível usar a PSD no sinal EMG, para diferenciar entre indivíduos com determinada patologia e indivíduos saudáveis [2]. Por isso aplicamos a PSD no sinal EMG, nos dois diferentes estados (NS e OSA) e obtivemos curvas semelhantes para ambos os estados, obtidas no sinal ECG. Tal fato deve-se provavelmente à componente respiratória que vai influenciar o sinal muscular obtido do queixo. De modo a que os sinais sejam facilmente visualizados, também foi desenvolvida uma interface gráfica, na aplicação do Matlab™ GUIDE, que irá dar aos utilizadores acesso aos sinais gravados pela nossa rede de sensores, e possivelmente a aplicação do algoritmo proposto, para vermos em que pontos os episódios de apneia ocorreram

Development of miniaturized antennas and adaptive tuning solutions for body sensor network applications

Wireless Sensor Networks (WSNs) are currently having a revolutionary impact in rapidly emerging wearable applications such as health and fitness monitoring amongst many others. These types of Body Sensor Network (BSN) applications require highly integrated wireless sensor devices for use in a wearable configuration, to monitor various physiological parameters of the user. These new requirements are currently posing significant design challenges from an antenna perspective. This work addresses several design challenges relating to antenna design for these types of applications. In this thesis, a review of current antenna solutions for WSN applications is first presented, investigating both commercial and academic solutions. Key design challenges are then identified relating to antenna size and performance. A detailed investigation of the effects of the human body on antenna impedance characteristics is then presented. A first-generation antenna tuning system is then developed. This system enables the antenna impedance to be tuned adaptively in the presence of the human body. Three new antenna designs are also presented. A compact, low-cost 433 MHz antenna design is first reported and the effects of the human body on the impedance of the antenna are investigated. A tunable version of this antenna is then developed, using a higher performance, second-generation tuner that is integrated within the antenna element itself, enabling autonomous tuning in the presence of the human body. Finally, a compact sized, dual-band antenna is reported that covers both the 433 MHz and 2.45 GHz bands to provide improved quality of service (QoS) in WSN applications. To date, state-of-the-art WSN devices are relatively simple in design with limited antenna options available, especially for the lower UHF bands. In addition, current devices have no capability to deal with changing antenna environments such as in wearable BSN applications. This thesis presents several contributions that advance the state-of-the-art in this area, relating to the design of miniaturized WSN antennas and the development of antenna tuning solutions for BSN applications