Investigations of a model of the blood vessel part

Przedstawiona praca dotyczy modelowania właściwości dynamicznych systemu naczyń krwionośnych. W pracy wykorzystuje się uzyskaną eksperymentalnie transmitancję fragmentu systemu naczyń krwionośnych znajdującego się pomiędzy stawem łokciowym i nadgarstkiem. W artykule rozważa się dwa modele podatnej tętnicy, które są badane w aspekcie dopasowania do danych uzyskanych doświadczalnie. Do dalszych prac zostaje wybrany model charakteryzujący się dużym stopniem dopasowania do danych eksperymentalnych, uwzględniający rzeczywiste zachowanie cieczy w odkształconej podatnie tętnicy.The paper concerns the modeling of dynamic specificity of blood vessel. The simple physical models of blood vessel part were investigated. In the experiments a PPG signal was used. The optoelectronic sensors were installed on a wrist and forearm. After the acquisition, the obtained samples of the PPG signal were identified by the RLS method. As a result of the experiments the transfer function of the investigated blood vessel part was obtained. This transmittance is described with Eq. (4), and its step response is shown in Fig. 2. In the work two physical models are considered. The structures of these models are shown in Figs.1 and 3. The first one uses the phenomenon of suppressed oscillations, while the second one - the phenomenon of impact of the liquid wave. The transfer functions of the models are described by Eqs. (6) and (13), respectively. In the study compatibility between the obtained transfer function and the physical models was verified. The transfer function of blood vessel and the transfer functions of physical models were compared. Their step responses were compared, too. Finally, the correspondence between the second physical model and the transmittance of the blood vessel part was experimentally proved

Application of Allan variance to research of heart rate variability

Zmienność rytmu serca jest powszechnie występującym zjawiskiem fizjologicznym. Do jego parametryzacji wykorzystuje się typowe wielkości statystyczne, do których należy wartość średnia i odchylenie standardowe. W pracy zaproponowano wykorzystanie do jej oceny wariancji Allana, która jest użyteczna w ocenie jakości oscylatorów elektronicznych. Zaprezentowano adaptację metody obliczeniowej wariancji Allana, którą dostosowano do specyfiki badanego sygnału oraz wyniki uzyskane dla trzech 10-minutowych przebiegów akcji serca.The heart rate variability - HRV, is a general physiological phenomenon. The analysis of HRV is a simple and noninvasive clinical examination of heart and autonomic nervous system. In the time domain the periods of electrocardiographic signal (ECG) or photoplethysmographic signal (PPG) are detected. Next, typical statistical parameters such as e.g. the average value, the standard deviation of these periods are calculated. The Allan variance is a recommended measure of instability of oscillators. The human heart is an oscillator too, so the Allan variance has been proposed to evaluate its rhythm variability. The procedure of calculation of the Allan variance has been modified, because the fundamental frequency of the heart rhythm is unknown. This modification is described by Eqs. 1 - 5, and shown in Fig. 1. In the experiments the PPG signal has been used. The histograms of the heart rhythm periods are presented in Fig. 2. The obtained values of the heart rhythm Allan variance are shown in Fig. 3. The obtained results enable identification of the kind of a noise component occurring in the heart rhythm

The detection of segmentation errors in a photoplethysmographic signal

Tematyka pracy związana jest z analizą zmienności rytmu serca, a dotyczy w szczególności detekcji błędów powstających podczas segmentacji procedury wyznaczającej zbiór okresów przebiegu. W artykule omówiono i zilustrowano podstawowe przyczyny błędów segmentacji. Zaproponowano dwa algorytmy detekcyjne wykorzystujące statystyczne przedziały tolerancji, które następnie przetestowano i oceniono przy użyciu posiadanego zbioru 5-minutowych przebiegów sygnału fotopletyzmograficznego.The paper concerns the detection of segmentation errors in a photoplethysmographic signal (PPG). In the paper, the causes of segmentation errors are considered. The technical causes are presented in Figs. 1 and 2 while the biological causes are shown in Fig. 3. Two algorithms of detection of errors are proposed. Both algorithms use statistical tolerance ranges, which are described by Eq. 1. The principles of operation of these algorithms are given in Eqs. 2 and 3. In the study the efficiency of these algorithms was evaluated using the factor of errors defined by Eq. 4. For both algorithms the sensitivity (SE), specificity (SP) and positive prediction value (PPV) and negative prediction value (NPV) were calculated, too. In the experiments real photoplethysmographic signals were analyzed. Time duration of each signal was equal to 5 min. The coefficients of errors obtained for both algorithms are presented in Fig. 4. The comparison of the sensitivity and the positive prediction value is shown in Fig. 5. The causes of differences between the obtained values of the coefficients are considered. The possibility of improvement of SE and PPV is also analyzed

The algorithms of photoplethysmographic signal conditioning

W pracy omówiono wybrane algorytmy przeznaczone do kondycjonowania sygnału fotopletyzmograficznego (PPG). Zaprezentowano konfigurację analogowej części toru akwizycji. Zaproponowano metodę określania pasma szumów i redukcji składowej o charakterze szumowym. Dokonano wyboru optymalnej metody segmentacji przebiegu. Zaproponowano algorytm do wykrywania patologicznych zaburzeń miarowości pracy serca. Zaprezentowano model przebiegu sygnału PPG i wyniki jego parametryzacji.The selected algorithms of photoplethysmographic signal (PPG) conditioning have been described. The configuration of the analog part of an acquistion circuit was presented. The evaluation of the noise band and the method of noise component reduction have been proposed. The optimal method of PPG signal segmentation was selected. The algorithm for detectingpathological disturbances of the heart rhythm was proposed. The model of PPG waveform and results of its parameterization were presented

The microprocessor device for numbering of UDP packets

Najistotniejszą wadą protokołu UDP jest brak synchronizacji pomiędzy wysyłaniem i odbiorem kolejnych pakietów. Ten problem można rozwiązać poprzez nadawanie pakietom numerów, które były zapisywane w pierwszych bajtach pakietu. Ponieważ profesjonalne medyczne urzadzenia pomiarowe, dysponujące możliwością transmisji danych, nie są wyposażone w opcje przygotowania pakietów UDP, zadanie numeracji pakietów powierzono dodatkowemu urządzeniu mikroprocesorowemu, które umieszczono pomiędzy medycznym urządzeniem pomiarowym a transeiverem GPRS. W pracy przeprowadzono analizę konstrukcji urządzenia mikroprocesorowego przeznaczonego do numeracji pakietów UDP oraz opisano jego właściwości sprzętowe i programowe.In the UDP protocol, data are transmitted in packets, but the synchronization between transmission and reception of successive packet is not ensured. This problem can be solved by the use of packets numbering. The numbers can be calculated and written as a first and second byte of packets. Because the professional medical measurements devices cannot number data packets, the numbering of data packets can be performed with a specialized additional device, placed between the medical devices and GPRS transceiver. In the paper, the microprocessor device for UDP packets numbering has been described. The attributes of hardware and software have been discussed