文摘

呼吸速率是一个重要的参数对许多健康、家庭护理、工作,或者运动的应用程序。在本文中,一个新的可穿戴传感系统基于压阻FlexiForce传感器了。传感器可以被附加到任何常见的胸带。一个紧凑的3 d套管设计和3 d打印机打印。这个套管集成系统的传感器和所有辅助元素:单片机,电池,蓝牙模块,连接,电池充电器,采集电路。我们所知,这是第一个研究呈现FlexiForce呼吸传感器,包括所有系统元素在一个紧凑的外壳。源文件与套管已经出版的设计重用的补充材料任何感兴趣的研究者。传感系统进行了测试与21个学科不同的呼吸率。开发了两种不同的算法来获得呼吸速率传感器记录的电压信号。进行了统计检验来确定最优计算时间窗口和算法。 This approach is also novel in this field. Low error values were obtained for a time window of 27 s with an algorithm based on the calculation of time between zero-crossings (4.02%) and with an algorithm based on counting them (3.40%). To promote research transparency and reusability, the dataset with the recorded data and the source code of the algorithms and statistical tests have also been published. Therefore, an open, replicable, low-error, wearable, wireless, and compact sensing system to measure respiratory rate was developed and tested.

1。介绍

人类生理生命体征的监测,如心率、呼吸率(RR),血氧浓度,体温,血压,是越来越感兴趣的领域有很多应用程序。具体来说,呼吸速率是广泛应用于医疗应用,如发现不正常的呼吸模式1)或肺部疾病(2];阻塞性睡眠呼吸暂停的诊断(3),慢性阻塞性肺疾病(4),或哮喘5];监测麻醉患者的7 (6];监控在磁共振成像(MRI) (7];指示为心脏骤停(8),不平衡或失败的神经、心血管、或排泄9系统(8];预防婴儿猝死综合症(9];或进入重症监护室。呼吸速率的监测也适用于职业健康(10]。呼吸速率提供了关于工人的心理生理条件的信息,尤其有趣的飞行员,司机,或者运营商重要的机器。它可以用来检测报警疲劳的症状或晕倒。在其他领域也很有用,它像家庭护理11)、体育(12]。

有几个可穿戴方法正确测量呼吸速率(13]。一个可能的方法是检测呼吸气流的速度或体积的变化。例如,廖et al。14提出了一种电容式流量传感器。压力变化引起的气流感应电容感应板的变化。其他传感器,探测监测呼吸气流变化描述(15,16]。

有研究提出了传感器基于声音的录音与流动的空气通过气道相关科目。在这方面,南et al。17)使用智能手机的内置麦克风或简单的耳机麦克风放在鼻子。内置的麦克风在固定位置手动举行主题,假设没有位移在实验。信封的呼吸声音的振幅范围在0.45 - -0.9(振幅单位)。RR的可靠估计,背景噪音一直降到最低。呼吸率可以准确估计即使麦克风离鼻子30厘米。

另一组研究记录的温度在呼吸吸入或呼出空气。曹et al。5)提出了一个基于蓝牙hot-film流量传感器。它是基于对流换热。射流流动条件的变化导致了电影的阻力的变化。传感器由一个微/ nanothin电影插入管。流速覆盖-100 - 0.1 L / min被认为是在传感器的设计。运动是包含在验证测试,同时也记录了三轴加速度运动强度进行评估。类似的传感器基于这一原则是由黄,黄18)和Milici et al。19]。

几个作者注册空气湿度的变化获得RR。彭日成et al。20.)设计了一种多孔石墨烯网络监控的呼吸。它可以用来监控嘴巴和鼻子呼吸,包括呼吸模式,如正常,深深的呼吸。所描述的系统是一个需要改进的初始原型商业化。其他方法来检测湿度的变化被Farahani评论中描述et al。21)和Ascorbe et al。22]。

化学传感器也被使用在这个领域来分析呼吸空气组件和获得的RR的结果分析。片瞳et al。23)提出了一个传感器来测量二氧化碳(有限公司₂基于光学吸收光谱。调查中的其他化学方法讨论了Imani et al。24)和Guntner et al。25]。

用手机摄像头拍摄的图像也被用来确定RR。Karlen等的工作。26)是基于把一根手指放在手机镜头的相机,从感兴趣的区域提取成像photoplethysmogram估计RR。运动工件检测和标记。然后,两种算法被用来获得RR。系统提出了6次/分钟的均方根误差,是高得多的呼吸率大于20次/分钟。录音与错误的数量由于工件参考设备被排除在外。也是完成了RR小于6次/分钟的录音或大于40次/分钟。史高丽et al。27)提出了一个类似的方法使用强度的绿色带视频信号的变化。

一组研究测量电bioimpedance的变化,发生在呼吸。Metshein[工作28)提出了一个电极的衬衫来衡量电bioimpedance使用大型平板电极。他们是由铝箔和接触凝胶覆盖着。电bioimpedance测量在175 - 300的范围Ω,大约。验证实验包括运动给人体运动的影响被测信号。电极的运动和位移的影响结果。位移长衬衫是特别重要的实验。最好的电极位置配置,匹配的心脏的位置,肺,和大血管。同样,安萨里et al。29日从电阻抗)决定RR。在这种情况下,它使用只有四电极测量了武器。

也有研究使用雷达测量的RR。Kukkapalli et al。30.)提出了一个微型雷达系统设计成一个可穿戴的脖子上的吊坠。该系统使用雷达和胸壁之间的相对运动估计RR。雷达24 GHz操作;自定义活动模拟放大器电路设计以提高灵敏度。与无线数据传输模块是用于数据收集。十个调查对象参加了验证实验中执行静态位置。雷达技术已被广泛用于RR检测,但主要是在nonwearable系统(31日]。

几个传感系统提出了检测胸部运动与呼吸有关。丹等。4)描述一个惯性传感器平台获得角速度波形计算RR。传感器在胸骨上切迹,位于胸骨上缘。这个职位造成噪音信号,必须过滤。传感系统连接,确保信号传输的稳定性。惯性传感器也被在埃尔南德斯等人的作品。32),埃斯特拉达et al。33]。

最后,一组传感器注册变形的胸部呼吸。这项工作中所开发的传感器是基于这一原则。有更早已经存在在这一类工作。表1显示了传感系统的比较提出了与几个相关艺术品的状态中。一些最相关的呼吸道传感系统的特性进行了比较。所有的研究包括在表中1检测胸的动作。他们的共同点用胸带附加传感器,传感器中采用的方法是在这项研究中提出的。然而,有大的差异传感原理、硬件处理单元,数据处理技术,或数据传输技术等因素。

Hesse et al。12使用电阻值电阻器]设计了一个呼吸传感器。胸运动记录,RR使用峰值检测算法计算。一个简单的机械住房机制组成的两个二次板块集成电阻值电阻器。住房机制是附加到胸带,其中包括系统的其他元素。因此,机械的住房机制并未包含单片机,内存、电池或其他辅助元素,因为他们分别连接到带。传感器评估了五个主题,获得好结果正常,深呼吸。本地数据处理在同一表带。

一个传感器,可戴在胸口也由Mahbub et al。1]。在这种情况下,压电换能器组成的传感元件是一种铁电聚合物,聚偏二氟乙烯(PVDF)。PVDF有快速响应时间振动由于胸部扩张。传感器由一阶等效电路建模组成的热容分流的热阻。传感器产生的电荷(峰400 pA)的振幅响应振动由于呼吸。电荷放大器产生一个输出电压与集成电荷成正比。这个电压范围从0.7到1 Vpp。一个定制的集成电路负责处理和无线发送数据。传感器验证只有一个主题,显示呼吸检测。同样,Ciobotariu等人的作品。34)和Rotariu et al。35]介绍了压电胸带测量呼吸活动。第一个工作是使用GSM / GPRS无线传输,而第二个原型与中央计算机通过USB电缆。所有的研究包括一个结构化的评估传感器。

霍夫曼et al。2]估计呼吸量使用纺织综合力传感器基于平板电容器的原则。传感器是由不同层次的纺织品。一个可压缩的3 d纺织是传感器的核心。顶部和底部的3 d纺织、导电织物形成板电容器的电极。胸腔的扩张在呼吸织物厚度的变化引起的,这是测量电容值的变化。皮带的松紧,支持传感器被设定为10 N。压力测量范围是0.3到0.7 N /厘米。带的位置和传感器改变了经常在测量由于身体运动。这导致更大的错误。作者强调,一个可能的解决方案是系统的频繁调整。 However, this would affect usability and comfort. Eighteen subjects participated in the validation tests and results showed a high correlation of the measurements with respect to a reference device, although the estimation of the respiratory volume was not accurate enough (37.9% error). Tests included activities with movements. Similarly, Grlica et al. [36)提出了一种电容式传感器,检测到的电容的变化范围从0.1到0.5 pF正常呼吸。传感器由一个固定的三角形电极和一个矩形移动电极。电极位移总量大约是40毫米的深呼吸。杨的传感器等。37)包括一个低能蓝牙无线通信模块传输电容值一个智能手机。使用相同的传输技术在杨的工作等。38)与传感器集成在一个衬衫。分钟et al。39]给出了电容式传感器由导电织物和涤纶。传感器设计与足够的分辨率测量线性范围广泛的呼吸从不同的学科。力从0增加到3 N,生产445 - 510 pF的电容变化。作者强调,位置在测试期间可能会影响性能。

威特et al。6)设计一个系统来测量胸运动不断基于光纤传感器。具体来说,传感器是基于光纤布拉格光栅(FBG) macrobending效应,光学时域反射计。传感器是专为患者在MRI。在气候室在模拟器和测试。光纤光栅传感器可以拉伸伸长3%灵敏度0.32海里。结果表明,该传感器保留其稳定性不同的伸长。同样的原则(光纤光栅)也用于传感器Presti et al。40]。在这种情况下,一组12光纤光栅的设计。12光纤光栅在主体的躯干的位置进行优化。五个调查对象参加了验证的传感器和测量分析了离线,获得误差最小。所使用的光纤光栅也Massaroni et al。41)监测区划的和全球体积参数。六个调查对象参加了实验,获得一个错误潮汐体积的14%。同样,杨et al。42开发了一个基于光纤呼吸传感器,这一次,在微弯的效果。研究验证了RR手动通过计算呼吸的数量。传感带拉伸20毫米和40毫米,这与伸长的2.14%和4.28%。

Padasdao et al。9)提出了一个呼吸胸部传感器基于人类能量收获。现成的直流刷电动机是用来探测胸运动收获平均功率的函数。膨胀的胸部由于呼吸把电枢,运动的传播机器的齿轮和转子。电机是集成到一个塑料外壳和安装在一块感觉对身体稳定装置。1厘米和3厘米的位移被认为是在实验中。平均输出功率收获的电动机在6 - 72之间μw .消除运动工件,电压输出过滤与低通有限脉冲响应滤波器(杉木)。传感器验证了二十个科目,获得RR低误差的测量值。

摄影师的建议等。43)也是创新,因为他们提出了一个基于磁感应传感器获得RR。线圈是传感器的核心元件。传感器检测到人体阻抗的分布的变化由于胸通过电磁耦合运动与呼吸有关。完成了传感系统以单片机和蓝牙模块。传感器被放置在一个灵活的PCB。所有其他电子元器件(除了电源管理)也被安装在这里。线圈变形的影响,还研究了由于传感器是在衬衣口袋里进行设计的。四个调查对象参加了评估。作者强调的空间融合不同的传感器可以允许取消运动构件。然而,这并没有进行研究。

本文提出一种紧凑的无线传感系统基于压阻传感器(A201 FlexiForce传感器,Tekscan [44])来监测呼吸速率。我们可以看到在桌子上1黑森州的建议等。12)是最相关工作提出了传感系统。系统搜索进行了文献中,没有发现其他作品使用压敏电阻FlexiForce传感器,我们所知。本文的贡献和几个新艺术的状态:(我)压敏电阻FlexiForce传感器的一个关键方面是套管,因为它决定了传感器检测功能。在黑森州的工作等。12),套管设计的传感器,而其余的元素(单片机传输单元、闪存等)被认为是分开。因此,套管不包括在一个紧凑的方式。在本文中,我们提出一个无线FlexiForce传感器集成在一个单一的衡量RR的套管。所有系统组件(FlexiForce传感器、单片机、蓝牙模块,电池等)集成在可穿戴套管。一个3 d套管设计和印刷在普通的3 d打印机。文件的3 d设计套管已经出版作为补充材料(可用在这里任何感兴趣的研究人员)被重用(2)系统已经测试了几个科目使用节拍器。两个流行的算法用于呼吸速率的计算。此外,两种算法进行比较,以确定哪一个措施RR更准确。统计测试被用于这一目的。的最佳时间窗算法使用统计测试也已确定。这是一个新颖的方法在这一领域(3)另一个新奇的工作是创建了一个公共数据集的数据记录在测试。是公开的任何感兴趣的研究人员使用(45]。此外,该文件的所有数据处理(算法和统计测试)已经出版作为本文的补充材料。我们还没有找到任何其他研究呼吸监测,使得公共所有的研究数据和资源

2。原型设计

2.1。物理原型

一个传感器测量了呼吸速率通过检测胸部运动的变化。传感系统是为了被放置在胸带。系统采用了力敏电阻器(FSR)基于压阻效应(FlexiForce A201传感器,Tekscan)。这个传感器的特性曲线不是直线,但对数,如图1(厂家提供的曲线)。提供的电阻传感器下降随着施加的力增加。这个传感器适用于应用程序中力量的变化必须被检测到。这是RR的情况下测量。这个传感器的调理电路是一个简单的分压器,如图2。身上发生的典型操作区域的分析为应用程序一直执行摘要。对于这个分析,根据收集的数据中所描述的实验实验装置使用。首先,直方图与电压记录相关的传感器已经在图表示3(一个)。对于这个应用程序,重要的是,电压变化范围广泛。典型的操作区域范围从0.2 V至1.7 V。第二,电阻变化的柱状图在图表示3 (b)。第三,图3 (c)显示了直方图的力量与这些阻力值有关。典型的操作区域对应的力值在50 - 500 g。这些力值计算后阻力曲线的拟合方程由制造商提供。

典型地区的操作 ,力可以被认为与电导线性变化,根据制造商提供的数据表46]。

压阻传感器的传感系统将样品通过一个Arduino Pro迷你在采样频率为50 Hz,并使用一个HC-05蓝牙模块发送数据。收到的数据处理单元与蓝牙技术(即。、计算机、Android或iOS设备),如图4。然后,他们在MATLAB处理下载离线或任何其他数值计算软件。蓝牙模块的范围大约是10米的数据传输速率高达3 Mbps (47,48]。蓝牙模块的可靠性作为传感系统的一部分,也是衡量。为此,进行了四个实验。他们由传输已知值在不同距离的接收单位:1米,3米,5米和10米。传输的频率是50赫兹。传感系统在运动实验,发射机和接收机之间的障碍。每个实验进行了30分钟。结果,还没有收到任何的价值。丢失的数据包的平均比例为0.03%(标准差为0.01%)。

传感单元是由一个3.7 V, 150 mAh锂电池,虽然套管也是为了适应电池300 mAh, 400 mAh, 500 mAh能力。这些电池被选,因为他们可以集成到套管以紧凑的方式。当前消费的不同组件原型测量。平均的值如表所示2。这些值符合数据表中提供的制造商(46- - - - - -49]。原型的电池寿命也测量,获取平均值为3.83 h, 7.88 h, h和13.01 150毫安时的电池,300 mAh,分别和500 mAh的能力。电池被认为是放电电压低于3.6 V时,李的建议等。50]。关于他们的安全,大量使用锂离子电池。据统计,他们非常可靠的充电单元自失败率是在1000万年的一个细胞(51]。

TP4056板是用于管理电池充电。它可以确保在电池充电电流和电压保持不变。董事会由一个处理器和电池保护电路。它调节充电电流的条件下高功率操作或高环境温度。董事会也结束时的充电周期电流下降10%的程序价值。它也有一个内部MOSFET电池断开开关,以避免负面充电电流(52]。

对原型,支持的操作温度的值不同的组件从数据提取:蓝牙(-20 - 55°C), Arduino Pro迷你(-40到85°C),电池充电器(-40到85°C),和电池(-20 - 60°C)。传感系统不是为了被淹没在水里。然而,它不同于其他任何对象与聚乳酸材料印刷,这意味着套管可以承受雨水疲弱的影响。图5显示的照片套管外的传感系统的安装组件。

套管包含的所有元素的敏感元件是在欧特克软件设计的。这种外壳有两个主要部分:(我)一个元素印有标准包含压阻传感器的聚乳酸(PLA),调节电路,微处理器,蓝牙模块,电池,电池充电器(图6(一),图7和粉红色的例图8)(2)印有一个元素灵活的计划,允许传输胸部运动传感元件(图6 (b)和黑色的封面人物8)

传感系统是连接到带通过两个环耦合到灵活的部分。图9显示了一个外壳的背面的照片。传感单元设计上穿一件衣服,虽然直接接触皮肤也会成为可能。这个原型的总大小 (图8)。粉色的内部体积是30.42厘米³,而整个原型的重量103克(21 g电路,23 g的3 d打印套管,和59 g带和环)。套管已发表的3 d设计作为补充材料和可重复使用或转载任何感兴趣的研究者。

2.2。数据处理

接收到的信号测量呼吸速率在远程单元通过蓝牙,不同的处理操作。首先,数据过滤0.5 Hz-low-pass数字滤波器,它“平滑”的信号通过消除高频噪声。最小订单冷杉或无限脉冲响应(IIR)滤波器的阻带衰减60 dB和赔偿延误使用(53]。这个频率被选中,因为呼吸频率超过30 BPM是罕见的在日常生活中人类活动(54,55]。系统误差的分析也考虑执行截止频率范围在0.5 - -4.5赫兹,获得最低的0.5赫兹的误差值。此外,阻止这一趋势的信号(系统的增加或减少)由于传感器或运动主体在测试期间影响系统性能,线性是适合每个信号减去从原始信号(图10)。通过这种方式,系统的变化被移除。这些变化不相关,如果信号分析了短时间窗口。然而,他们在大窗户影响系统精度。因此,该预处理有助于防止算法在大窗户由于传感器故障动作除了呼吸。

然后,获得的最大和最小点是在一个给定的分析时间窗口 。为此,数据的一个子集,包括只分段时间窗口中的值。它有一个向量的形式( )。这个向量是用来计算对应于“零280轴”(ZA),根据以下方程: 在哪里是一个向量与过滤后的数据序列。的长度取决于窗口的时候,这是一个参数的最优值必须选择(见验证实验)。时间窗口幻灯片在整个信号。为了避免异常值由于孤立深呼吸可能提高值,峰值检测到至少285 0.03 V的重要性将所有检测到的中值的振幅峰值。执行模拟后的阈值被选中的范围0.013 - -0.13 V,因为它导致了错误值最低。

将用于检测零交叉的参考价值的数据。检测这些过境点,分段数据集将评估通过对连续两个样品吗 。如果不平等3实现,一个新的零交点将检测到的时间 将被添加到一个向量包含零交叉的时间窗口( )。 传感系统的采样频率,在这种情况下,50赫兹。

由于噪音,避免检测两个亲密零交叉的零交点位置将被删除从如果至少不不同,一组阈值从其他的元素 ,也就是说,如果不平等4是满意的。 在哪里向量的长度是 , 分析下的指数是零交点,剩下的零交叉索引吗 。的价值已经得到实际设置为500 ms。

然后,两个不同的算法用于测量RR。图11显示了两种算法的框图。算法的操作如下:

算法1。该算法是基于连续零交叉的时差(4,39]。首先,同时连续双零交点之间的区别(MTD)得到如下: 然后,与平均值的,呼吸速率RR(305每分钟呼吸,BPM)计算根据以下方程: 得到这个方程,这是考虑两个零交叉发生在一个呼吸周期(2 MTD s,是一个呼吸周期),RR在呼吸每分钟(如果一个呼吸发生在2 MTD s,在60秒,应该有60/2 MTD呼吸)。

算法2。该算法是基于计算穿过由零的数量(56]。为此,这个向量的长度了,直接零交叉的数量( )。然后,RR获得根据以下方程。 在哪里时间窗的持续时间(以秒为单位)。方程(7)是通过扩展的零交点数量为60秒 ,这样的零交点数1分钟。随着每一次呼吸由2零交叉,这个值除以2,RR。

滑动时间窗口使用的算法是一个参数,可以采取任何期望的价值。一旦选定一个时间窗口,RR每天更新秒。的方法计算的峰值或零交叉测量它们之间的距离已经广泛应用于先前的研究获得RR (10,40,57- - - - - -59]。

3所示。材料和方法

3.1。实验装置

设计了一种实验装置,验证所开发的传感器。实验涉及21个学科。15是男性和六个是女性。年龄从19到55年平均35。95年和10的标准偏差。5。受试者体重42至95公斤(平均70.76公斤和标准偏差为14.83公斤)。至于山庄,他们在1.52 - -1.83米的平均1.72米,标准偏差为7.51厘米。

胸区域的直径也测量,获取值从68到103厘米(平均87.90厘米和标准偏差为12.36厘米)。参与者的健康状况也会被记录下来。16个受试者宣布没有呼吸问题,而五个患有呼吸过敏和两个同样来自哮喘。受试者被要求戴上呼吸传感器放置在胸部,在隔膜的水平,如图12。传感器是通过蓝牙连接到电脑上运行一个程序,是专门为本研究开发的。计算机程序编写处理。

关于验证协议,每个实验对象被要求在一分钟呼吸的节奏节拍器。节拍器设置,以便受试者的节奏,12.5,15日,BPM 17.5, 20日和22.5。有研究文献中,使用这种方法(节拍器作为参考)来验证他们的传感系统在控制呼吸的情况下(4,17,27,57,60,61年]。BPM的参考价值被认为是符合人类典型的呼吸率(62年]。受试者被要求在不同位置重复实验:坐着不动,坐着运动,站不动,站在运动,散步。一分钟休息时间是连续两个实验。所有参与者收到书面和口头的信息研究,并获得了知情同意从他们发布数据匿名在公共存储库。

呼吸的每一组数据被记录在不同的文本文件(两个示例如图的信号13)。三十文件记录为每个主题(六BPM乘以五活动)。因此,总共630个文件收集的实验。文件处理离线获取RR根据数据处理的算法描述。MATLAB是用于执行处理。给出了MATLAB代码作为本文的补充材料。

图13显示了两个呼吸图的例子。上层信号包含九个呼吸周期。一个典型的呼吸信号有一个近似正弦形状的负斜率的灵感和过期的斜率为正。它也有了较高的峰值对应的情况下,所有的空气呼出和更低的峰值的时刻,所有的空气在肺部。典型的绝对斜率值0.1 - -0.2 V / s为低强度活动,0.2 - -0.28 V / s为中等强度的活动,和0.28 - -0.35 V / s为高强度活动。这些值估计的理论和信号记录在实验。斜率测量值很低,因为他们的端电压图表和呼吸信号频率很低。

3.2。验证实验

验证实验允许在确定传感器的准确性和优化处理算法及其参数。

,收集到的数据处理与数据处理中描述的两种算法。对于每一个算法,不同的RR为每个参与者获得和数据集(每个算法总共1260值,630)。此外,该算法受时间窗口的宽度计算用于执行RR。因此,25个不同时间窗口被认为:从6到30年代。窗户下面6 s并不被认为是自引用BPM值最低的频率有6 s的时期。至少需要一个周期获得的RR。Windows超过30年代并不认为,因为一个更新时间大于这个值可能会过度对于许多应用程序(26,63年,64年]。对于每一个时间窗口,整个分析重复(总共31500 RR值;15750 /算法)。消除趋势由于运动传感器只适用于大窗户(21岁以上算法1以上19 s算法2)因为没有减少错误被认为在短窗口。图14以图形的方式显示了结构的实验。

获得最佳的时间窗口,一个样本 - - - - - -测试使用。此测试适用于比较一个样本的均值与一个已知的参考价值。零假设如下: 在哪里是RR和意味着什么是BPM的参考价值设定的节拍器,这被认为是黄金标准。

具体来说,对于每一个时间窗口和重复执行这个测试的所有引用值BPM测试。总的来说,150年进行了测试。

这个测试的结果值大于显著性水平(0.05)中被确认。对与这些相关的时间窗口和参考价值值,不能拒绝零假设。换句话说,样本均值不能被认为是显著不同的参考价值。因此,我们可以假设传感器是测量RR准确的BPM和时间窗口。最多的时间窗口值大于0.05可以考虑候选人的最佳窗口。对于那些候选人windows的参考价值值低于0.05(意思是明显不同于参考价值),科恩测试可以执行量化效应的大小(65年]。它可以获得两个平均值的比值差异(其中一个可以参考价值)除以他们合用的标准差。小尺度效应是可取的。这将表明,RR和参考之间的差异值很小。效果的量化级(“经验法则”)中定义的阈值可以通过(66年]: (微不足道的影响), (小)效应, (介质效应)。否则,该效应可分为大。因此,最小尺度效应的时间窗口可以被认为是最优的。

与此同时,相对误差计算根据以下方程: 在哪里是测量RR和是BPM的参考价值设定的节拍器。总共1500错误值计算算法(2 * 6引用值* 25 * 5活动时间窗)。错误的手段是为所有活动和参考价值,获得50意味着错误(每时间窗25 /算法,2)。

确定最优算法的最佳时间窗,配对样本 - - - - - -执行测试,因为它是适当的比较两组之间的相关样品。执行这个测试相对误差的方法 。零假设如下: 在哪里的意思是差异。如果值小于或等于显著性水平(0.05),它可以假定两个配对样本(算法错误)是明显不同的。在这种情况下,最低的算法误差可以被认为是最好的。图14概述了验证实验。所有统计测试已经完成了R软件。R代码作为补充材料。

的错误,重要的是要强调一些结构性错误已经引入了采样频率和时间窗口选择,根据不同的算法。的算法1(基于时间测量),量化误差的采样频率设置为1/50年代在每个零交点。作为一个周期有两个零交叉,最大的结构性错误一个周期可以表示为每个引用相对而言BPM值(表3)。的算法2(基于零交点计数),时间窗口已经介绍了一些错误。所有时间窗口不整除的整数倍数下一半的呼吸周期的分析受到这个错误。对于这个算法,量化误差也会影响在一些极端情况下,零交点的出现与否取决于采样频率(零交叉出现完全的开始或者结束窗口)。考虑这两个效应(时间窗和采样频率),相关的最大相对误差(向上和向下)估计在桌子上4。应该注意的是,结构的极限误差计算表3和4是极端情况下的最大值。图15图形化地显示了一个示例的两个结构性错误。

4所示。结果

数据16和17代表平均误差25次windows下两种算法的分析和用于获得RR。这些平均值的标准差如表所示5。RR测量的值和源代码的意思是错误和标准差的计算已经附在本文作为补充材料。

表6显示了值的一个示例 - - - - - -每次测试窗口。针对此表,很明显,27个第二窗口有更多在这种情况下值大于0.05:4。这意味着RR平均价值和参考价值可以认为这个时间窗口和BPM相等。因此,这是这个实验最优窗口中定义的术语。

科恩的计算对于BPM 27个年代的窗口,呈现显著差异。表7给出了结果。

对于这个窗口,误差值计算的RR提供的两种算法进行了比较。表8显示了结果。可以看出的价值 - - - - - -成对样品测试是在显著性水平(0.05)。这意味着两个配对的错误值之间的差异并不显著。因此,目前尚不清楚该算法提出了最低的错误。两种算法似乎同样的行为。

与所有统计测试相关的可执行源代码已附加到本文作为补充材料。

5。讨论

传感器设计的准确性提出了更少的平均误差值的算法2比算法1。然而,这种差异没有统计学意义。两种算法的影响,同时,考虑到窗口。允许提出的验证结果确定最佳时间窗口。

时间窗的27个年代似乎最优获得传感精度最高。这验证了不同的意思。首先,平均误差值计算出每个时间窗口有27 s算法的最小值2第二个算法的最小值1。相关的标准差也显示较低的值的窗口(表5)。这是一个指示器,这些低误差值也有低水平的色散。换句话说,使用的个人错误计算平均的平均差别并不是很大的错误。其次,计算值的一个样本 - - - - - -测试提供统计证据的时间窗口是最优的。这个时间窗口最多的BPM测试不能被视为不同的参考价值。科恩的结果显示一个温和的影响大小为12.5 BPM的参考价值和大10 BPM。缓慢呼吸似乎更高的所有时间窗口错误值。这是一个预期的结果由于周期用于获得RR的数量小于快速呼吸。如果采用最佳时间窗口,它可以提供一个相当精确测量每27秒的RR。这一次步骤适用于许多应用程序。如果短时间窗需要(例如,16 - 20年代也有可接受的错误率),它们可以采用低精度为代价的。

一些时间窗口大错误的算法1。这是短时间的情况下windows(6到10年代)。这是一个合乎逻辑的结果,因为用来制造的周期数的计算时差非常有限。这些时间窗口是专门影响主体的运动或传感器。重要的是要注意,使用时间窗口大于20年代和30年代也相当类似的错误值。这也是一个事实错误值的windows不远最优情况下,所以时间窗口上方或大约20年代也可能是可以接受的。

对于处理算法,算法2似乎更健壮的时间窗口变化比算法1自相关误差值很小甚至短窗口。统计检验的最优窗口(27)没有发现显著差异。根据典型的科恩的解释值,两种算法之间的差异是可以忽略不计(0.132)。

设计结果表明,该传感器可以确定RR的误差为3.40%。如果错误值用该传感器与其它误差值在文学相比,可以得出结论,这个值是符合这个领域的其他研究(表9)。然而,表现在研究不能相当相比,由于每个研究使个性化的测试。有很强的差异验证实验,数据集和性能指标。包含动作的实验也可以妥协的系统性能。同样重要的是要突出,本文对现有的新奇的研究,我们提出了一个紧凑的压阻传感器使用3 d印刷套管将所有必需的模块集成到它,这是一个进步的耐磨性。

6。结论

呼吸感应系统基于压阻传感器FlexiForce穿胸带了。这项工作是小说,因为这是第一次传感器集成在一个紧凑的外壳包括所有必要的元素(单片机、蓝牙模块、电池等)。套管的设计直接影响传感器的检测能力。作为这项工作的一部分,一个紧凑的外壳设计,使用3 d打印机打印。设计已经出版的文件补充材料来重用任何感兴趣的研究者。

21个学科进行验证实验。两个处理算法开发确定RR。数进行了统计检验来确定的最佳时间窗算法和最好的算法。一个时间窗口的27 s提供最优的结果。这是验证的值的一个样本 - - - - - -测试和相对误差。这个时间窗口允许更新RR每27秒,这是一个适合许多应用程序的时间。确定了两种算法之间没有明显的统计学差异时间窗口。如果短时间窗是必需的,他们可以使用一个略大的错误。这是一个可行的方案因为误差值基本保持不变的一组广泛的时间窗口(从10 s算法2从20年代和算法1)。这个统计验证过程的小说。

关于可能的使用提供的信息传感系统,它可以应用于多个领域,如动态健康监测、家庭治疗呼吸系统疾病,发现惊人的症状模糊或机器操作员或司机疲劳,健康状况评估、预测和预防危险的健康状态,监测的身体活动和分析人类的情绪如愤怒和压力,等等。自定义数据处理应根据特定的应用程序执行的。

测量的生理参数存在的几个商业产品。然而,它是不可能知道他们的工作原理、电子设计、或验证实验的结果,因为这些数据一般不发表。此外,大多数商业产品的专有平台需要分析数据。这与本文中给出的传感系统。数据可以在网上收到的任何设备与蓝牙通信。他们可以处理离线数值计算软件。此外,我们设计了一个3 d紧凑的外壳和上传源文件到公共库来重建任何感兴趣的研究者。另一个重要方面是系统的价格。添加相关的成本系统的所有元素,它是低于50美元。不同的商业胸部呼吸传感器可以购买几个数百美元。 However, system design is not available to be reproduced by researchers. In this paper, the breathing dataset with the measurements from the experiments, the files with the error calculations, the source code of the RR computation with the two algorithms, and the source code of the statistical tests have been published as supplementary material to be reviewed or reused by researchers in this field. This increases transparency in research and promotes reusability. It is the first time that we see this approach in a study in this field, to the best of our knowledge.

这项工作也有一定的局限性。虽然传感器验证使用节拍器是一个著名的和接受的方法,这将是理想的验证这个传感器对呼吸传感器作为黄金标准的引用。更多的主题可能是包括在这项研究中,和其他三维套管设计可能是调查。此外,编程智能手机应用程序接收传感器数据通过蓝牙是一个必要步骤的实际实现传感系统。

然而,本文表明3 d套管设计的紧凑FlexiForce传感器的算法基于测量次零交点之间或零交点计数允许确定RR低误差和一个可接受的刷新率。

数据可用性

数据集与呼吸数据记录在验证实验中沉积在公共存储库(45]。相对应的文件3 d设计的套管,错误和标准差的计算,算法获得的RR原始数据,和统计测试提供补充材料。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者欣然承认的努力21志愿者参与了验证实验。这项工作是支持的欧洲社会基金(格兰特号码:下Operativo费德Construyendo欧罗巴desde阿拉贡2014—2020年),“德阿拉贡(批准号T49-17R), Consejo Nacional de Ciencia y Tecnologia (CONACyT,格兰特号码709365),萨拉戈萨和Centro de la大学大学Defensa德萨拉戈萨(批准号UZCUD2019-TEC-02)。

补充材料

补充材料可以被分成四个不同的文件夹:(A) STL文件的3 d设计紧凑的外壳。套管由八个不同的碎片。他们可以单独印刷。(B) MATLAB文件记录的算法用来计算呼吸速率数据(呼吸信号的数据也包含在文件夹)。(C) Excel文件与传感器误差的计算值和标准差为不同的算法,时间窗口,和参考价值。R (D)与统计检验文件应用于纸(一个样本 - - - - - -测试中,科恩的 ,和 - - - - - -配对样本的测试)。(补充材料)