Optical heart rate measurement with Arduino MKR1000
Käyrä, Jimi (2022-06-07)
Käyrä, Jimi
J. Käyrä
07.06.2022
© 2022 Jimi Käyrä. Ellei toisin mainita, uudelleenkäyttö on sallittu Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0) -lisenssillä (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Uudelleenkäyttö on sallittua edellyttäen, että lähde mainitaan asianmukaisesti ja mahdolliset muutokset merkitään. Sellaisten osien käyttö tai jäljentäminen, jotka eivät ole tekijän tai tekijöiden omaisuutta, saattaa edellyttää lupaa suoraan asianomaisilta oikeudenhaltijoilta.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-202206072637
https://urn.fi/URN:NBN:fi:oulu-202206072637
Tiivistelmä
The primary goal of this thesis is to introduce the reader to the fundamentals of optical methods for cardiovascular monitoring. Opposed to traditional methods that rely on measuring the electrical activity of the heart with electrodes, optical methods utilize light and are thus considered indirect methods. The thesis begins with an introduction to photoplethysmography, a commonly used technique based on illuminating the skin and measuring the intensity of the reflected or transmitted light. In addition to presenting the operating principle of this method, some of the key issues and use cases are discussed; in particular, methods for estimating heart rate will be presented in more detail, including an example algorithm. Additionally, the core principles of the Arduino ecosystem and the WebSocket protocol will be considered.
In the latter part of this thesis, an implementation of an Internet of Things -capable optical heart rate meter based on the Arduino MKR1000 will be presented. Finally, the drawbacks and benefits of both photoplethysmography and the implemented system will be discussed in brief. Tämän kandidaatintyön tavoitteena on esitellä lukijalle sydän- ja verisuonijärjestelmän toiminnan mittaamiseen käytettävien optisten menetelmien pääperiaatteita. Toisin kuin perinteiset menetelmät, jotka perustuvat sydämen sähköisen toiminnan mittaamiseen elektrodien avulla, optiset menetelmät hyödyntävät valoa ja ovat siten epäsuoria menetelmiä. Työssä käsitellään yleisesti käytössä olevaa fotopletysmografiaa, joka perustuu ihon valaisemiseen ja heijastuneen tai läpäisseen valon intensiteetin mittaamiseen. Fotopletysmografian toimintaperiaatteen esittelemisen lisäksi käsitellään joitakin tärkeimpiä käyttökohteita ja menetelmän haasteita. Tarkemmin käsitellään fotopletysmografiaan perustuvan sykemittauksen toimintaperiaate ja esitellään esimerkkialgoritmi. Tämän jälkeen käsitellään pääpiirteittäin Arduino-ekosysteemiä ja WebSocket-protokollaa.
Työn jälkimmäisessä osassa esitellään esineiden Internet -käyttöön soveltuva toteutus optisesta sykemittarista. Toteutukseen käytetään Arduino MKR1000 -kehitysalustaa ja hyödynnetään WebSocket-protokollaa. Lopuksi pohditaan lyhyesti sekä fotopletysmografian että toteutetun sykemittarin ansioita, haasteita ja jatkokehitysmahdollisuuksia.
In the latter part of this thesis, an implementation of an Internet of Things -capable optical heart rate meter based on the Arduino MKR1000 will be presented. Finally, the drawbacks and benefits of both photoplethysmography and the implemented system will be discussed in brief.
Työn jälkimmäisessä osassa esitellään esineiden Internet -käyttöön soveltuva toteutus optisesta sykemittarista. Toteutukseen käytetään Arduino MKR1000 -kehitysalustaa ja hyödynnetään WebSocket-protokollaa. Lopuksi pohditaan lyhyesti sekä fotopletysmografian että toteutetun sykemittarin ansioita, haasteita ja jatkokehitysmahdollisuuksia.
Kokoelmat
- Avoin saatavuus [29929]