Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/42605
| Title: | การพัฒนาระบบเฝ้าระวังคลื่นไฟฟ้าหัวใจที่บ้านสำหรับผู้สูงวัยโดยใช้เครือข่ายแบบ Wi-Fi |
| Other Titles: | DEVELOPMENT OF HOME-BASED ECG MONITORING FOR ELDERLY USING WI-FI NETWORK |
| Authors: | แพรวภรณ์ พงษ์ภักดี |
| Advisors: | อาภรณ์ ธีรมงคลรัศมี |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์ |
| Advisor's Email: | [email protected] |
| Subjects: | ซอฟต์แวร์ -- การพัฒนา ผู้สูงอายุ -- การดูแล โทรศัพท์เคลื่อนที่ -- โปรแกรมคอมพิวเตอร์ Computer software -- Development Older people -- Care Cell phones -- Computer programs |
| Issue Date: | 2556 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | วิทยานิพนธ์นี้ นำเสนอการพัฒนาระบบเฝ้าระวังสุขภาพผู้สูงวัยที่บ้านที่มีความเสี่ยงหรือป่วยเป็นโรคหัวใจและพักอาศัยอยู่ในบ้านร่วมกับผู้ดูแล ระบบที่พัฒนานี้ ได้ถูกออกแบบให้มีคุณสมบัติในการเฝ้าระวังคลื่นไฟฟ้าหัวใจของผู้สูงวัยที่บ้านโดยใช้เครือข่ายแบบ Wi-Fi สำหรับในภาพรวม ระบบมีองค์ประกอบ 2 ส่วน ได้แก่ เครื่องวัดคลื่นไฟฟ้าหัวใจแบบพกพาสำหรับผู้สูงวัย และแอพพลิเคชันบนสมาร์ทโฟนสำหรับผู้ดูแล เครื่องวัดคลื่นไฟฟ้าหัวใจจะรับสัญญาณคลื่นไฟฟ้าหัวใจด้วยวงจรวัดคลื่นไฟฟ้าหัวใจแบบ 2 อิเล็กโทรดซึ่งจะทำหน้าที่ปรับแต่งสัญญาณแอนะล็อกให้เหมาะสมในเบื้องต้น วงจรวัดคลื่นไฟฟ้าหัวใจมีอัตราขยายรวมเท่ากับ 720 เท่า และแบนด์วิดท์อยู่ในช่วง 0.05-100 Hz ในขั้นถัดมา คลื่นไฟฟ้าหัวใจจะถูกแปลงสัญญาณจากแอนาล็อกเป็นดิจิทัล หลังจากนั้นสัญญาณจะผ่านการกรองดิจิทัลแบบน็อตซ์ที่ความถี่ 50 Hz เพื่อลดทอนสัญญาณรบกวนจากแหล่งจ่ายกำลัง จากผลการทดสอบกับผู้ใช้งานจริงจำนวน 5 คน พบว่า ตัวกรองทางดิจิทัลชนิดน็อตซ์นี้สามารถลดทอนสัญญาณรบกวนได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยมีค่าผลต่าง SNR ก่อนและหลังการกรองขั้นต่ำเท่ากับ 40.33 dB และมีค่า PRD เท่ากับ 24.83 % ภาพรวมของสัญญาณยังคงมีรูปร่างใกล้เคียงกับสัญญาณหลักและไม่มีผลกระทบต่อกระบวนการตรวจจับ QRS complex อย่างมีนัยสำคัญ ต่อมาสัญญาณจะถูกตรวจจับ QRS complex ด้วยการพิจารณาความชันขาลงของคลื่น QRS complex เพื่อคำนวณหาอัตราการเต้นของหัวใจแบบเวลาจริง ขั้นตอนวิธีสำหรับตรวจจับ QRS complex ถูกนำไปทดสอบกับฐานข้อมูล MIT-BIH Arrhythmia จำนวน 48 ชุด ผลการทดสอบมีความไวเท่ากับ 99.24 % และมี Positive Predictivity เท่ากับ 99.36 % หลังจากนั้น ค่าอัตราการเต้นหัวใจนี้จะถูกส่งไปยังสมาร์ทโฟนผ่านเครือข่ายแบบ Wi-Fi หากมีการตรวจพบความผิดปกติของอัตราการเต้นของหัวใจ เครื่องบันทึกคลื่นไฟฟ้าหัวใจจะบันทึกข้อมูลลงในหน่วยความจำแบบ SD เป็นเวลาก่อนและหลังเท่ากับ 1 นาที สมาร์ทโฟนเป็นอุปกรณ์ที่ผู้ดูแลใช้พกพาสำหรับเฝ้าระวังผู้สูงวัย สำหรับวิทยานิพนธ์นี้ ได้พัฒนาแอพพลิเคชั่นบนไอโฟน 5 (iPhone 5) ซอร์ฟแวร์ภายในสมาร์ทโฟนจะถูกพัฒนาให้แสดงข้อมูลอัตราการเต้นหัวใจของผู้สูงวัยและพร้อมที่จะแจ้งเตือนผู้ดูแลเมื่อเกิดเหตุการณ์ที่ผิดปกติ ได้แก่ ผู้สูงวัยมีอัตราการเต้นหัวใจผิดปกติ ผู้สูงวัยกดปุ่มฉุกเฉินที่อยู่กับเครื่องวัดคลื่นไฟฟ้าหัวใจเพื่อร้องขอความช่วยเหลือ และเครื่องวัดคลื่นไฟฟ้าหัวใจมีแบตเตอรี่ต่ำ |
| Other Abstract: | This thesis presents a home-based monitoring system for elderly which has a high risk or suffer from heart disease and stays together with a caregiver at home. This development system was designed to monitor patient’s ECG at home via a Wi-Fi connectivity. This system consists of two main components which are a portable ECG device for elderly and an application on smartphone for their caregiver. The ECG device will acquire ECG signal using an ECG amplifier with two-electrode configuration. The designed ECG amplifier has a total gain of 720 and the bandwidth of 0.05-100 Hz. Then, ECG signal will be digitized and pass to a digital notch filter in order to attenuate 50 Hz power line interference. From the experiment with 5 testers, the digital notch filter can attenuate the powerline interference effectively. The difference between SNR before and after filtering was at least 40.33 dB but PRD is 24.83 %. However, the quality of ECG signal is quite acceptable, so it has no significant effect to QRS complex detection. After that, the QRS detection is performed to calculate heart rate in real-time. Our algorithm detects the descending slope of QRS complex. The QRS detection algorithm was tested with 48 ECG records from MIT-BIH Arrhythmia database. The performance of the algorithm are 99.24 % of sensitivity and 99.36 % of positive predictivity respectively. Then, the heart rate will be sent to smartphone via Wi-Fi network. If a heart rate abnormality is detected, the ECG device will record ECG signal before and after critical event in SD card for 1 minute. The smartphone is a device for caregiver to monitor his/her elderly. We developed an application on iphone 5. This software will display heart rate information of elderly and also ready to alarm their caregiver when abnormal events occur in case of the abnormality of heart rate, the emergency request and low battery. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2556 |
| Degree Name: | วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | วิศวกรรมไฟฟ้า |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/42605 |
| URI: | http://doi.org/10.14457/CU.the.2013.81 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.14457/CU.the.2013.81 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Eng - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 5370472721.pdf | 5.29 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.