Kablosuz Hasta Monitörü

Wireless Patient Monitor

Murat Demirtaş1, Gökalp Tulum1, Mehmet Sağbaş1, Umut Engin Ayten2

1 Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Yeni Yüzyıl Üniversitesi, Zeytinburnu, İstanbul

34010, Türkiye

2 Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü, Yıldız Teknik Üniversitesi, Esenler,

İstanbul 34220, Türkiye

Özet: Bu çalışma, hasta üzerindeki biyomedikal sensörlerden (ECG, SpO2, tansiyon, sıcaklık)

alınan hayati verilerin kablosuz aktarılmasını sağlayan sistemi kapsamaktadır. Bu hayati veriler

tasarlanan sistemde, IEEE 802.11 WLAN ve 3G/4G kablosuz haberleşme sistemi ile

taşınmaktadır. Tasarlanan monitör sisteminde biyomedikal sensörler, Raspberry Pi tabanlı

gömülü sistem, USB 3G/4G modem ve Wi-Fi ağ adaptörleri kullanılmıştır. Hastadan alınan

analog veriler tasarlanan gömülü sistem tarafından işlenir ve ağ adaptörleri ile web tabanlı

sunucuya gönderilmektedir. Bu sayede doktorlar için önemli olan bu veriler, hasta başı

monitörüne benzer şekilde kablosuz görüntülenebilecektir. Sistem erişimine izin verilen

kullanıcılar bu biyomedikal sensör verilerine dünyanın herhangi bir yerinden erişebilirler. Bu

hayati veriler, masaüstü ve mobil cihazlarda çalışabilen uygulamalarda gerçek zamanlı

gösterilmektedir. Tasarlanan uygulamalarda hasta verileri, aktüel veya dönem olarak grafiksel

görüntülenmektedir. Bu sayede başta kalp krizi ve aritmi gibi önemli hastalıklar da uzaktan

takip edilerek kişilere erken teşhis ve tedavi imkanları sağlanabilir. Sistem anormal durumda

uyarı verebilmektedir. Ayrıca doktor ve hastalar birbiriyle sesli iletişimde kurabilmektedir.

Anahtar Sözcükler: Uzaktan Hasta Takibi, EKG Sinyallerinin Aktarımı, Kalp Krizi, aritmi,

Raspberry Pi, Kablosuz İletişim, Çoklu Platform. MQTT

Abstract: In this study, the biomedical sensor on the patient (ECG, SpO2, blood pressure,

temperature) of the received data includes vital system that delivers wirelessly. This vital data

on the designed system,it is transferred with IEEE 802.11 WLAN and 3G / 4G wireless

communication. Designed in the monitor system biomedical sensors, Raspberry Pi based

embedded system, USB 3G / 4G modem and a Wi-Fi network adapters are used. Analog data

are taken from the patient is processed by designing embedded systems and network adapter

are sent to the web-based server. Thus, important these data can be displayed wirelessly for

doctors similarly to the patient monitors. Allowed system users, can access from anywhere in

the world the biomedical sensor data. This vital data, can show real time on desktop and mobile

devices platforms with designed applications. Patient data in the application, actual or it

periodically displayed graphically. Major diseases such as heart attack and arrhythmia can be

determined based on the measurement results with this monitoring system This system can give

warning in abnormal conditions. In addition, doctors and patients can voice communication

with each other.

Keywords: Remote Patient Monitoring, Transmission of the ECG signal, Heart Attack,

Arrhythmia, Raspberry Pi, Wireless, Multi-Platform. MQTT

1. Giriş

Günümüzde artan dünya nüfusu ile birlikte tıbbi rahatsızlıkları olan insan sayısında da bir artış

söz konusu olmuştur[1]. Bu artış nedeni ile doktor ve hasta arasındaki iletişim zayıflamaktadır.

Bu nedenle erken teşhis gerektiren birçok hastalık fark edilememekte ve hastaların yaşam

kaliteleri düşmektedir. Bu nedenle erken teşhis ve acil müdahale için dünya çapında birçok

kablosuz hasta izleme sistemleri geliştirilmektedir[2]. Bu kablosuz hasta takip sistemlerinde ise

biyomedikal verileri toplamak için hasta birey üzerine çeşitli sensörler yerleştirilir[3][4]. Bu

sayede doktorlara tanı için gerekli olan tüm veriler sensörler vasıtası ile toplanmış olur.

Bu çalışmada doktorların, hasta üzerindeki biyomedikal sensörler ile bağlantı kopmadan, hızlı

ve basitleştirilmiş arayüz yardımıyla hastayı izleyebilmesi ve sesli iletişim kurması

amaçlanmıştır. Bu sayede doktor hastasını sisteme bağlı olabildiği her yerden takip edebilecek,

teşhis ve tedavi için gereken tüm verileri bu sistem vasıtası ile görebilecektir. Ayrıca bu veriler

kaydedilecek ve daha sonra incelenmesi için depolanabilecektir.

Dünya çapında ve ülkemizde biyomedikal verilerin kablosuz aktarımı ile ilgili yapılmış birkaç

akademik çalışma bulunmaktadır. Ülkemizdeki çalışmalardan, B. Özkan [5] tez çalışmasında

hastalardan aldığı çeşitli biyomedikal veriyi doktorlara eş zamanlı olarak aktarabilmek için

IEEE 802.15.4 Zigbee standardını kullanmıştır. Bu veriler incelenmek için masaüstü ve mobil

uygulamalar geliştirilmiştir.

A. Rende ve diğerleri [6] yaptıkları “Healthduino” mobil sağlık izleme sistemi çalışmasında,

kişinin vücuduna takılan sensör verilerini Bluetooth ile aktararak, akıllı telefonlar üzerinde

grafiksel olarak görüntülenebilmesini sağlamışlardır.

Microsoft, gerçekleştirdiği [7] ve adını “HealthGear” olarak adlandırdığı kablosuz gerçek

zamanlı giyilebilir bir sistem gerçekleştirmiştir. Bu sistem kişilere bağlı sensörlerden alınan

fizyolojik verilerin Bluetooth teknolojisi üzerinden akıllı telefonlar üzerinde gerçek zamanlı

görüntüleme, depolama ve analizinin gerçekleştirilmesine dayalıdır.

Norveçli bilim adamları [8], kişiden aldıkları EKG verisini sürekli olarak bir PDA cihaza

göndermesi için giyilebilir akıllı bir cihaz tasarlamışlardır. Bu akıllı cihaz sayesinde aritmi gibi

olayların tespiti için bir algoritma gerçekleştirilmiştir. Bu cihaz bu EKG verilerini aktarmak

için ZigBee ve GPRS bağlantı kullanmaktadır.

Aşağıdaki Tablo 1’de bu çalışma ve yurtdışında yapılan çalışmaların bir tablosu görülebilir.

Proje Başlığı Donanım bilgisi Haberleşme *Sinyaller Biyomedikal uygulamaları

A) HealthGear

(Microsoft) [7]

DSP tabanlı kartı, haberleşme modülü ve

akıllı telefonlar

Bluetooth

HR, SpO2, ECG

Kullanıcıların uyku apnesi olaylarını tespit ve grafiğini kablosuz gösterme işlemi

B) Giyilebilir ECG

Aritmi tespiti

(Norveç) [8]

Mikrodenetleyici kartı ve PDA

Zigbee, GPRS

ECG

Uzaktan ECG grafiği çıkartma ve Aritmi tespiti

işlemi

C) Wireless patient

monitoring [9]

ASIC, DSP tabanlı sinyal işleme kartları ve

Akıllı telefonlar

Zigbee, Bluetooth

ECG, EEG, SpO2

Kablosuz hastabaşı monitörü

E) Bu çalışma

(KHM)

DSP tabanlı algılayıcı kart, Raspberry Pi, Mobil ve Masaüstü

Cihazlar

Wi-Fi, 3G/4G ağ

adaptörleri

ECG, BP, T,

SpO2

Hastaların, biyomedikal verilerinin gerçek zamanlı çevrimiçi incelenebilmesi

işlemi

*ECG: elektrokardiyogram, EEG: Elektroensefalografi BP: tansiyon, HR: kalp hızı, T: sıcaklık, SpO2: pulse oksimetre.

Tablo.1. Bu sistem ve yurtdışı çalışmaların özeti[2]

Bu makalede anlatılan çalışmanın diğer çalışmalardan avantajı ise, hastalardan alınabilen tüm

biyomedikal işaretlerin kayıpsız ve hızlı bir şekilde aktarılması, hastanın doktoru ile sesli

iletişim kurabilmesi ve platform farkı gözetmeden tüm mobil ve masaüstü cihazlarda

çalışabilmesidir.

Bu makalenin ilerleyen kısımlarında bu çalışmada kullanılan yöntemler anlatılacaktır. Son

kısımda ise sonuç ve üzerinde devam eden çalışmalar anlatılacaktır.

2. Sinyal Aktarım Sistemi

Bu sistem hasta verilerinin aktarılması ve izlenebilmesi için 3 kısımdan oluşmaktadır. Bunlar

biyomedikal sensörleri okuyacak ve gönderecek olan gömülü sistem birimi, gömülü sistemin

göndereceği verileri depolayan web tabanlı sunucu birimi ve bu verileri alan istemci

birimleridir.

2.1 Sistemin Çalışma Prensibi

Bu çalışmada tasarlanan sistem, hastalardan elde edilen biyomedikal verilerin anlık ve grafiksel

olarak hedef sisteme yollanması prensibine göre tasarlanmıştır. Gömülü sistem hedef platforma

hastalığın teşhisi için gereken verileri 100 milisaniye içinde yollayabilmektedir. Bu çalışmada

gömülü sistem, her 1 saniyede bir hasta verilerini (ECG, SpO2, Nabız, Hareket vb.) sunucuya

veya istemciye göndermek üzere ayarlanmıştır. Sunucuda bu veriler, veri tabanı aracılığı ile

hastaya ait tablolara kaydedilir.

Hastaya ait bütün verilerin kaydedildiği sunucu birimi ise PostgreSQL veri tabanı [10]

kullanılarak hazırlanmış bir sunucu hizmetidir. Bu sayede gömülü sistemin gönderdiği veriler,

binlerce hastaya aynı anda hizmet verecek şekilde ve TCP/IP tabanlı uçtan uça şifreleme ile

korunan sunucuda depolanır. İstemci birimi olan monitör uygulamaları, biyomedikal sahada

kullanılan hasta başı monitörü arayüzüne benzer şekilde tasarlanmış ve üzerinde geliştirme

yapılan yazılımlardan oluşmaktadır. Bu ekranda doktora hastanın verileri, kimliği ve hangi

şikâyeti olduğu ekranda gösterilir.

2.2 Tasarlanan Gömülü Sistem

Tasarlanan sistemde biyomedikal verilerin TCP/IP protokolü üzerinden kablosuz olarak

yollanabilmesi için Raspberry Pi Zero kullanılmıştır. Raspberry Pi Zero, ARM mimarisine

sahip mikroişlemci ile üzerinde gömülü Linux çalıştıran geliştirme kartıdır[11]. Bu geliştirme

kartını internete bağlamak için desteklenen USB Wi-Fi ağ adaptörleri kullanılmıştır[12]. Bu

gömülü sistemde göğüs/cilt elektrotları ile EKG sinyali okuyabilmek için sensör kartı da

oluşturulmuştur. Bu kart içinde MSP430FR4133 düşük güçlü mikro denetleyicisi, AD624ADZ

enstrümantasyon yükselteci ve LM348 işlemsel yükselteci bulunmaktadır.[13][13][14]. Bu

sensör kartında, Göğüs/Cilt elektrotları vasıtasıyla kalbe yakın noktalardan EKG sinyalini elde

edebilmek için çeşitli yükseltici ve filtre yapıları oluşturulmuştur[15]. Ardından ise MSP430

mikro denetleyicisinin 10 bitlik ADC çevrimi sayesinde EKG sinyalleri okunmuştur. Bu sayede

hasta üzerinden EKG, Sıcaklık ve pulse oksimetresi gibi hayati veriler, Raspberry Pi UART

haberleşme pinleri vasıtası ile MSP430’dan alınmıştır.[16]

Algılayıcı karttan alınan veriler geliştirilen algoritmalar sayesinde alınan EKG sinyalinin tepe

noktalarından hesaplama yapılarak kalp ile ilgili gereken veriler elde edilmiştir. Bu alınan

veriler Raspberry Pi üzerinde tamponlanmış ve Wi-Fi ağ adaptörü üzerinden TCP/IP protokolü

ile bu biyomedikal işaretler kablosuz ve kayıpsız olarak hastane sunucu sistemine aktarılmıştır.

Ayrıca gerçekleştirilen algoritma ile bu sinyallerde anormallik saptandığında hem elektronik

sistemin hem de sunucu sisteminin alarm vermesi sağlanmıştır.

Ayrıca hasta ve doktorun sesli iletişimi için Raspberry Pi Zero’ya desteklenen bir USB ses kartı

ve gücünü harici olarak DC adaptörden alabilen bir USB çoğaltıcı takılmıştır. Bu sayede

Raspberry Pi Zero üstünde yazılan programlarla mikrofon ve hoparlörler kullanılarak sesli

haberleşme kurulmuştur. Bu sesli aktarım için istemci uygulamada ve Raspberry Pi tarafında

OPUS kod çözücü kullanılmış ve kaliteli ses için gerekli filtre algoritması oluşturulmuştur[17].

Raspberry Pi Zero’nun internete bağlanabilmesi için Linux driver desteği olan Huawei 3G

modem kullanılmıştır. Bu sayede hastanın verilerinin her an internete gönderilmesi

sağlanmıştır.[18]

Aşağıdaki Şekil 1’de Raspberry Pi Zero ile oluşturulan gömülü sistemin şeması görülebilir.

Şekil 1: Gömülü sistemin şeması

Kablosuz hasta izleme sisteminde bulunan gömülü sistemin algoritması aşağıdaki Şekil 2’de

görülmektedir ve bu referans numaralı kaynaktan[5] esinlenerek yapılmıştır.

Sunucuya

veriyi yolla.

Bağlantıyı kur,

Sensörleri okumaya

başla.

Acil durum ? Hayır

Veri sunucuya

İletildi mi?.

Alarmı aç ve

sunucuyu bilgilendir.

Hayır

Evet

Evet

Şekil 2: Gömülü sistem akış diyagramları

2.2 Sunucu birimi

Bu çalışmada kullanılan sunucu hizmeti, çapraz uygulama tabanlı TCP/IP protokolü

kullanılarak kontrol edilen bir PostgreSQL veritabanından oluşmaktadır. Bu sayede hasta

verileri gömülü sistemden alınır ve binary data olarak ilgili hastanın daha önceden açılmış,

içinde hasta bilgileri bulunan tablolara kaydedilir. Bu sayede uzun dönem olarak sensör verileri

depolanmış olur ve sonraki zamanlarda incelenmek üzere saklanır. Aşağıdaki Şekil 3.te bu

sistemin diyagramı görülebilir.

Şekil 3: Sunucu diyagramı

2.3 İstemci Birimi

Sunucuda kaydedilen bilgileri grafiksel olarak sağlık personellerine mobil veya masaüstü

uygulamalar ile göstermek için C++ dilinde multi platform özellikte uygulama yazılmıştır. Bu

sayede bu uygulama masaüstü PC, telefon ve tablet PC’lerde çalışabilmektedir.

Uygulama üzerinde sisteme girişi yapılmış kullanıcıların listesi de gözükmektedir. Doktor anlık

veya dönemsel biyomedikal verisini görmek istediği hastayı bu listeden seçmektedir. Bu

listeden seçilen hastanın hazırlanan uygulama sayesinde kimlik bilgileri, adı, soyadı ve tanı

bilgileri yer almaktadır. Ayrıca kullanıcı anlık veriyi seçmesi ile birlikte istemci programı

sunucudan o hastaya bağlı olan gömülü sistemin ip adresini alır. Alınan ip yardımıyla istemci

program ve Raspberry Pi tabanlı gömülü sistem birbiriyle haberleşirler. Böylece 500Hz de

örneklenen EKG ve diğer sensör verileri Raspberry Pi üzerinden istemci uygulamaya Wi-Fi

iletişim ile yollanarak gerekli grafikler anlık olarak sağlık personeline gösterilmektedir.

Güvenlik açısından bu veriler kablosuz olarak gönderilirken uçtan uça şifreleme algoritması

geliştirilmiştir. İstemci programların ortak özelliklerini maddeler halinde verir isek;

Kullanıcı adı ve şifre yapılarak ilgili istemci programa giriş yapılabilmesi,

Hastaya ait tüm bilgileri görebilme,

Kablosuz Sinyal Aktarma Sistemi

Biyomedikal

Sensörler (EKG,SpO2,

Sıcaklık)

Algılayıcı

MSP430 tabanlı

kart

Raspberry Pi Zero +

Wi-Fi Ağ Adaptörü

PostgreSQL

tabanlı Web

hizmeti Mobil Ve Masaüstü

Uygulamalar

Hasta ile birebir olarak sesli görüşme yapabilme,

Sistemde aktif durumda olan hastalardan geçmiş veya anlık verileri grafiksel o larak

görüntüleyebilme ve bu sistemi daha önce kullanmış olan hastaların verilerini

okuyabilme,

Hasta üzerinden alınan verilerin grafikte daha iyi incelenebilmesi için grafik üzerinde

yakınlaştırma ve ileriye dönük kaydırma gibi işlemlerin yapılabilmesi,

Hastaya ait not yazma veya geçmiş notları görüntüleyebilme.

Şekil 4: Arayüz prototipi

Aşağıdaki Şekil 5.’te akıllı telefon üzerinde alınan EKG sinyalinin bir görüntüsü

gösterilmektedir. Bu şekilde en alttaki EKG sinyalinde görülebileceği üzere ileriye veya geriye

dönük kaydırma yapılabilmektedir. Şekil 6.’te ise prototip uygulama yüklenmiş farklı işletim

sistemlerine ait cihazlar gösterilmektedir.

Şekil 5: Android üzerinde EKG sinyallerinin akışı

Şekil 6: Uygulama prototipi yüklenmiş uygulamalar

3. Geliştirmeler

Üzerinde geliştirmeye çalıştığımız bir diğer uygulama ise hasta ile doktorun birebir görüntülü

görüşme yapabilmesini sağlayacak bir programdır. Gelinen konumda gömülü sistemde

Raspberry Pi kamerası ile MJPEG ( Motion Joint Photographic Experts Group) formatında

görüntü alınmaktadır[19][20]. Bu alınan kamera görüntülerinin masaüstü ve mobil cihazlarda

performanslı bir şekilde oynatılabilmesi için çalışmalar yapılmaktadır. Bu sayede ameliyat

esnasında hastaya bağlanabilecek her türlü biyomedikal aletin sinyalleri, ameliyatı

telekonferans yoluyla izleyen dünyanın herhangi bir yerindeki doktorun akıllı telefonuna veya

tabletine aktarılabilecek ve ayrıca görüntülü iletişimde kurabilecektir.

4. Sonuçlar

Bu makalede hastadan alınan biyomedikal sensörlerin aktarıma yönelik yapılan çalışmaya yer

verilmiştir. Yapılan bu çalışma hastaların anlık olarak sürekli takip altında tutulmalarını, sağlık

personelinin erken tanı ve müdahale yapabilmesini sağlamak için gerçekleştirilmiştir. Bu sistem

sayesinde hasta sadece hastanede değil, sisteme bağlanabildiği her yerde doktorun gözetimi

altında olmaktadır. Bu sistemle uyku apnesi, kalp krizi, yüksek tansiyon, ritim bozukluğu gibi

önemli hastalıklar ölçüm sonuçlarına göre tespit edilip gerekli erken önlemler alınabilecektir.

Bu sistemde hastaların verisi veri tabanında kalıcı olarak tutularak diğer hastaların ilerleyen

zamanlarda geçireceği rahatsızlıklar için referans olarak kullanılabilecektir.

Bu sistem gerekirse ambulanslara da uygulanabilecek ve hastanın verileri 3G/4G modem

sayesinde hastane bilgi işlemine ulaştırılarak tedavi için gereken tüm hazırlıklar daha hasta acil

servise gelmeden yapılabilecektir. Ayrıca tedavi için gereken ekipmanın bulunmaması halinde

hasta başka bir hastaneye yönlendirilebilecektir. Böylece zamandan tasarruf sağlanabilecektir.

5. Kaynakça

[1] “2015 Kalp Hastalığı ve İnme İstatistikleri”, https://www.heart.org/idc/groups/ahamah-

public/@wcm/@sop/@smd/documents/downloadable/ucm_470704.pdf

[2] “Sağlık izleme ve giyilebilir sensör tabanlı sistemler üzerine bir araştırma”,

http://www.etcs.ipfw.edu/~luo/cpet565/readings/survey-health.pdf

[3] “Pulse Oksimetre ile nabız ölçümü”, https://ozcanfatih.wordpress.com/2013/03/27/280/

[4] “LM35 Sıcaklık sensörü”, http://www.ti.com/lit/ds/symlink/lm35.pdf

[5] Burak Özkan, “Kablosuz Hasta Takip”

http://www.emo.org.tr/ekler/b39d015d59a0468_ek.pdf

[6] “Healthduino mobil sağlık izleme sistemi”, http://ab.org.tr/ab15/bildiri/195.docx

[7] “Microsoft HealthGear”, http://research.microsoft.com/apps/pubs/?id=69400

[8] R. Fensli, E. Gunnarson, and T. Gundersen, “A wearable ECG-recording system for

continuous arrhythmia monitoring in a wireless tele-homecare situation,” in Proc. 18th IEEE

Symp. Comput.-Based Med. Syst., 2005, pp. 407–412.

[9] Lamego, Marcelo M., and Massi Joe E. Kiani. "Wireless optical communication between

noninvasive physiological sensors and patient monitors." U.S. Patent Application No.

14/206,779

[10] “PostgreSQL veritabanı”, https://www.postgresql.org/

[11] “Raspberry Pi Zero”, https://www.raspberrypi.org/blog/raspberry-pi-zero/

[12] “Raspberry Pi desteklenen Wi-Fi adaptörler”, http://elinux.org/RPi_USB_Wi-

Fi_Adapters

[13] “MSP430FR4133 Mikrodenetleyicisi”, http://www.ti.com/product/MSP430FR4133

[14] ” AD624ADZ Enstrümantasyon yükselteci”, http://www.analog.com/media/en/technical-

documentation/data-sheets/AD624.pdf

[15] “LM348 işlemsel yükseltici” , http://www.ti.com/lit/ds/symlink/lm348.pdf

[16] “Kablosuz Mobil Elektrokardiyogram” ,

http://www2.ece.gatech.edu/academic/courses/ece4007/07fall/ece4007l01/group06/finalpaper

.doc

[17] “ARM 2835 Mikroişlemci”, https://cdn-shop.adafruit.com/product-

files/2885/BCM2835Datasheet.pdf

[18] “Opus kodek” , https://www.opus-codec.org/

[19] “Raspberry Pi desteklenen aygıtlar”, http://elinux.org/RPi_VerifiedPeripherals,

[20] “MJPEG hakkında” http://mjpeg.sourceforge.net/

[21] “Raspberry Pi Kamera”, https://www.raspberrypi.org/products/camera-module/