Utilice un módulo de biosensor portátil combo PPG/ECG para mediciones cardiovasculares certificables por la FDA

Por Stephen Evanczuk

Colaboración de Editores de Digi-Key de América del Norte

Los consumidores exigen datos de salud física y cardíaca más precisos de relojes inteligentes, bandas de salud y otros dispositivos móviles que funcionan con baterías. Para cumplir con estas expectativas, los desarrolladores han tenido que luchar con soluciones complejas y costosas de múltiples componentes. Con el tiempo, estos pueden proporcionar una alta precisión, pero a costa de un mayor consumo de energía, un mayor impacto y tiempos de desarrollo más largos. Se requiere una solución más simple, más elegante.

Este artículo presentará una ruta a una solución de este tipo basada en un módulo altamente integrado de Maxim Integrated. Comenzará analizando brevemente las dificultades que rodean el control preciso del rendimiento cardíaco. Luego mostrará cómo los desarrolladores pueden usar el módulo para realizar un monitoreo de la frecuencia cardíaca certificable por la FDA durante la actividad, así como mediciones de electrocardiograma (ECG) en reposo.

Medición del rendimiento cardíaco

Los proveedores de salud confían en los ECG (también llamados EKG) para proporcionar los datos más detallados posibles sobre la salud cardíaca, sin procedimientos invasivos. El equipo de ECG captura las ondas generadas por la despolarización y la repolarización del músculo cardíaco durante el ciclo cardíaco (Figura 1). El proceso requiere la colocación de diez electrodos en ubicaciones estratégicas en el cuerpo. Estos se combinan luego en doce pares, o conductores, diseñados para alinearse con diferentes ejes de ondas generados a través del volumen de tejido cardíaco.

Imagen de electrocardiograma (EKG) en comparación con fotopletismograma (PPG)

Figura 1: Aunque un electrocardiograma (ECG o EKG) proporciona más detalles, el fotopletismograma (PPG), más simple, puede proporcionar información útil, como los incidentes de contracción ventricular prematura (PVC) que se muestran aquí. (Fuente de la imagen: Wikipedia)

Por ejemplo, un electrodo colocado en la pierna del paciente puede combinarse con otro electrodo para proporcionar un conductor capaz de capturar detalles de la onda de despolarización del ventrículo que desciende a través del tejido del corazón. Los instrumentos de ECG de doce conductores de grado médico utilizan este enfoque, que combina datos de diferentes pares de electrodos para medir las ondas a lo largo del eje óptimo asociado con cada fase del ciclo cardíaco.

Por el contrario, las mediciones de ECG realizadas por los dispositivos de aptitud física para consumidores generalmente usan solo un par de electrodos, lo que lleva al término “ECG de un solo conductor” para esta clase de dispositivos. Aunque los ECG de un solo conductor pueden carecer de los detalles requeridos para el diagnóstico de un cardiólogo, sí brindan suficiente información sobre el rendimiento cardíaco para alertar a los proveedores de salud sobre posibles patologías que pueden requerir el uso de ECG de doce conductores para diagnosticar con precisión.

En la práctica, el uso de mediciones de ECG de un solo conductor en un dispositivo de aptitud física puede ser particularmente problemático, ya que las mediciones pueden corromperse fácilmente ante cualquier movimiento pronunciado que realice el individuo. Cualquier movimiento muscular da como resultado ondas eléctricas correspondientes a partir de la despolarización de las fibras musculares que viajan a través de la masa conductora del tejido. El movimiento de un grupo muscular importante puede generar biopotenciales que pueden inundar fácilmente las señales que emanan de una fuente de señales más profundamente enterrada, como el músculo cardíaco. Como resultado, las mediciones precisas de ECG requieren que el sujeto permanezca quieto, ya sea acostado en un centro de salud o durante un entrenamiento.

De hecho, los intentos de realizar un ECG de un solo conductor en una persona durante el ejercicio probablemente fracasarán. Por esta razón, los dispositivos personales de aptitud física que proporcionan datos de la frecuencia cardíaca durante ejercicio por lo general se basan en métodos de fotopletismografía (PPG).

La forma más básica de PPG usa sensores ópticos para medir la diferencia relativa en la reflexión (o absorción) de la luz mientras cada latido de sangre cambia el volumen de los vasos sanguíneos. Aunque los primeros dispositivos de control de frecuencia cardíaca para consumidores utilizaron este enfoque básico, los productos de aptitud física en la actualidad por lo general usan una forma más avanzada de PPG que mide el nivel de saturación de oxígeno periférico (SpO2). Esto proporciona a los usuarios una comprensión más profunda de su respuesta fisiológica al ejercicio.

Las mediciones de SpO2 aprovechan los diferentes espectros de absorción exhibidos por la sangre oxigenada frente a la desoxigenada cuando se iluminan con LED rojos e infrarrojos con espectros de emisión centrados en los dos estados respectivos de la hemoglobina (consulte "Agregar funcionalidad de monitoreo de la frecuencia cardíaca al dispositivo de aptitud física"). Aunque la SpO2 se enfoca en la relación entre los dos estados, la medición de la frecuencia cardíaca básica se puede extraer de los mismos datos al medir el tiempo de ciclo pico a pico de las señales ópticas medidas. Los oxímetros de pulso para consumidores utilizan este método para proporcionar una medición más confiable de la frecuencia cardíaca a pesar del movimiento físico, la variación individual del usuario u otros factores.

Aunque los métodos ópticos basados en PPG se han utilizado durante años en dispositivos de aptitud física, el ECG de un solo conductor ha surgido más recientemente en productos de consumo como Apple Watch y otros. Impulsados por la presión de la competencia, los fabricantes de pulseras de fitness, relojes inteligentes y otros dispositivos electrónicos personales enfrentan una demanda cada vez mayor por la inclusión de PPG y capacidades de ECG de un solo conductor en sus productos.

Para los desarrolladores, sin embargo, la implementación de solo una de esas capacidades ha presentado múltiples dificultades. Los diseños de PPG de doble LED requieren la capacidad de controlar de manera óptima los LED rojos e infrarrojos, capturar la luz reflejada o absorbida, sincronizar los resultados y, finalmente, calcular la frecuencia cardíaca y, opcionalmente, la SpO2. El diseño del ECG de un solo conductor requiere una amplia experiencia en la construcción de rutas de señales analógicas capaces de manejar las señales ruidosas asociadas con cualquier medición de fenómenos biopotenciales activos.

Quizás más fundamentalmente, los requisitos de potencia, el tamaño del diseño y el recuento de piezas requerido para implementar ambos tipos de diseño y sincronizar sus resultados pueden ser prohibitivos para la mayoría de los productos móviles que funcionan con baterías. Para abordar estos problemas, el módulo biosensor MAX86150 de Maxim Integrated proporciona una solución casi instantánea para agregar la capacidad de PPG y ECG a cualquier diseño con restricción de energía.

Módulo biosensor

El módulo MAX86150, diseñado específicamente para sistemas portátiles, combina subsistemas para PPG y ECG de doble LED en un solo dispositivo que mide 3.3 x 6.6 x 1.3 mm. Para las mediciones ópticas, el MAX86150 combina rutas de señal óptica de entrada/salida completas con un LED rojo, un LED infrarrojo y un fotodiodo colocado detrás de una tapa de vidrio incorporada en el paquete (Figura 2).

Diagrama del subsistema PPG Maxim MAX86150

Figura 2: El subsistema PPG MAX86150 proporciona mediciones ópticas de aptitud física basadas en la integración de todos los componentes requeridos, incluidas las rutas de señal para la salida de LED y la entrada de fotodiodo. Además, los dispositivos de LED rojo, LED infrarrojo y fotodiodo se colocan detrás de una tapa de vidrio. (Fuente de la imagen: Maxim Integrated)

Para la ruta de la señal PPG, el módulo integra el circuito de cancelación de luz ambiental (ALC), un convertidor analógico-digital (ADC) delta-sigma (ΔΣ) de sobremuestreo continuo de 19 bits y un filtro de tiempo discreto para una mayor reducción de ruido. Dentro del ALC, un convertidor digital a analógico (DAC) ayuda a aumentar el rango dinámico de entrada al cancelar la luz ambiental. Para ayudar a los desarrolladores a equilibrar el consumo de energía y el rendimiento, los controladores LED integrados del dispositivo pueden programarse para proporcionar corriente desde 0 miliamperios (mA) hasta 100 mA, y anchos de pulso actual desde 50 microsegundos (μs) hasta 400 μs.

Para un mayor ahorro de energía, los desarrolladores pueden habilitar una función de proximidad que permite que el dispositivo permanezca en un estado de menor potencia entre mediciones. En este estado, el dispositivo controla el LED infrarrojo a un nivel de energía mínimo programado por el desarrollador. Cuando el fotodiodo detecta una señal útil, que señala la aproximación del dedo del usuario u otra superficie de la piel, se genera una interrupción y el dispositivo vuelve a su estado operativo normal para continuar con el muestreo.

Para las mediciones de ECG, el MAX86150 integra una ruta de señal diferencial completa que requiere solo dos electrodos secos y algunos componentes adicionales para implementar un ECG de un solo conductor (Figura 3). Al igual que con cualquier aplicación de señal pequeña, la precisión de la medición se ve desafiada continuamente por cualquier número de fuentes de ruido presentes en el ambiente. En una aplicación de aptitud física, las ondas cardíacas de interés no solo se ven afectadas por los biopotenciales asociados con el movimiento muscular y otros procesos fisiológicos, sino que a menudo pueden verse inundados por la interferencia de fuentes externas de radiofrecuencia, frecuencia de línea y ruido eléctrico.

El subsistema de ECG MAX86150 tiene en cuenta el ruido de la señal en las mediciones de ECG con una sofisticada cadena de señales diseñada para rechazar señales de modo común.

El diagrama del módulo Maxim MAX86150 incluye un subsistema completo de ECG de un solo conductor

Figura 3: Junto con el subsistema PPG, el módulo MAX86150 incluye un subsistema completo de ECG de un solo conductor que requiere solo un par de electrodos secos y un mínimo de componentes adicionales para proporcionar datos de medición de ECG a un microcontrolador. (Fuente de la imagen: Maxim Integrated)

El front end analógico de ECG integrado del dispositivo incluye un amplificador de interrupción, un filtro y un amplificador de ganancia programable (PGA) diseñados para maximizar la relación señal-ruido de las ondas cardíacas. Al seguir esta cadena de señales, un ADC ΔΣ de 18 bits convierte cada muestra y empuja cada resultado a la muestra FIFO compartida de 32 dispositivos, lo que reduce la necesidad de un sondeo de datos continuo por parte de un microcontrolador host.

Para reducir aún más la potencia y limitar los requisitos de acceso a los datos, los desarrolladores pueden ajustar la frecuencia de muestreo de los subsistemas de ECG y PPG desde un máximo de 3200 muestras por segundo (sps) hasta 200 sps para ECG y 10 sps para PPG. Sin embargo, los desarrolladores pueden usar el dispositivo en aplicaciones sofisticadas que requieren muestreo de ECG y PPG/SpO2 y sincronización de los resultados simultáneos. Si los desarrolladores necesitan aplicar este enfoque utilizando las diferentes tasas de muestreo mínimas de los dos subsistemas, el dispositivo simplemente carga el FIFO con la última muestra de PPG y proporciona nuevos datos de PPG en el siguiente ciclo de muestreo de ese subsistema.

Implementación de diseño

Debido a que integra la funcionalidad básica requerida para las mediciones de ECG y PPG, la interfaz de hardware MAX86150 se puede completar con solo un par de electrodos secos, como se mencionó anteriormente, junto con algunos componentes adicionales para el desacoplamiento y el amortiguamiento. Como resultado, los desarrolladores pueden combinar un microcontrolador con el MAX86150 y su mínimo complemento de componentes externos para implementar un sofisticado sistema de medición de biopotenciales (Figura 4). Los desarrolladores pueden incluso omitir ese paso de diseño de hardware utilizando el sistema de evaluación MAX86150EVSYS de Maxim Integrated para comenzar a explorar rápidamente las aplicaciones de ECG/PPG.

Diagrama del MAX86150 de Maxim Integrated (haga clic para agrandar)

Figura 4: Los desarrolladores pueden combinar el MAX86150 de Maxim Integrated con un microcontrolador host y solo unos pocos componentes adicionales para implementar la medición avanzada del rendimiento cardíaco en un producto móvil de aptitud física. (Fuente de la imagen: Maxim Integrated)

Al servir como plataforma de aplicación inmediata y diseño de referencia, el sistema de evaluación MAX86150EVSYS incluye una placa MAX86150, una placa MAX32630FTHR y una batería de polímero de litio de 500 miliamperios hora (mAh) (Figura 5). Junto con el MAX86150, la placa MAX86150 proporciona dos electrodos secos de acero inoxidable y componentes adicionales mencionados anteriormente.

Conectada a través de los encabezados, la placa MAX32630FTHR proporciona un sistema completo habilitado para Bluetooth construido alrededor del microcontrolador MAX32630 de Maxim Integrated, y también maneja la carga y la administración de energía para el paquete de baterías incluido.

Imagen del sistema de evaluación MAX86150EVSYS de Maxim Integrated

Figura 5: Los desarrolladores pueden comenzar a evaluar rápidamente los métodos de medición cardíaca con el sistema de evaluación MAX86150EVSYS de Maxim Integrated que proporciona una placa MAX86150 (lado izquierdo) completa con electrodos secos, una placa de desarrollo MAX32630FTHR basada en MAX32630 y un paquete de baterías. (Fuente de la imagen: Maxim Integrated)

El sistema de evaluación listo para usar viene con la placa MAX32630FTHR precargada con firmware para una aplicación MAX86150 básica, lo que permite a los desarrolladores comenzar inmediatamente a explorar las mediciones de ECG y PPG. Los desarrolladores simplemente conectan el conjunto de la placa a un sistema de PC con Windows a través de Bluetooth y abren el software del kit de evaluación de interfaz gráfica de usuario basado en Windows de Maxim Integrated para el kit MAX86150EVSYS. Este paquete de interfaz gráfica de usuario muestra los datos de ECG y PPG del MAX86150, y permite a los desarrolladores modificar fácilmente la configuración del dispositivo para examinar el efecto en el rendimiento (Figura 6).

Imagen de la aplicación de software relacionada con el sistema de evaluación MAX86150EVSYS de Maxim Integrated (haga clic para ampliar)

Figura 6: Conectada al sistema de evaluación MAX86150EVSYS de Maxim Integrated, la aplicación de software relacionada de la empresa permite a los desarrolladores examinar fácilmente las mediciones de ECG y PPG realizadas por el MAX86150. (Fuente de la imagen: Maxim Integrated)

Para los desarrolladores listos para crear aplicaciones personalizadas, el paquete de controladores MAX86150 de Maxim Integrated proporciona código fuente para la funcionalidad del dispositivo central. Entre sus capacidades funcionales, el paquete de controladores demuestra un enfoque para trabajar con el controlador “primero en entrar, primero en salir” (FIFO) del dispositivo para minimizar el consumo de energía al reducir el tiempo que necesita el procesador host para permanecer en su estado activo. En el centro de este enfoque, el software se basa en un par de controladores de interrupción para responder a los eventos del dispositivo y luego actuar cuando las muestras de datos están disponibles.

El enfoque impulsado por interrupciones comienza con la rutina de inicialización. Esto registra un controlador de solicitud de interrupción de dispositivo (IRQ), max86xxx_irq_handler(). Cuando se produce un evento de interrupción, este controlador comprueba los datos disponibles del dispositivo, llama a un controlador FIFO separado (max86xxx_fifo_irq_handler()) si es necesario, y realiza funciones de mantenimiento importantes, incluida la verificación de la temperatura del molde del dispositivo y el nivel de VDD (Listado 1).

Copy int max86xxx_irq_handler(void* cbdata) {     struct max86xxx_dev *sd = max86xxx_get_device_data();     int ret;     union int_status status;       status.val[0] = MAX86XXX_REG_INT_STATUS1;     ret = max86xxx_read_reg(status.val, 2);     if (ret < 0) {         printf("I2C Communication error. err: %d. %s:%d\n",             ret, __func__, __LINE__);         return -EIO;     }       if (status.a_full || status.ppg_rdy         || status.ecg_imp_rdy || status.prox_int) {         max86xxx_fifo_irq_handler(sd);     }       if (status.die_temp_rdy)         max86xxx_read_die_temp(sd);       if (status.vdd_oor) {         sd->vdd_oor_cnt++;         printf("VDD Out of range cnt: %d\n", sd->vdd_oor_cnt);     }       return 0; } 

Lista 1: Este fragmento del paquete del controlador MAX86150 de Maxim Integrated muestra cómo un controlador IRQ del dispositivo puede minimizar el procesamiento al invocar un controlador FIFO separado solo cuando hay muestras disponibles o cuando ocurre un evento como una interrupción de proximidad. (Fuente del código: Maxim Integrated)

Cuando es invocado por el controlador IRQ del dispositivo, el controlador FIFO realiza las operaciones de bajo nivel requeridas para volver a ensamblar las lecturas del sensor almacenadas por el 86150 en su búfer FIFO. Aquí, este controlador recorre las muestras disponibles en el búfer FIFO y vuelve a ensamblar los tres bytes utilizados para almacenar datos del ADC de 18 bits del canal de ECG y del ADC de 19 bits del canal de PPG (Lista 2).

Copy void max86xxx_fifo_irq_handler(struct max86xxx_dev *sd) {    . . .
num_samples = max86xxx_get_num_samples_in_fifo(sd);    . . .
num_channel = max86xxx_get_fifo_settings(sd, &fd_settings);    . . .
num_bytes = num_channel * num_samples * NUM_BYTES_PER_SAMPLE;     fifo_buf[0] = MAX86XXX_REG_FIFO_DATA;     ret = max86xxx_read_reg(fifo_buf, num_bytes);    . . .
fifo_mode = max86xxx_get_sensor_mode(sd, fd_settings, num_channel);    . . .
sensor = get_sensor_ptr(sd, fifo_mode);     for (i = 0; i < num_samples; i++) {         offset1 = i * NUM_BYTES_PER_SAMPLE * num_channel;         offset2 = 0;           for (j = 0; j < MAX_FIFO_SLOT_NUM; j++) {             tmp_fd = (fd_settings >> (4 * j)) & 0x000F;             if (tmp_fd) {                 index = offset1 + offset2;                 tmp = ((int)fifo_buf[index + 0] << 16)                         | ((int)fifo_buf[index + 1] << 8)                         | ((int)fifo_buf[index + 2]);                   samples[tmp_fd] = tmp;                   max86xxx_preprocess_data(&samples[tmp_fd], 1);                 offset2 += NUM_BYTES_PER_SAMPLE;             }         }    . . .
sensor->report(sensor, samples);    . . .
}       if (sensor->update)         sensor->update(sensor);       return;    . . . 

Lista 2: Este fragmento del paquete del controlador MAX86150 de Maxim Integrated muestra el uso de un controlador FIFO para extraer datos muestreados del MAX86150 FIFO, donde cada muestra se almacena en un formato de tres bytes. (Fuente del código: Maxim Integrated)

Conclusión

Junto con la medición de la frecuencia cardíaca basada en PPG, la funcionalidad de ECG de un solo conductor se ha convertido en un requisito cada vez mayor para los relojes inteligentes, las pulseras de fitness y otros dispositivos móviles. Aun así, las implementaciones prácticas, precisas y de bajo consumo tanto de PPG como de ECG para tales dispositivos portátiles han demostrado ser difíciles de lograr.

Con sus subsistemas integrados de PPG y ECG, el módulo de sensor biopotencial 86150 de Maxim Integrated proporciona una solución efectiva. Combinado con una MCU, el módulo 86150 permite a los desarrolladores implementar rápidamente productos móviles para la salud y el acondicionamiento físico capaces de proporcionar datos detallados sobre el rendimiento cardíaco.

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Acerca de este autor

Stephen Evanczuk

Stephen Evanczuk tiene más de 20 años de experiencia escribiendo para y sobre la industria de electrónica en un amplio rango de temas, entre ellos hardware, software, sistemas y aplicaciones, que incluyen IoT. Se doctoróen neurociencias (redes neuronales) y trabajó en la industria aeroespacial en sistemas seguros con distribución masiva y métodos de aceleración de algoritmos. Actualmente, cuando no escribe artículos sobre tecnología e ingeniería, trabaja en aplicaciones de aprendizaje profundo sobre sistemas de reconocimiento y recomendaciones.

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