Entwicklung eines drahtlosen PPG-Sensorsystems zur Bestimmung der Pulswellengeschwindigkeit

Abstract

In dieser Arbeit wird die Entwicklung eines drahtlosen PPG-Sensorsystems zur Bestimmung der arteriellen Pulswellengeschwindigkeit vorgestellt. Ziel dieser Arbeit ist es, verschiedene Lösungsansätze zur Entwicklung solcher Systeme zu vergleichen und ein drahtloses, anwenderfreundliches System zu entwickeln. Idealerweise soll dieses System in der Lage sein, Pulswellen an den Handgelenken zu erfassen und daraus die Pulswellengeschwindigkeit zu bestimmen. Zu diesem Zweck wurde ein drahtloses Sensorsystem aus mehreren Sensorknoten entwickelt, das Bluetooth Low Energy als Übertragungsprotokoll einsetzt und mithilfe von Photoplethysmographie-Sensoren sowie geeigneten Synchronisationsmechanismen die Sensordaten synchron erfasst und zur Signalverarbeitung an einen PC übermittelt. Dort werden die Sensordaten durch eine in Python implementierte Signalverarbeitung verarbeitet, die unter anderem spezifische Filter und Algorithmen zur Merkmalsextraktion von PPG-Signalen einsetzt. Das drahtlose PPG-Sensorsystem wurde abschließend umfassend durch Systemtests und Probandenmessungen überprüft. Dabei zeigte sich, dass das Ziel der Pulswellenerfassung am Handgelenk aufgrund von Störfaktoren nicht vollständig erreicht wurde. Als alternativer Messansatz wurden Finger-Finger-Messungen durchgeführt und mit Finger-Zeh-Messungen verglichen. Abschließend wurden weitere Vorschläge zur Optimierung und Erweiterung des Systems gemacht.

This bachelor’s thesis presents the development of a wireless PPG sensor system for assessing arterial pulse wave velocity. The aim of this thesis is to compare different approaches for developing such systems and to create a wireless, user-friendly solution. Ideally the system should capture pulse waves at the wrist and use them to determine pulse wave velocity. For this purpose, a wireless sensor system consisting of several sensor nodes was developed, which employs Bluetooth Low Energy as the transmission protocol and utilizes photoplethysmography sensors along with suitable synchronization mechanisms to synchronously collect sensor data and transmit it to a PC for signal processing. The sensor data is processed by a signal processing chain implemented in Python, which incorporates specific filters and algorithms for feature extraction from PPG signals. The wireless PPG sensor system was finally comprehensively tested through system tests and subject measurements. It was found that the goal of pulse wave detection at the wrist was not fully achieved due to interference factors. As an alternative measurement approach, finger-to-finger measurements were performed and compared with finger-to-toe measurements. Finally, further suggestions for optimizing and expanding the system were provided.