描述

在這段隔離期間，我已經建立了一個血氧計，里面已經有零件。畢竟，血氧計只是由兩個 LED 和一個光電二極管組成。

我不是醫學知識專家，在項目的這個階段，我不確定這項工作是否具有診斷價值，但這是一個很好的教育項目，可以研究它是如何工作的，并且可能通過一些技巧它可以成為一個自制的醫療工具。

氧飽和度和 COVID-19

在我們生命中這個令人難以置信的時期，我們學到了很多關于病毒、肺、外科口罩、肥皂和洗手的知識。每個人都會閱讀有關咳嗽、發燒和呼吸困難等癥狀的信息。我們還知道，測量呼吸困難的一種方法是讀取我們血液中的氧氣含量。

可以使用稱為血氧計的醫療設備間接讀取此測量值。您可能已經看過它，它是一種放置在手指上的非侵入性設備，帶有一些脈動燈來完成工作。像這樣：

通常，當您沒事時，您的氧飽和度 (SpO2) 百分比接近或大于 95%。當飽和度低于 90% 并且您有咳嗽和發燒時，這是一個問題。

如果任何制造商都可以制造一個血氧計，那么發現感染會更容易，并且可以幫助人們在問題確實存在而不是恐慌發作時決定去醫院。

一、了解心跳傳感器的工作原理

我已經開始使用KY-039心跳傳感器開始這個項目，我在我們許多人家里都有的套件傳感器中找到了它。正如您在下面的電路中看到的那樣，它只是一個點亮光電二極管的紅外 LED。還有兩個電阻保護LED和讀取傳感器的小信號。

因此，如果您沒有 KY-039 傳感器，您可以用很少的組件構建自己的傳感器。

手指放在傳感器和光電二極管之間，就像這張照片（最初取自此站點并修改）：

紅外線 LED 發出的光部分被指甲、皮膚和手指的所有其他部位吸收，但它不是恒定的，因為它會隨著靜脈中血液的變化而變化。當您的心臟跳動時，血液會被推入您的靜脈，并且光吸收會發生變化。我們可以測量由到達它的紅外光照射的光電二極管產生的電流。

KY-039 傳感器有一個S （信號）引腳來讀取該變化值。

我們可以通過計算信號的峰值來測量心跳率

從傳感器的可變信號中讀取值并不容易，因為有很多噪聲，信號非常低，我們需要進行一些數學運算以找到要繪制的好值。

我必須感謝Johan Ha 的這篇有用的帖子，它解釋了如何計算信號的平均值，還解釋了如何消除家用燈產生的噪音（那盞燈是噪音！）。

訣竅是創建一個數組，我們在其中推送一個值并刪除一個值，以獲取從傳感器讀取的最后 X 值的平均值。他還描述了一種通過計算 N 個增長值來找到信號上升的方法。我的意思是，當一個值比前一個值大 N 倍時，它是一個峰值。

使用 Arduino 串行繪圖工具或其他串行工具分析打印在 COM 端口上的值（例如SerialPlot ），并嘗試不同的值，我們可以定義正確的數字 N （rise_threshold代碼中的常數）。如果您定義的數字太大或太小，您可能會錯過一些節拍或將重心節拍計為節拍。

一旦您了解了如何微調峰值，只需計算它們，或計算一小部分節拍之間的時間以確定您的BPM速率（每分鐘節拍數）。

構建血氧計（破解 KY-039 傳感器）以查找氧飽和度

隨著光波長的變化，我們的血液以不同的方式吸收光。紅光（~600nm）更容易被含氧量較多的血液吸收，因此我們可以將紅外燈（ ）與紅色燈的測量值進行比較，~950nm并找出我們血液中氧氣的百分比。該值稱為（外周毛細血管氧飽和度）。Sp02%

因為我有一個 KY-039 傳感器，所以我決定對其進行修改。它只有一個紅外 LED，所以我添加了一個RED LED，將IR LED從Vcc斷開， 并用一個電阻將兩個 LED 連接到 Arduino 的兩個不同引腳。330 ohm

（如果你沒有 KY-039 傳感器可以修改，你可以構建它，它只是幾個 LED、一個光電二極管和 3 個電阻，原理圖非常簡單！）

這是修改后的傳感器的示意圖：

這樣我們就可以打開IR LED并從KY-039 S引腳讀取值，然后我們可以關閉IR LED并打開RED LED，并從KY-039 S引腳讀取值。

這是我的：

如果您繪制這兩個信號，您可以看到 IR 值始終低于 Red 值。

要找到良好的信號，請記住將指尖正確放在光電二極管上，并且 LED 應接觸指甲，當您找到一個舒適的位置并在圖上讀取良好時，請勿更改它。

由于信號低且噪聲問題很大，為了獲得有用的測量值，我注意到始終需要良好的環境光。所以，測量時不要移動手指，也不要改變光線，傳感器上的陰影可能會改變一切。

如何測量飽和 SpO2%

氧飽和度水平 (SpO2) 是氧飽和血紅蛋白相對于總血紅蛋白的比例，是稱為R的參數的函數（我在米蘭理工大學的一篇學術論文中找到了此信息），使用最小值計算和兩個信號的最大值：

R = ( (REDmax-REDmin) / REDmin ) / ((IRmax-IRmin) / IRmin)

每臺儀器都有自己的R ，需要校準才能找到將 R 與 SpO2% 連接起來的曲線（函數）。

我們已經計算了峰值的數量，但現在我們需要找到兩條曲線（RED led 和IR led）的最大值和最小值。

為了完成這項工作，我們評估心跳的“周期”（即一個心跳持續多少毫秒）并將其除以采樣率以確定有多少樣本構成一個周期。在我們的例子中，采樣率為 40 毫秒，因為我們讀取 IR LED 20 毫秒，然后再讀取 20 毫秒的 RED LED。

節拍周期是信號中兩條上升曲線之間經過的時間。

所以我可以分析我保存在數組中的最后L個樣本（其中 L = period / 40），以找到REDmax 、REDmin 、IRmax和IRmin值。

使用最大值和最小值，我可以計算R 。

R、L 和 period 是每拍計算一次，所以 R 的演算也是對每拍進行的。

從 R 到 SpO2%：如何校準血氧計？

將R與SpO2聯系起來的函數可以用一條直線簡化：

SpO2 = K * R + M

所以我們需要兩個點（SpO2 和 R 的兩對值）來確定 K 和 M。找到這兩個點的唯一方法是使用另一個血氧計并從其顯示屏上讀取值。

新的血氧儀將作為參考，我們在測量自制血氧儀的 R 值時讀取 SpO2 值。

第一次正常呼吸，然后讀取 SpO2 和 R 的值。寫下來。

然后嘗試保持呼吸，10-20 秒后，您將在新血氧儀中讀取 SpO2 下降，您還應該看到血氧儀的 R 參數在增加。在昏厥之前，寫下達到的 SpO2 值和您的 R 參數值。

求解二次方程并為您的血氧計找到 K 和 M。

現在可以計算每個測量R的bpm和SpO2值。

我還添加了一個顯示來顯示所有數字，僅當我發現至少 5 個周期測量值變化不大（±10%周期長度）時才顯示值。通過這種方式，我刪除了變化太大的值，這些值取決于不良組件或環境光或手指移動的變化。

c值表示顯示的值是用c穩定測量值計算的。

項目改進：去除環境光變化

在玩了幾天我的項目后，我找到了改進它的方法。

我注意到，使用這些低成本組件（我們只使用 LED 和光電二極管！）這些措施過多地依賴于環境光，如果我們想在真實環境中正確讀取數據，這不是一件好事工作環境。因為我注意到在陽光明媚的日子比在陰天或晚上使用電燈時效果要好，所以我決定添加第三個 LED，它始終亮著，只為手指提供光線.

使用這個 3-led 傳感器，還可以在黑布下采取措施，以排除可能隨時變化的環境光。

現在，結果更好，不再依賴于環境光。

我還必須重新校準血氧計，正如您在幾秒鐘后從視頻中看到的那樣，它正確地找到了bpm和SpO2% ：

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