TY - JOUR TT - Gömülü Sistem Tabanlı EKG Holter Cihazının Tasarlanması AU - Yesevi, Ahmet AU - Güler, Muhammed AU - Yıldız, Mustafa Zahid PY - 2017 DA - October DO - 10.21541/apjes.335275 JF - Academic Platform - Journal of Engineering and Science JO - APJES PB - Akademik Perspektif Derneği WT - DergiPark SN - 2147-4575 SP - 146 EP - 156 VL - 5 IS - 3 KW - ECG Holter KW - Embedded Operating System KW - R-R interval N2 - Ülkemizde ve dünyada nüfusun giderekyaşlanması ve kalp rahatsızlıklarının artması, bu hayati organımızınfaaliyetlerini sürekli kontrol altında tutma, tedavi sürecinde ve öncesinde tümetkileri gözlemleme gibi ihtiyaçları doğurmaktadır. Çalışmanın temel amacı,açık kaynak kodlu, geliştirilmeye açık gömülü sistem tabanlı taşınabilir bir EKGHolter cihazını gerçekleştirmektir. Yapmış olduğumuz çalışma üç aşamadanoluşmaktadır: İlk aşamada, bireyin Elektrokardiyografi (EKG) sinyalleri tasarladığımızbiyoenstrümantasyon yükseltici devresi ile toplanarak yaklaşık 200 katkuvvetlendirilmiş ve sonraki sinyal işleme aşamasına uygun hale getirilmiştir.Şebeke gürültüsünü bastırmak üzere EKG sinyallerine 50 Hz ‘lik çentik filtre vebant genişliği 0,01 – 130 Hz arasında olan bant geçiren filtre uygulanmıştır.İkinci aşamada ise analog EKG işareti Analog Dijital Çeviriciler kullanılaraksayısallaştırılmıştır. Haberleşme protokolleri yazılarak gömülü sistemkartlarıyla bağlantısı kurulmuştur. Üç farklı gömülü sistem kartı ile sinyalişleme algoritmaları uygulanacak hale getirilmiştir. Tasarladığımız arayüz ilkolarak çok sayıda kütüphane desteği olması sebebiyle Python dilindegeliştirilmiş. Ancak bu dilin yazdığımız sinyal işleme algoritmasını çalıştırmahızı yeterli olmadığından C++ dilinde programlama yapılmaya geçilmiştir. Üçüncüaşamada, 10 farklı katılımcıdan 100 sn. süresince 3’er adet a- dinlenme halindeve b- merdiven inme çıkma hareketinin ardından EKG verileri kaydedilmiştir.Daha sonra, Raspberry Pi, Beaglebone ve Odroid gömülü sistem kartlarıarasındaki hız farkları ve performansları analiz edilerek karşılaştırılmasıyapılmış ve sonuçlar incelenmiştir. Beaglebone kullanılarak örnekleme hızı 35Hz’i geçemediğinden EKG için kullanımının uygun olmadığı saptanmıştır.Raspberry Pi ile örnekleme hızı 80 Hz civarında kalmakta ve sadece nabız hesabıiçin kullanılabileceği saptanmıştır. Odroid’ de ise örnekleme hızı 250 Hzcivarına çıkabildiğinden ECG analizi için en uygun mikrobilgisayar olarakbelirlenmiştir. CR - Mandıracıoğlu A, “ Demographic chcracteristics of the elderly population in Turkey and the world, Ege Tıp Dergisi, 49 (3) Ek: 39-45, 2010. CR - J. McKay and G. A. Mensah, The atlas of heart disease and stroke. Geneva: World Health Organization, 2005. CR - Webster, J. (1984). Reducing Motion Artifacts and Interference in Biopotential Recording. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, BME-31(12), pp.823-826. CR - Levy, R., Labhasetwar, V., Strickberger, S., Underwood, T. and Davis, J. (1996). Controlled release implant dosage forms for cardiac arrhythmias: Review and perspectives. Drug Delivery, 3(3), pp.137-142. CR - Yazgan, E. (1996). Tıp elektroniği. İstanbul: İTÜ. CR - J. G. Webster and J. W. Clark, Medical Instrumentation: Applications and design. New York: John Wiley & Sons, 1998. CR - Khobragade, K. and Deshmukh, R. (1999). ECG analysis using wavelet transforms. Computer Standards & Interfaces, 20(6-7), p.466. CR - Fratini, A., Sansone, M., Bifulco, P. and Cesarelli, M. (2015). Individual identification via electrocardiogram analysis. BioMedical Engineering OnLine, 14(1). CR - HAYIT, Tolga; ERGÜN, ‘Sağlık Sektöründe Geliştirilen Mobil Uygulamaların İncelenmesi Ve Mobil Cihazlar İçin Hasta Takip Uygulaması’ AJIT-e: Online Academic Journal of Information Technology . Spring2016, Vol. 7 Issue 23, p97-114. 18p. CR - L. Lavagno, “Embedded Systems,” Embedded Systems Handbook Industrial Information Technology, 2005. CR - Türker, G.F., Güler, İ., “Farksal Yalıtılmış EKG Tasarımı ve Uygulaması”, Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 16-3, 264-268 (2012). CR - Ti.com. (2017). INA128 Precision, 130-dB CMRR, 700-µA, Low-Power, Instrumentation Amplifier | TI.com. [online] Available at: http://www.ti.com/product/INA128 [Accessed 16 Aug. 2017]. CR - Furno, G. and Tompkins, W. (1983). A Learning Filter for Removing Noise Interference. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, BME-30(4), pp.234-235. CR - Levkov, C., Michov, G., Ivanov, R. and Daskalov, I. (1984). Subtraction of 50 Hz interference from the electrocardiogram. Medical & Biological Engineering & Computing, 22(4), pp.371-373. CR - Schaumann, R., Xiao, H., Van Valkenburg, M., Van Valkenburg, M. and Van Valkenburg, M. (2011). Analog filter design. New York: Oxford University Press. CR - Ahlstrom, M. and Tompkins, W. (1985). Digital Filters for Real-Time ECG Signal Processing Using Microprocessors. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, BME-32(9), pp.708-713. CR - Lynn, P. (1971). Recursive digital filters for biological signals. Medical & Biological Engineering, 9(1), pp.37-43. CR - Lian, J., Wang, L. and Muessig, D. (2011). A Simple Method to Detect Atrial Fibrillation Using RR Intervals. The American Journal of Cardiology, 107(10), pp.1494-1497. CR - M. Fowler and C. Kobryn, UML distilled: a brief guide to the standard object modeling language ; Boston, MA: Addison-Wesley, 2009. CR - Deanfield, J. (1987). Holter monitoring in assessment of angina pectoris. The American Journal of Cardiology, 59(7), pp.C18-C22. Raspberry Pi. (2017). CR - Raspberry Pi - Teach, Learn, and Make with Raspberry Pi. [online] Available at: https://www.raspberrypi.org/ [Accessed 16 Aug. 2017]. CR - Beagleboard.org. (2017). BeagleBoard.org - bone. [online] Available at: http://beagleboard.org/bone [Accessed 16 Aug. 2017]. CR - Hardkernel.com. (2017). ODROID | Hardkernel. [online] Available at: http://www.hardkernel.com/main/main.php [Accessed 16 Aug. 2017]. CR - T.Kantar, Ö.Köseoğlu ‘Analysis of Diseases from ECG Signal’ Biyomut 2014, pp 257-260. UR - https://doi.org/10.21541/apjes.335275 L1 - https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/347885 ER -