Návrh a realizace přístroje pro diagnostiku endoteliální dysfunkce

Abstract

Diplomová práce se zaměřuje na vývoj a ověření funkčnosti neinvazivního zařízení pro hodnocení endoteliální dysfunkce pomocí snímání pletysmografických změn prstovou tlakovou manžetou. Přístroj využívá diferenční tlakový senzor s malým rozsahem, který umožňuje dosáhnout vysoké citlivosti. Software přístroje byl navržen v programovacích prostředích Arduino IDE (v jazyce C++) a Visual Studio Code (v jazyce Python). Od průběhu měření přes nafukování manžet až po vyhodnocení parametrů probíhá celý proces automaticky, bez nutnosti zásahu uživatele. Součástí řešení je i uživatelské rozhraní, které umožňuje sledovat aktuální hodnoty tlaků v manžetách a grafické znázornění signálu z diferenčního tlakového senzoru v reálném čase. Software umožňuje vyhodnocení vaskulární reaktivity pomocí dvou metod. Kromě běžně používaného parametru RHI_mean, který ve svém výpočtu pracuje s průměrem amplitud v časovém intervalu 90150 sekund po ischémii, byl navržen i parametr RHI_max. Ten je založen na detekci maximální hodnoty polynomiální aproximace amplitud pulzů po ischémii a poskytuje přesnější hodnocení v případech, kdy maximální cévní reakce nastává mimo standardní časový rozsah. Funkčnost systému byla ověřena měřením na skupině 20 dobrovolníků. Dále byla provedena validace zařízení pomocí simulátoru BP Pump 2, jehož simulované signály potvrdily správnou detekci a zpracování dat navrženým přístrojem.

This master's thesis focuses on the development and validation of a non-invasive device for assessing endothelial dysfunction by measuring plethysmographic changes using a finger pressure cuff. The device uses a differential pressure sensor with a small measurement range, which allows for high sensitivity. The device software was designed using Arduino IDE (in C++) and Visual Studio Code (in Python) programming environments. From the measurement process through cuff inflation to parameter evaluation, the entire process runs automatically without requiring user intervention. The solution includes a user interface that enables monitoring of current pressure values in the cuffs and real-time graphical representation of the signal from the differential pressure sensor. The software enables evaluation of vascular reactivity using two methods. In addition to the commonly used RHI_mean parameter, which calculates using the average of amplitudes in the time interval of 90-150 seconds after ischemia, an RHI_max parameter was also developed. This parameter is based on detecting the maximum value of the polynomial approximation of pulse amplitudes after ischemia and provides more accurate assessment in cases where the maximum vascular response occurs outside the standard time range. The functionality of the system was verified by measurements on a group of 20 volunteers. Additionally, device validation was performed using a BP Pump 2 simulator, whose simulated signals confirmed correct detection and data processing by the designed device.