Biyolojik işaretlerin işlenmesi amacıyla donanımsal ve yazılımsal altyapının oluşturulması

Abstract

Biyolojik işaretlerin ölçülmesi birçok hastalık hakkında daha iyi bilgi edinilmesi ve bu hastalıkların teşhisi amacıyla sağlık alanında uzun zamandır kullanılmaktadır. Bununla birlikte engelli bireylerin sahip olduğu engellerin aşılması, protezlerin geliştirilmesi içinde biyolojik işaretleri ölçen ve işleyen sistemler mühendislik alanlarında kullanılmakta ve geliştirilmektedir. Ancak bu sistemlerin daha da geliştirilebilmesi için bu konuda daha fazla çalışmanın literatüre kazandırılması gerekmektedir. Bu çalışmada EEG, EOG, ECG ve EMG gibi biyoelektrik işaretleri yükseltip süzgeçleyen, Raspberry Pi 3B+ kartına modüler tek kanallı analog yükselteç ve süzgeç devresi gerçeklenmiştir. Alınan biyoelektrik işaret verileri Raspberry Pi' de Python programlama dilinde yazılan arayüz ile gerçek zamanlı olarak görüntülenmiştir. Oluşturulan arayüz ile alınan işaretler gerçek zamanlı olarak çizdirilebilmekte, kaydedilebilmekte ve kaydedilen işaretler tekrardan çizdirilebilmektedir. Ayrıca EEG, EOG, ECG ve EMG işaretleri için ayrı ayrı arayüzler oluşturularak bu işaretlerin farklı karakteristikleri de gözlenmiştir. Kaydedilen işaretleri tekrar çizdirmek ve incelemek için çevrim dışı arayüzler oluşturulmuştur. Bu arayüzler ile csv formatında kaydedilen işaretler tekrar çizdirilmekte; yüksek geçiren, alçak geçiren, bant geçiren ve bant durduran süzgeçler uygulanıp çizdirilebilmekte ve işaretlerin FFT dönüşümleri alınabilmektedir. Süzgeçlenen işaretler ve FFT dönüşümü alınan işaretler tekrardan kaydedilebilmektedir. İşaretleri görüntülemek ve işlemek için Raspberry Pi seçilerek tüm sistemin kolay taşınabilir olması sağlanmıştır. Ayrıca arayüz yazılımı için Python dilinin tercih edilmesinin sebebi açık kaynak kodlu popüler bir yazılım dili olması ve geniş bir kütüphaneye sahip olmasıdır.

Measurement of biological signals has been used in the field of health for a long time to gain better information about many diseases and to diagnose these diseases. In addition, systems that measure and process biological signals are used and developed in engineering fields in order to overcome the obstacles of disabled individuals and to develop prostheses. However, in order for these systems to be develop further, more studies on this subject should be brought to the literature. In this study, a modular single-channel analog amplifier and filter circuit that amplifies and filters bioelectric signals such as EEG, EOG, ECG and EMG is implemented on the Raspberry Pi 3B+ board. The received bioelectrical signal data was displayed in real time with the interface written in the Python programming language on the Raspberry Pi. With the created interface, the received signals can be plotted in real time, recorded and recorded signals can be redrawn. In addition, different characteristics of these signals were observed by creating separate interfaces for EEG, EOG, ECG and EMG signals. Offline interfaces have been created to redraw and examine the recorded signals. With these interfaces, the signals recorded in csv format are redrawn; high-pass, low-pass, band-pass and band-stop filters can be applied and plotted, and FFT transformations of signals can be obtained.Filtered signals and fft transform received signals can be re-recorded. By choosing Raspberry Pi to view and process data, the entire system is easily portable. In addition, the reason why Python language is preferred for interface software is that it is a popular open source software language and has a large library.