Design and implementation of a spirometric measurement system that can measure COPD parameters

Abstract

Son zamanlarda bütün dünyaya yayılan ve dünya sağlık örgütü tarafından Pandemi (dünya geneli salgın) ilan edilen koronavirüs (Covid-19) salgını nedeni ile solunum cihazlarına olan önem ve ihtiyaç bir kez daha kendisini göstermiştir. Solunum aktivitesinin izlenmesi, Kronik Obstrüktif Akciğer Hastalığı (KOAH) gibi solunum kaynaklı hastalıkların saptanmasında hayati bir rol oynar. Bu çalışmada solunum parametreleri ölçümleri için 6 katılımcıdan oluşan bir çalışma grubu oluşturulmuştur. Her bireyden FVC, VC, MVV, RR ve TV performansı gerçekleştirmesi sağlanmıştır. Ölçümler, medikal spirometre cihazı ile eş zamanlı gerçekleştirilmiştir. Toplamda 1860 veri (VC için 1500, MVV için 360 veri) örneklenmiş ve bütün veriler Matlab programında analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçların, birbirlerine oldukça benzer olduğu (MVV için Rmvv=0.998; VC için Rvc=0.997) olduğu görülmüştür. Bu çalışmanın en önemli katkılarından biri de, ölçülen verilerin bilgisayara gönderilebilmesi ve SD karta kaydedilebilmesidir. Böylece standart spirometrelerde bulunan termal yazıcılar ile kâğıt israfının önüne geçilmiş ve veriler dijital ortamda saklanmıştır. Geliştirilen sistem pratik ve düşük maliyetli bir çözüm sunmaktadır. Geliştirilen cihazın biyomedikal cihaz teknolojisinde Koah parametrelerini ölçme kabiliyeti ile önemli bir yer alması beklenmektedir. The importance and need for respirators has once again shown itself due to the coronavirus (Covid-19) epidemic, which has recently spread around the world and has been declared as a Pandemic (epidemic worldwide) by the world health organization. Monitoring respiratory activity plays a vital role in detecting respiratory diseases such as Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). In this study, a working group of 6 participants was formed to measure respiratory parameters. Each individual was provided to perform FVC, VC, MVV, RR and TV performance. The measurements were carried out simultaneously with the medical spirometer device. A total of 1860 data (1500 data for VC, 360 data for MVV) were sampled and all data were analyzed in Matlab program. It was observed that the results obtained were quite similar to each other (RMVV=0.998 for MVV; RVC=0.997 for VC). One of the most important contributions of this study is that the measured data can be sent to the computer and saved to the SD card. Thus, with the thermal printers in standard spirometers, paper wastage was prevented and the data was stored in digital environment. The developed system offers a practical and low cost solution. The developed device is expected to take an important place in biomedical device technology with its ability to measure COPD parameters.

Deep Network Model and Regression Analysis Using OLS Method for Predicting Lung Vital Capacity

“…COPD is a common public disease known worldwide, and its lethal power is increasing day by day [1]. COPD disease is closely related to lung volumes and capacities [2,3]. Vital capacity (VC) is one of the most important lung parameters [4].…”