Smart Patientenüberwachungssystem mit Arduino oder Raspberry Pi

19 Schritt:Schritt 1: Erste Teile Schritt 2: E-Health Schild über Arduino oder Raspberry Pi Schritt 3: Die Bibliothek Schritt 4: Sensor Platform (die Sensorkalibrierung) Schritt 5: Schritt 6: Schritt 7: Schritt 8: Schritt 9: Schritt 10: Schritt 11: Schritt 12: Schritt 13: Anschluss aller Sensoren TOGETHER Schritt 14: Quellcode für den Anschluss aller SENSORS TOGETHER Schritt 15: ANSCHLUSS WiFi-Modul Arduino Schritt 16: Kopplung mit SMART PHONE Schritt 17: Quellcode für die Anbindung der Smartphone- Schritt 18: Zubehör Schritt 19:

Smart Patientenüberwachungssystem mit Arduino oder Raspberry Pi

EINFÜHRUNG: -
Überwachung der Vitalfunktionen und Standorte von bestimmten Klassen von ambulanten Patienten können sowohl vor Ort und während des Transports, die in überfüllten Notaufnahmen und Katastrophe Szenen sein. Um nützlich zu sein, muss eine solche Überwachung zu tragbaren und niedrige Kosten, und haben minimalen negativen Auswirkungen auf die Einsatzkräfte, beispielsweise durch eine übermäßige Anzahl von Alarmen nicht erhöhen. Der SMART (Scalable Medical Alert Response Technology) System integriert drahtlose Patientenüberwachung (EKG, SpO2), Geo-Positionierung, Signalverarbeitung, gezielte Alarmierung und eine Funkschnittstelle für Pflegepersonen. Eine prototypische Implementierung von SMART wurde im Wartebereich von einer Notaufnahme pilotiert und mit 145 post-Triage Patienten ausgewertet. Systembereitstellung Aspekte wurden auch während einer kleinen Katastrophe Bohrer Übung ausgewertet.

Schritt 1: Erste Teile

  1. Smart Patientenüberwachungssystem mit Arduino oder Raspberry Pi

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    dies sind Komponenten, um dieses Projekt zu erstellen: -


    - E-Health Sensor-Schild für Arduino und Raspberry Pi
    - Pulse und Sauerstoff im Blut Sensor (SpO2)
    - Luftstromsensor (Atmung)
    - Körpertemperatursensor
    - EKG-Sensor (EKG)
    - Glucometer Sensor
    - Hautleitwert Sensor (GSR - Schwitzen)
    - Blutdrucksensor (Blutdruckmessgerät) V2.0 New Sensor
    - Patientenpositionssensor (Accelerometer)
    - Sensor Elektromyographie (EMG) New Sensor
    - Arduino oder Raspberry Pi
    - Wenn Sie Raspberry Pi werden Sie brauchen, Koch Hacks Schild
    - Sie eine Bluetooth oder xbee Schild oder wifi Schirm brauchen
    - Sie brauchen, um Ihre App Smartphone wie Schnittstelle i phone und Android -Handys

    u können die E-Sensorabschirmung und Komponenten (erhalten GET IT )
    entweder arduino oder Raspberry Pi

Schritt 2: E-Health Schild über Arduino oder Raspberry Pi

  1. Smart Patientenüberwachungssystem mit Arduino oder Raspberry Pi

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    Bild 1, 2 sind die e-Health Schild über Arduino
    un d Reiben Bilder sind e-Health Schild über Raspberry Pi

Schritt 3: Die Bibliothek


  1. Anmerkung: Diese Beispiele sind zum Arduino 1.0.1 geschrieben. Bestimmte Funktionen können nicht in anderen Versionen.
    Die eHealth-Sensor-Plattform zählt mit einem C ++ Bibliothek, die Sie problemlos alle Sensoren ausgelesen und die Informationen senden, indem Sie eine der verfügbaren Funkschnittstellen ermöglicht. Diese Bibliothek bietet eine einfach zu bedienende Open-Source-System. Um den gleichen Code zu gewährleisten ist in beiden Plattformen (Arduino und Raspberry Pi) verwenden wir die ArduPi Bibliotheken, die Entwickler, um die Verwendung dieses Codes ermöglicht kompatibel
    http://circuitsmaze.blogspot.in/
    Benutzung der Bibliothek mit Arduino: -
    Die eHealth Sensorplattform umfasst ein hohes Maß Bibliotheksfunktionen für eine einfache Verwaltung des Vorstandes. Dieser Zip enthält alle Dateien in zwei getrennten Ordnern "eHealth" und "PinChangeInt" benötigt. Die "PinChangeInt" Bibliothek ist nur erforderlich, wenn Sie die pulsioximeter Sensor zu verwenden. Kopieren Sie diese Ordner in dem Arduino IDE Ordner "Bibliotheken". Vergessen Sie nicht, sind diese Bibliotheken in Ihre Codes. Download der E-Health-Bibliothek für Arduino
    Bibliotheken werden oft als ZIP-Datei oder einen Ordner verteilt. Der Name des Ordners ist der Name der Bibliothek. Innerhalb des Ordners wird die CPP-Dateien, h-Dateien und oft eine keywords.txt Datei, Beispiele Ordner und andere Dateien, die von der Bibliothek erforderlich ist.
    So installieren Sie die Bibliothek, beenden Sie zunächst die Arduino-Anwendung. Dann entpacken Sie die ZIP-Datei mit der Bibliothek. Für die Installation von eHealth-Bibliothek, uncompress eHealth.zip. Es sollte einen Ordner namens "eHealth" und eine weitere namens "PinChangeInt", mit Dateien wie eHealth.cpp und eHealth.h Inneren enthalten. Ziehen Sie die eHealth und PinChange Ordner in diesen Ordner (Ihre Bibliotheken-Ordner). Unter Windows wird es wahrscheinlich als "My Documents \\ \\ Arduino Bibliotheken". Für Mac-Anwender, wird es wahrscheinlich als "Dokumente / Arduino / Bibliotheken". Unter Linux wird der Ordner "Bibliotheken" in Ihr Skizzenbuch sein. Die Bibliothek wird nicht funktionieren, wenn Sie setzen die CPP-und H-Dateien direkt in den Bibliotheken oder Ordner, wenn sie in einem extra Ordner verschachtelt. Starten Sie den Arduino-Anwendung. Stellen Sie sicher, die neue Bibliothek im Menüpunkt der Software Skizzen> Import-Bibliothek wird angezeigt. Das ist es! Du hast eine Bibliothek installiert!
    Unter Verwendung der Bibliothek Raspberry Pi: -
    Die e-Health-Bibliothek für Raspberry Pi erfordert die arduPi Bibliothek und beide Bibliotheken sollten in der gleichen Pfad sein.
    Laden Sie die E-Health-Bibliotheken für Raspberry
    Erstellen eines Programms, das die Bibliothek nutzt, ist so einfach wie setzen Sie den Code in dieser Vorlage, wo es heißt "Arduino Code hier"
    // EHealth-Bibliothek (es enthält arduPi) Füge
    #include "eHealth.h"
    / ************************************************* *******
    * * Wenn Ihr ARDUINO CODE hat andere Funktionen abgesehen von *
    * * Setup () und Loop () müssen Sie sie HIER ERKLÄREN *
    * ************************************************* ***** /
    / **************************
    * Arduino Code hier ein *
    * ************************ /
    int main () {
    einrichten();
    while (1) {
    Schleife ();
    } Return (0);
    }
    Zusammenstellung des Programms kann auf zwei Arten erfolgen:
    Kompilieren separat eHealth und arduPi, und sie für die Übersetzung des Programms in einem zweiten Schritt:
    g ++ -c -o arduPi.cpp arduPi.o
    g ++ -c -o eHealth.cpp eHealth.o
    g ++ -lpthread -lrt Benutzer-E-Health-app.cpp arduPi.o eHealth.o -o user-e-health-App
    Kompilieren everithing in einem Schritt:
    g ++ -lpthread -lrt Benutzer-E-Health-app.cpp arduPi.cpp eHealth.cpp -o user-e-health-App
    Ausführung des Programms ist so einfach wie zu tun:
    sudo ./user-e-health-app

Schritt 4: Sensor Platform (die Sensorkalibrierung)

  1. Smart Patientenüberwachungssystem mit Arduino oder Raspberry Pi

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    Pulse und Sauerstoff im Blut (SpO2)
    SPO2-Sensor bietet Pulsoximetrie ein nicht-invasives Verfahren zur Anzeige der arteriellen Sauerstoffsättigung von funktionellen hemoglobin.Oxygen Sättigung wird als Maß für die Menge an Sauerstoff im Blut gelöst, basierend auf der Detektion von Hämoglobin und Deoxyhämoglobin definiert. Zwei unterschiedliche Lichtwellenlängen verwendet werden, um die tatsächlichen Unterschiede in den Absorptionsspektren von HbO & sub2; und Hb zu messen. Der Blutstrom wird durch die Konzentration des Hb und HbO2, durch den ihre Absorptionskoeffizienten werden unter Verwendung von zwei Wellenlängen, 660 nm (rotes Licht Spektren) und 940 nm (Infrarotlicht Spektren) gemessen. Sauerstoff befreit und oxygeniertem Hämoglobin absorbieren verschiedene Wellenlängen.
    Deoxygeniertem Hämoglobin (Hb) eine höhere Absorption bei 660 nm und Oxyhämoglobin (HbO & sub2;) eine höhere Absorption bei 940 nm. Dann nimmt ein Fotodetektor das nicht absorbierte Licht der LEDs um die arterielle Sauerstoffsättigung zu berechnen.
    Ein Pulsoximeter Sensor ist nützlich in Umgebungen, wo die Sauerstoffversorgung eines Patienten ist instabil, darunter Intensivmedizin, Betriebs, Recovery, Notfall- und Krankenstation Einstellungen Piloten in drucklosen Flugzeugen, für die Beurteilung der Sauerstoffversorgung eines beliebigen Patienten und Bestimmung der Wirksamkeit oder Bedarf an Zusatzsauerstoff. Annehmbaren normalen Bereiche für Patienten sind 95-99 Prozent, die mit einer hypoxischen Antriebsproblem würde erwarten Werte werden zwischen 88 bis 94 Prozent, können Werte von 100 Prozent Kohlenmonoxidvergiftung anzuzeigen. Der Sensor muss auf die Arduino oder Raspberry Pi verbunden werden, und verwenden Sie keine externe / interne Batterie.
    Anschluss des Sensors: -
    Schließen Sie das Modul in der E-Health-Sensorplattform. Der Sensor muss nur einen Weg, der den Anschluss an Fehler zu vermeiden und stellen Sie die Verbindung zu erleichtern.
    Bild 1: -
    die Verbindung zum E-Health Schild mit Pulse und Sauerstoff im Blut (SpO2)
    Bild 2: -
    Legen Sie den Finger in den Sensor und drücken Sie ON-Taste.
    Und jetzt die TEST SpO2 IT arbeitet oder nicht
    Dies ist der Code LINK :( GET HEAR )
    Bild 3: -
    Laden Sie den Code, um Arduino und beobachten Sie die Serien monitor.Here ist der USB-Ausgang mit dem seriellen Port Terminal Arduino IDE
    Raspberry Pi-Code:
    TESTING CODE Raspberry Pi GET HEAR

Schritt 5:

  1. Smart Patientenüberwachungssystem mit Arduino oder Raspberry Pi

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    (Testing) Elektrokardiogramm (EKG): -
    EKG-Sensor bietet das Elektrokardiogramm (EKG oder EKG) ist ein Diagnosewerkzeug, die routinemäßig verwendet wird, um die elektrischen und Muskelfunktionen des hear bewerten. Das Elektrokardiogramm Sensor (EVG) hat sich zu einem der am häufigsten verwendeten medizinischen Tests in der modernen Medizin. Seine Nützlichkeit bei der Diagnose einer Vielzahl von Herzpathologien von myokardialer Ischämie und Infarkt Synkope und Palpitationen seit Jahrzehnten für Kliniker von unschätzbarem Wert.
    Die Genauigkeit des EKG ist abhängig vom Zustand getestet. Ein Problem mit dem Herzen nicht immer zeigen sich im EKG. Einige Herzerkrankungen keine spezifischen EKG-Veränderungen nie zu produzieren. EKG-Ableitungen sind mit dem Körper verbunden, während der Patient liegt flach auf einem Bett oder Tisch. Was wird gemessen oder kann im EKG (EKG) erfasst werden? Die Ausrichtung des Herzens (wie es sich befindet) in der Brusthöhle. Nachweis der erhöhten Dicke (Hypertrophie) der Herzmuskel. Nachweis von Schäden an den verschiedenen Teilen des Herzmuskels. Nachweis von akut beeinträchtigte Blutfluss zum Herzmuskel. Muster der anormalen elektrischen Aktivität, die den Patienten auf anomale Herzrhythmusstörungen prädisponieren können. Der zugrunde liegende Mechanismus Frequenz und Rhythmus des Herzens
    Bild 4: -
    Schematische Darstellung der normalen EKG-Sensor anschließen -
    PICTURE 5,6: -
    Schließen Sie die drei Leitungen (positiv, negativ und neutral) in der E-Health Forum.
    Bild 7: -
    Schließen Sie die EKG-Ableitung an die Elektroden.
    Bild 8: -
    Entfernen Sie die Schutzfolie
    PICTURE 9,10: -
    Platzieren Sie die Elektroden wie unten gezeigt
    TESTING CODE für Arduino GET HEAR
    TESTING CODE FÜR Raspberry Pi GET HEAR

Schritt 6:

  1. Smart Patientenüberwachungssystem mit Arduino oder Raspberry Pi

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    (Testing) Airflow: Atmung: -
    Anormal Atemfrequenzen und Veränderungen in der Atemfrequenz sind eine breite Indikator für wichtige physiologische Instabilität, und in vielen Fällen ist die Atemfrequenz einer der ersten Indikatoren für diese Instabilität. Daher ist es wichtig, der Atemrate als Indikator für den Zustand des Patienten zu überwachen. AirFlow Sensor kann eine Frühwarnung der Hypoxämie und Apnoe bereitzustellen. Die nasale / Mund-Luftströmungssensor ist ein Gerät verwendet, um die Atemfrequenz in einem Patienten, der einer Atemhilfe oder Person zu messen. Diese Vorrichtung besteht aus einem flexiblen Faden, der hinter den Ohren paßt, und eine Reihe von zwei Zinken, die in die Nasenlöcher angeordnet sind.
    Die Atmung wird durch diese Zacken gemessen. Die speziell Kanüle / Halter erlaubt es dem Thermosensor in der optimalen Position, um die oral / nasal Wärmeluftstrom Änderungen sowie die Nasenlufttemperatur genau zu erfassen platziert werden. Komfortabel einstellbar und einfach zu installieren.
    Bild 11: -
    Komfortabel einstellbar und einfach zu installieren.
    Anschluss des Sensors: -
    Die e-Health-Luftströmungssensor haben zwei Anschlüsse (positiv und negativ)
    BILD 12,13: -
    Schließen Sie das rote Kabel mit dem Pluspol (wie "+" in der Platte markiert) und das schwarze Kabel mit dem Minuspol (als "-" gekennzeichnet in der Platine).
    TESTING CODE für Arduino GET HEAR
    TESTING CODE FÜR DIE Raspberry Pi ( GET HEAR )
    Bild 14: -
    Laden Sie den Code und beobachten Sie die Serien monitor.Here ist der USB-Ausgang mit dem seriellen Port Terminal Arduino IDE

Schritt 7:

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    (Testing) Körpertemperatur: -
    Temperatursensor verfügt über Körpertemperatur hängt von der Stelle im Körper, an dem die Messung durchgeführt wird, und der Tageszeit und Umfang der Tätigkeit des Menschen. Verschiedene Körperteile unterschiedliche Temperatur haben. Die allgemein akzeptierte durchschnittliche Körperkerntemperatur (innerlich genommen) ist 37,0 ° C (98,6 ° F). Bei gesunden Erwachsenen schwankt Körpertemperatur etwa 0,5 ° C (0,9 ° F) während des Tages, mit niedrigeren Temperaturen am Morgen und höhere Temperaturen in den späten Nachmittag und am Abend, als Bedürfnisse und Aktivitäten des Körpers zu ändern. Es ist von großer medizinischer Bedeutung, um die Körpertemperatur zu messen.
    Der Grund ist, dass eine Anzahl von Krankheiten, die durch charakteristische Änderungen in der Körpertemperatur verbunden. Ebenso kann der Verlauf bestimmter Krankheiten, die durch die Messung der Körpertemperatur überwacht werden, und die Effizienz eines initiiert Behandlung vom Arzt beurteilt werden.
    Hypothermie <35,0 ° C (95,0 ° F)
    Normal 36,5-37,5 ° C (97,7 bis 99,5 ° F)
    Fieber oder Hyperthermie> 37,5 bis 38,3 ° C (99,5 bis 100,9 ° F)
    Hyperpyrexie> 40,0 bis 41,5 ° C (104 bis 106,7 ° F)
    Bild 15: -
    Für Maßnahmen von Temperatur, schließen Sie den Sensor in die Klinkenbuchse mit dem Adapter
    BILD 16,17: -
    Nehmen Sie Kontakt zwischen dem Metallteil und die Haut mit einem Stück Klebeband, um den Sensor auf der Haut angebracht halten
    TESTING CODE für Arduino: GET HEAR
    Bild 18: - Laden Sie den Code und beobachten Sie die Serien Monitor. Hier ist der USB-Ausgang mit dem seriellen Port Terminal Arduino IDE
    TESTING CODE FÜR Raspberry Pi GET HEAR

Schritt 8:

  1. Smart Patientenüberwachungssystem mit Arduino oder Raspberry Pi

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    (Testing) Blutdruck: -
    Blutdrucksensor verfügt Blutdruck ist der Druck des Blutes in den Arterien, wie sie rund um den Körper durch das Herz gepumpt wird. Wenn Ihr Herz schlägt, zieht es sich und drückt Blut durch die Arterien mit dem Rest des Körpers. Diese Kraft erzeugt Druck auf die Arterien. Der Blutdruck wird als zwei Zahlen-systolischen Druck über dem diastolischen Druck aufgezeichnet (wie das Herz schlägt) (als das Herz entspannt zwischen den Schlägen).
    Überwachung des Blutdrucks zu Hause ist für viele Menschen, vor allem, wenn Sie hohen Blutdruck haben. Blutdruck nicht gleich bleiben die ganze Zeit. Es ändert sich, um die Bedürfnisse Ihres Körpers zu erfüllen. Es wird von verschiedenen Faktoren wie Körperhaltung, Atmung oder emotionalen Zustand, Bewegung und Schlaf beeinträchtigt. Am besten ist es, den Blutdruck zu messen, wenn Sie entspannt und Sitzen oder Liegen sind.
    Einstufung des Blutdrucks für Erwachsene (18 Jahre und älter)
    -------------------|-----------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------
    | Der systolische (mm Hg) | diastolische (mm Hg)
    -------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Hypotonie | <90 | <60
    -------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Wunsch | 90-119 | 60-79
    ------------------ |-----------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------
    Prehyper - | 120-139 | 80-89
    Spannung | |
    ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Stufe 1 | 140-159 | 90-99
    Bluthochdruck | |
    ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Stage 2 | 160-179 | 100-109
    Bluthochdruck | |
    ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Bluthochdruck | ≥ 180 | ≥ 110
    Crisis | |
    ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
    Bluthochdruck (Hypertonie) kann zu ernsthaften Problemen wie Herzinfarkt, Schlaganfall oder Nierenerkrankungen führen. Hoher Blutdruck in der Regel hat keine Symptome, so müssen Sie Ihren Blutdruck regelmäßig überprüft. Der Sensor muss mit dem Arduino verbunden werden und verwenden Sie die interne Batterie (2X3A)
    Anschluss des Sensors: -
    Das erste, was werden wir mit dem Modul zu tun ist, die Jumper in der richtigen Position zu verbinden. In diesem Fall haben Jumper auf Sphy Gateway Position eingestellt werden.
    Bild 19: -
    Schließen Sie das Klinkenkabel mit dem Blutdruckmessgerät und dem E-Health Forum.
    PICTURE 20,21-
    Legen Sie das Blutdruckmessgerät am Handgelenk, wie in der Abbildung unten dargestellt. Palm und das rigth Seite des Blutdruckmessgerät auf, wickeln Sie die Manschette um das linke Handgelenk von 5-10mm (ca. kleinen Finger Breite).
    Bild 22: -
    Auf Maß zu korrigieren, ist wichtig, um das Herz und das Handgelenk in der horizontalen Ebene zu halten.
    Drücken Sie On / Off-Taste und warten Sie, während der Blutdruckmesser nimmt die Maßnahme.
    Nach wenigen Sekunden wird das Ergebnis in dem Blutdruckmesser-Bildschirm und in der Arduino seriellen Monitor angezeigt. Die Maßnahme ist unabhängig von der Arduino / RasberryPi genommen und können uU von dem, aber die Werte sollte sehr ähnlich sein. Machen Sie keine plötzlichen Bewegungen oder die Maßnahme nicht zuverlässig.
    Erhalten Sie das HEAR ARDUINO CODE FÜR DIE PRÜFUNG BP SENSOR GET HEAR
    Bild 23: -
    Laden Sie den Code und beobachten Sie die Serien monitor.Here ist der USB-Ausgang mit der Arduino IDE Serial Port Terminal:
    GET THE Raspberry Pi CODE FÜR DIE PRÜFUNG BP SENSOR GET HEAR

Schritt 9:

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    Position des Patienten und fällt: -
    Positionssensor verfügt der Patient Positionssensor (Accelerometer) überwacht fünf verschiedenen Patienten Positionen (stehend / sitzend, Rücken-, Bauch-, links und rechts.) In vielen Fällen ist es notwendig, die Körperhaltungen und Bewegungen aufgrund ihrer Beziehungen zu bestimmten zu überwachen Krankheiten (dh, Schlafapnoe und Restless Legs Syndrom).
    Analyse von Bewegungen im Schlaf hilft auch bei der Bestimmung der Schlafqualität und unregelmäßigen Schlaf-Muster. Die Körperpositionssensor könnte auch dazu beitragen, Ohnmacht oder fallen von älteren Menschen oder Menschen mit Behinderungen zu erkennen.
    eHealth Körperpositionssensor verwendet eine Dreifach-Achsen-Beschleunigungsmesser, um die Position des Patienten zu erhalten.
    Features: 1,95 V bis 3,6 V Versorgungsspannung
    1,6 V bis 3,6 V Spannungsschnittstelle
    ± 2 g / ± 4 g / ± 8g dynamisch wählbar Full-Scale-
    Dieser Beschleunigungsmesser mit eingebetteten Funktionen mit flexiblen Benutzer programmierbare Optionen, zwei Interrupt-Stiften Beschleunigungsmesser gepackt, hat konfigurierbare Benutzer wählbare Vollskalen von ± 2 g / ± 4 g / ± 8g mit Hochpassfilter gefilterten Daten als auch nicht gefilterten Daten in Echtzeit .
    Bild 24: -
    Körperhaltung
    Anschluss des Sensors: -
    BILD 25,26: -
    Der Körperpositionssensor nur ein und einfache Art der Verbindung. Schließen Sie das Flachbandkabel mit dem Körper-Sensor und E-Health Board als zeigen in der Abbildung unten.
    Bild 27: -
    Legen Sie das Band um die Brust und den Stecker nach unten gelegt
    ARDUINO CODE FÜR DIE PRÜFUNG DER PATIENT POSITION SENSOR GET HEAR
    Bild 28: -
    Laden Sie den Code und beobachten Sie die Serien monitor.Here ist der USB-Ausgang mit der Arduino IDE Serial Port Terminal:
    Raspberry Pi CODE FÜR DIE PRÜFUNG DER PATIENT POSITION SENSOR GET HEAR

Schritt 10:

  1. Smart Patientenüberwachungssystem mit Arduino oder Raspberry Pi

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    Galvanic Skin Response (GSR): -
    GSR-Sensor bietet Hautleitfähigkeit, die auch als galvanische Hautreaktion (GSR) bekannt ist ein Verfahren zur Messung der elektrischen Leitfähigkeit der Haut, die mit ihrem Feuchtigkeitsgehalt variiert. Dies ist von Interesse, da die Schweißdrüsen durch das sympathische Nervensystem gesteuert, so Momente der starken Emotionen, ändern Sie den elektrischen Widerstand der Haut. Hautleitfähigkeit zeigt eine psychologische oder physiologische Erregung verwendet, die galvanische Hautreaktion Sensor (GSR - Schwitzen) misst die elektrische Leitfähigkeit zwischen 2 Punkten, und ist im Wesentlichen eine Art von Widerstandsmesser.
    In Hautleitwerts Verfahren wird Leitfähigkeit der Haut an den Fingern der Handfläche gemessen. Das Prinzip und Theorie hinter Funktionieren der galvanischen Reaktion Sensor in elektrische Hautwiderstand zu messen anhand von Schweiß vom Körper produziert. Wenn hohe Schwitzen erfolgt, fällt der elektrische Hautwiderstand nach unten. Ein Trockner Haut zeichnet viel höheren Widerstand. Die Hautleitwerts Sensor misst die psycho galvanischen Reflex des Körpers. Emotionen wie Aufregung, Stress, Schock, usw. können in der Schwankung der Leitfähigkeit der Haut führen. Hautleitfähigkeit-Messung ist eine Komponente der Polygraph-Geräten und wird in der wissenschaftlichen Forschung der emotionale oder physiologische Erregung verwendet.
    Anschluss des Sensors: -
    BILD 29,30: -
    Schließen Sie die Drähte in den GSR Kontakte. Die Kontakte haben nicht Polarisation.
    BILD 31,32: -
    Der galvanische Hautsensor zwei Kontakte und es funktioniert wie ein Ohmmeter Messen des Widerstands der Materialien. Legen Sie Ihre Finger in den Metallkontakten und ziehen Sie die Klett wie in der nachfolgenden Abbildung dargestellt.
    Erhalten Sie das ARDUINO CODE FÜR tesing GSR GET HEAR
    Bild 33: -
    Laden Sie den Code für Arduino und beobachten Sie die Serien Monitor.
    Hier ist der USB-Ausgang mit der Arduino IDE Serial Port Terminal:
    GET THE Raspberry Pi ZUR PRÜFUNG GSR GET HEAR

Schritt 11:

  1. Smart Patientenüberwachungssystem mit Arduino oder Raspberry Pi

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    Glucometer Sensor: -
    Glucometer ist eine medizinische Vorrichtung zur Bestimmung der ungefähren Konzentration von Glukose im Blut. Ein kleiner Tropfen Blut, durch Einstechen der Haut mit einer Lanzette erhalten wird, wird auf einer Einweg-Teststreifen, der das Messgerät und verwendet, um den Blutzuckerspiegel zu berechnen platziert. Das Messgerät zeigt dann die Ebene in mg / dl oder mmol / l.
    Trotz weitgehend variablen Intervallen zwischen den Mahlzeiten oder den gelegentlichen Verzehr von Mahlzeiten mit einer erheblichen Belastung Kohlenhydrat, menschlichen Blutzuckerwerte sind in der Regel innerhalb des Normbereichs bleiben. Jedoch kurz nach dem Essen, kann der Blutzuckerspiegel ansteigt, bei Nichtdiabetikern, kurzzeitig bis zu 7,8 mmol / l (140 mg / dL) oder etwas mehr. Glucometer Konfiguration Für die Konfiguration von Datum Zeit, öffnen Sie die batery Fach und drücken Sie die schwarze Taste. Es ist einfach, um die Parameter unseres glucometer gesetzt.
    Hast du gesehen, einen kleinen Knopf in der Nähe der Batterie (Rückseite)? Sie können die Uhrzeit und das mg / dl um sie einzustellen. Wenn glucometer ausgeschaltet ist, plz drücken Sie einmal kurz von der Rückseite-Taste, um es zu öffnen, dann können Sie den Bildschirm des Jahr Monat Datum und Uhrzeit, drücken Sie kurz die Taste, zu sehen ist, um die Daten zu erhöhen (langes Drücken wird die Daten schnell zu erhöhen) , die Rückseite botton ist kurz pree, um das Jahr zu Monat / Datum oder Uhrzeit oder Glucose-Einheiten zu wechseln. Um die Einstellungen zu speichern, plz drücken Sie kurz die Rückseite Taste mehrmals, bis Sie den großen OFF auf dem Bildschirm sehen, dann plz tun nichts warten, es ist nur auto off.
    Um die Glucose-Einheiten zu ändern, wenn Sie sehen, die Zeit-Bildschirm, nur halten kurz drückt mehrmals, bis Sie sehen nur mmol / l blinkt, und drücken Sie dann die Front großen Knopf in lange (ca. 3 Sekunden), werden Sie den mmol sehen / l wird zu / dl mg. Jetzt plz drücken Sie die Taste zweimal zurück kleinen kurzen Zeiten zu speichern. Sie können große OFF auf dem Bildschirm sehen, dann plz tun nichts warten, es ist nur auto off. Jetzt beendet die Einstellungen von mg / dl. Einstellung anderer Parameter ist ähnlich. Anschluss des Sensors Vor der Inbetriebnahme mit der glucometer wir brauchen eine Maßnahme zumindest in der Erinnerung an das Blutzuckermessgerät. Danach können wir alle in der glucometer (Datum, Zuckerwert) enthaltenen Informationen.
    Anschluss des Sensors: -
    Vor dem Start mit dem Blutzuckermessgerät wir brauchen eine Maßnahme zumindest in der Erinnerung an das Blutzuckermessgerät. Danach können wir alle in der glucometer (Datum, Zuckerwert) enthaltenen Informationen.
    SIEHE OBEN BILDER
    Erhalten Sie das ARDUINO CODE FÜR GLUCOMETER ZUM TESTEN SIE ERHALTEN HEAR
    GET THR Raspberry Pi CODE FÜR ZUR PRÜFUNG GET HEAR

Schritt 12:

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    Elektromyogramm (EMG)
    EMG-Sensor verfügt über ein Elektromyogramm (EMG) misst die elektrische Aktivität der Muskeln in Ruhe und während der Kontraktion. Elektromyographie (EMG) ist eine Technik zur Bewertung und Erfassung der elektrischen Aktivität von der Skelettmuskulatur erzeugt wird. EMG wird durchgeführt unter Verwendung eines Instruments genannt Elektromyograph, zu produzieren ein Rekord genannt Elektromyogramm. Ein Elektromyograph erkennt das elektrische Potential von den Muskelzellen erzeugt wird, wenn diese Zellen elektrisch oder neurologisch aktiviert. Die Signale können analysiert werden, um medizinische Auffälligkeiten, Aktivierungsniveau, Rekrutierung, um zu erkennen oder die Biomechanik des menschlichen oder tierischen Bewegung zu analysieren. EMG-Signale werden in vielen klinischen und biomedizinischen Anwendungen verwendet.
    EMG wird als Diagnose-Tool zur Identifizierung von neuromuskulären Erkrankungen, Beurteilung Rückenschmerzen, Kinesiologie, und Störungen der Motorsteuerung verwendet. EMG-Signale werden auch als Steuersignal für prothetische Vorrichtungen, wie prosthetischen Händen, Armen und Beinen verwendet. Dieser Sensor wird das gefilterte und gleichgerichtete elektrische Aktivität des Muskels zu messen, je nach der Menge an Aktivität in dem ausgewählten Muskel. Features: Einstellbar gainSmall Formular FactorFull integriert Verwenden Sie Ihre Muskeln, um jede Art von Stellglied zu steuern (Motoren, Servos, Beleuchtung ...). Interaktion mit der Umwelt mit Ihrer eigenen Muskeln. Dieser Sensor kommt mit allem, was Sie brauchen, um Sensormuskelaktivität mit Ihrem Arduino oder Raspberry Pi starten.
    Anschluss des Sensors: -
    Bild 1: -
    Schließen Sie die drei Leitungen (MID, END und GND) in der E-Health Forum.
    Bild 2: -
    Schließen Sie das EMG führen zu den Elektroden. Adjustable Gain: Sie können die EMG Gewinn mit dem zentrierten potenciometer in der oberen Schicht einzustellen.
    Bild 3: -
    Entfernen Sie die Schutzfolie
    PICTURE 4,5; -
    Dieser Sensor Einweg vorgelierte Elektroden. Diese hochwertigen Einmalelektroden verwendet werden, um EEG, EKG und EMG zu messen. Sie sind auf einmal verwendet werden und sind sehr praktisch, weil der integrierte Gel. Sie haften sehr gut auf der Haut und sind sauber zu bedienen. Die H124SG hat eine einzigartige, patentierte vorgelierten Klebeseite mit nicht reiz Gel, speziell entwickelt, um allergische Reaktionen zu verhindern. Diese Schaumelektrode ist latexfrei und daher für jeden Hauttyp. Die Schnappverbindung kann leicht aufgeschoben oder von der Elektrodenleitung entfernt werden. Die Elektroden werden wie unten gezeigt.
    Erhalten Sie das ARDUINO CODE FÜR DIE PRÜFUNG EMG GET HEAR
    GET THE Raspberry Pi CODE FÜR DIE PRÜFUNG EMG GET HEAR

Schritt 13: Anschluss aller Sensoren TOGETHER

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    Smart Patientenüberwachungssystem mit Arduino oder Raspberry Pi

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    ANSCHLUSS Alle Sensoren zusammen zu sehen Die obigen Bilder

Schritt 14: Quellcode für den Anschluss aller SENSORS TOGETHER

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    SEHEN OUTPUT ON Serial Monitor GET HEAR

Schritt 15: ANSCHLUSS WiFi-Modul Arduino

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    Senden der Daten an die Cloud.
    Telemedizin ist der Einsatz von Telekommunikation und Informationstechnologien, um die klinische medizinische Versorgung in einem Abstand zu schaffen. Es hilft dabei, Abstand Barrieren und können den Zugang zu medizinischen Leistungen, die oft nicht in entfernten ländlichen Gemeinden konsequent verfügbar wären zu verbessern. Es wird auch verwendet, um das Leben in der Intensivmedizin und Notfallsituationen zu retten. Zwar gab es entfernte Vorläufer für Telemedizin ist es im wesentlichen ein Produkt der Telekommunikations- und Informationstechnologien des 20. Jahrhunderts.
    Diese Technologien ermöglichen die Kommunikation zwischen Patienten und medizinisches Personal sowohl Komfort und Treue sowie die Übertragung von medizinischen, Bildgebung und Gesundheitsinformatik Daten von einem Ort zum anderen. eHealth-Sensor-Plattform erlaubt es, medizinische Daten mit der Cloud zu teilen, und führen Sie Echtzeit-Diagnose.
    Dank vieler Kommunikationsmodule können Daten über mehrere Übertragungsprotokolle Wifi senden Wir werden das WiFi-Modul Roving RN-171 zu verwenden.
    Das Modul passt in die XBee Sockel unserer Kommunikation Schild und erlaubt, Ihre Arduino / RasberryPi Schild mit einem WiFi-Netzwerk zu verbinden.

Schritt 16: Kopplung mit SMART PHONE

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    Smartphone-Anwendung: -
    Die Wi-Fi-Modul kann eine direkte Kommunikation mit dem iPhone und Android-Geräte, ohne die Notwendigkeit eines Zwischen Router durchführen, indem Sie eine Adhoc-Netzwerk zwischen ihnen. Wir haben die Anwendung e-Health Sensor Plattform sowohl für iPhone und Android-Plattformen entwickelt. : Der Antrag kann auch von den offiziellen App Märkten oder aus der Libelium Website kostenlos heruntergeladen werden http://www.cooking-hacks.com/apps
    Official App Märkte URL: i Phone und Android
    Anschluss an ein iPhone: -
    Installation:
    a) Laden Sie die Anwendung aus dem App Store:
    b) Laden Sie die Anwendung aus der Libelium Website: http://www.libelium.com/apps
    Doppelklicken Sie dann auf das Icon, oder Rechtsklick und mit iTunes öffnen
    Innerhalb gezeichnet iTunes, auf der linken Seite, klicken Sie auf Geräte-> Ihre Device.Select auf der Oberseite "Apps", und wählen Sie Sync Apps. Ziehen Sie in den gewünschten Bildschirm e-Health app.Once installiert ist, wird die App in Ihrem iPhone / iPod-Bildschirm.
    iPhone App Tutorial: -
    Die Nutzung der App ist sehr einfach, zuerst müssen Sie zu einer der Arduino-Knoten verbinden Sie es in Einstellungen-> Wi-Fi, und dann starten Sie die Anwendung.
    Um auf das Netzwerk, die durch die Wi-Fi-Modul von Arduino verbinden: Zum Einstellungen-> Wi-Fi und wählen iPHONE_ADHOC.
    sehen Sie die Abbildung 1
    Anschließen an ein Android
    Installation:
    a) Laden Sie die Anwendung vom Android Market:
    b) Laden Sie die Anwendung () aus Libelium Website: http://www.libelium.com/apps
    Einmal installiert, wird die App auf Ihrem Gerät angezeigt.
    Android App Tutorial Die Nutzung der App ist sehr einfach, müssen Sie zunächst eine AP von Ihrem Android-Gerät zu erstellen und legen Sie dann Waspmote um eine Verbindung herzustellen.
    Um den AP aus dem Android-Gerät zu erstellen: Zum Einstellungen-> Tethering & mobiler Hotspot oder Einstellungen-> Wifi-> My Wifi Zone (abhängig von der Version von mobile). Sehen Sie die Abbildung 2,3
    Dann konfigurieren Sie den WLAN-Hotspot (name = ANDROID, Security = Open). Finally, enable Portable WLAN hotspot (or My Wifi Zone), and Arduino will connect to the Android device. Once connected, you can launch the e-Health App.

Step 17: SOURCE CODE FOR THE INTERFACING THE SMART PHONE

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    GET THE SOURCE CODE FOR THE INTERFACING THE SMART PHONE GET HEAR USING ARDUINO

Step 18: ADDITIONAL ATTACHMENT

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    KST: Real-time data viewing and plotting
    KST is the fastest real-time large-dataset viewing and plotting tool available (you may be interested in some benchmarks) and has built-in data analysis functionality. It is very user-friendly and contains many powerful built-in features and is expandable with plugins and extensions.
    KST is licensed under the GPL, and is as such freely available for anyone. What's more, as of 2.0.x it is available on all of the following platforms: Microsoft Windows, Linux, Mac OSX. Before all, you have to install the KST program in your PC.
    You can downloaded the program from KST web page: http://kst-plot.kde.org/ We are going to use KST for representing the ECG wave, airFlow and galvanic skin response. Example code This example is for Linux OS. It will represent different waves and data measured by e-Health sensor platform.
    You can find more information about how to use KST on this video tutorial. To begin working with our real-time data must first load the appropriate code in the Arduino. As we will work with Linux we will use the console to save data to a file (.txt). Plug in the device, and execute
    stty -F /dev/ttyACM0 cs8 9600 ignbrk -brkint -icrnl -imaxbel -opost -onlcr -isig -icanon
    -iexten -echo -echoe -echok -echoctl -echoke noflsh -ixon -crtscts
    in console "A".
    With this command we will configure the port ttyACM0. Next, we use the command on the same console to create the text file where data will be stored.
    tail -f /dev/ttyACM0 > Desktop/test.txt
    The Arduino KST sample programs are ready to send data continuously when it receives a "C" and stop sending when it receive an "F".
    These data will be sent by console "B" with commands:
    echo 'C' > /dev/ttyACM0 echo 'F' > /dev/ttyACM0
    FOR GRAPHICAL REPRENTATION GET THE CODE FROM HEAR GET HEAR

Schritt 19: