II. Derece AV Blok Aritmik EKG Sinyallerinin VHDL ile FPGA-Tabanlı Tasarımı

Abstract

Biyomedikal uygulamaları son yılların önemli araştırma alanlarından biridir. Bu çalışma alanlarından birisi de biyomedikal sinyallerdir. Bu çalışmada, VHDL ile Xilinx-Vivado programı kullanılarak, yaşamsal belirti sinyallerine ait iki aritmik (II. Derece AV-blok tip-1 ve II. Derece AV-blok tip-2) EKG sinyali FPGA çipleri üzerinde çalışmak üzere tasarlanmış ve uygulanmıştır. Nümerik tabanlı EKG sinyalleri referans olarak alınmış ve FPGA tabanlı EKG sinyal tasarımından elde edilen sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Daha sonra tasarımda kullanılan yapı ve çalışmadan elde edilen test sonuçları sunulmuştur. Tasarlanan EKG sinyalleri Zynq-7000 TC7Z020 FPGA için sentezlenmiştir ve 14 kanallı AN9767 DA modülü kullanılarak osiloskoptan gözlemlenmiştir. Place-Route işlemi sonrasında elde edilen FPGA çip kaynak tüketim değerleri sunulmuştur. Sonuçlara göre II. Derece AV-blok tip-1 sinyallerinin FPGA üzerinde en yüksek çalışma frekansı 651.827 MHz ve II. Derece AV-blok tip-2 sinyallerinin FPGA üzerinde en yüksek çalışma frekansı 663.504 MHz belirlenmiştir. FPGA tabanlı EKG sinyal tasarımından elde edilen maksimum MSE hata değerleri II. Derece AV AV-blok tip-1 sinyali için 2.0011E-03 ve II. Derece AV-blok tip-2 sinyali için 1.2754E-04’tür. Bu çalışmada, donanımsal olarak gerçeklenen FPGA tabanlı 2. derece AV blok aritmik EKG sinyalleri üretim sisteminin biyomedikal kalibrasyon uygulamalarında güvenle kullanılabileceği gösterilmiştir.

VHDL ile NIBP, SpO2 ve ETCO2 Yaşamsal Sinyallerin FPGA Tabanlı Tasarımı ve Gerçek Zamanlı Uygulaması

“…Sunulan çalışmada, FPGA-tabanlı biyomedikal uygulamalarda kullanılmak üzere NIBP, ETCO2 ve SpO2 sinyalleri kullanılmıştır. NIBP, dolaşım sisteminde bulunan atardamarlar içindeki en yaygın fizyolojik ölçümlerden biri olan ve kardiyovasküler sistem ile ilgili büyük öneme sahip bilgi sunan kan basıncıdır [27].…”

“…Kandaki oksijen miktarının oldukça düşük olması nedeniyle insan vücudunun stabil çalışmama haline hipoksemi adı verilmektedir. Bu durumun sonucu olarak, birey ciddi sağlık sorunları yaşayabilmektedir [27].…”

“…Bu çalışma alanlarından biri olan biyomedikal alanında da son yıllarda yoğun bir şekilde FPGA tabanlı çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmaların bir bölümü biyomedikal mühendislik uygulamalarında kullanılan sinyallerin FPGA çipleri üzerinde modellenmesidir [18]. Literatürde biyomedikal sinyallerin FPGA-tabanlı modellenmesi alanındaki çalışmalardan birisi olan Madiraju ve arkadaşları, Virtex-6 FPGA ile Pan-Tompkins yöntemi ile EKG (Elektrokardiyografi) sinyalleri üzerinde QRS genişliği (Ventriküller Arası İleti Gecikmesi) tespiti yapılmıştır [19].…”