Publication: การพัฒนาเครื่องรุ่นต้นแบบสำหรับบันทึกข้อมูลสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ
0
0
Issued Date
2020
Resource Type
Language
tha
File Type
application/pdf
Access Rights
open access
Rights
ผลงานนี้เผยแพร่ภายใต้ สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์แบบ แสดงที่มา-ไม่ใช้เพื่อการค้า-ไม่ดัดแปลง 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)
Rights Holder(s)
มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ
Suggested Citation
วริศรา วรสาร, สริญญา ชูกลีบ (2020). การพัฒนาเครื่องรุ่นต้นแบบสำหรับบันทึกข้อมูลสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ. สืบค้นจาก: https://hdl.handle.net/20.500.14740/7875
Alternative Title(s)
Development of a Prototype Electromyography Data Logger
Author(s)
Advisor(s)
Organization
Abstract
การวัดสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ (Electromyography : EMG) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการวินิจฉัยความผิดปกติ รวมถึงเฝ้าติดตามกิจกรรมของกล้ามเนื้อและระบบประสาทในรูปของสัญญาณไฟฟ้าชีวภาพ การได้มาซึ่งสัญญาณดังกล่าว จำเป็นต้องมีอุปกรณ์และเครื่องมือในการขยายสัญญาณ เพื่อให้สัญญาณมีระดับความต่างศักย์ไฟฟ้าที่เหมาะสมและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการตรวจวินิจฉัยโรคได้ โดยส่วนใหญ่เครื่องวัดสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อมักมีราคาที่สูง อีกทั้งมีขนาดใหญ่และยากต่อการพกพา ทำให้เป็นอุปสรรคต่อการศึกษาและเฝ้าสังเกตกิจกรรมของกล้ามเนื้อและระบบประสาทในขณะที่เคลื่อนไหวร่างกาย โครงงานวิศวกรรมนี้จึงมุ่งเน้นไปที่การศึกษาและพัฒนาเครื่องรุ่นต้นแบบสำหรับบันทึกสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ โดยออกแบบให้มีขนาดเล็ก สามารถพกพาหรือติดตัวไปกับผู้ป่วยได้ในขณะทำกิจกรรมที่จำเป็นต้องมีเคลื่อนไหว เช่น เดิน วิ่ง ปั่นจักรยาน เป็นต้น โดยทำการศึกษาและออกแบบวงจรขยายสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ ซึ่งประกอบด้วย วงจรขยายสัญญาณปฐมภูมิ (Pre-amplifier) วงจรกรองความถี่ (Filtering circuit) และวงจรขยายสัญญาณทุติยภูมิ (Secondary Amplifier) ที่ให้สัญญาณขาออกวงจรในรูปแบบอนาล็อก จากนั้นสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อที่อยู่รูปแบบสัญญาณอนาล็อกจะถูกแปลงให้อยู่ในรูปแบบสัญญาณดิจิตอลด้วยไมโครคอนโทรลเลอร์ตระกูล ESP32 และบันทึกค่าไปยังไฟล์ในหน่วยความจำชนิด SD card เพื่อการนำไปใช้ในงานวิจัยและวินิจฉัยโรคที่เกี่ยวกับการทำงานของกล้ามเนื้อและระบบประสาทได้ในภายหลัง ผลจากการทดสอบประสิทธิภาพเครื่องรุ่นต้นแบบสำหรับบันทึกสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อชนิดพกพาพบว่า เครื่องต้นแบบมีคุณสมบัติสามารถกรองสัญญาณความถี่ได้ในช่วง 5-500 Hz. ซึ่งเป็นช่วงความถี่ของสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ สามารถใช้งานได้ยาวนานถึง 9 ชั่วโมง เมื่อให้พลังงานด้วยแบตเตอรี่และสามารถบันทึกค่าสัญญาณในรูปแบบไฟล์ดิจิตอลได้ด้วยไมโครคอนโทรลเลอร์ ESP32 อย่างไรก็ดี ข้อมูลของสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อที่บันทึกได้ ยังไม่ปรากฎเป็นรูปร่างของสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อที่ถูกต้องเมื่อทำการพล็อตสัญญาณด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์ ทั้งนี้เป็นผลมาจากการที่ค่าความถี่ในการสุ่มสัญญาณ (Sampling Frequency) ของบอร์ดไมโครคอนโทรลเลอร์ ESP32 ที่ยังต่ำเกินไป จึงควรมีการปรับปรุงและพัฒนาชุดคำสั่งของไมโครคอนโทรลเลอร์ ESP32 พร้อมทั้งนำค่าสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อที่ได้ไปเปรียบเทียบกับเครื่องมือวัดสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อแบบมาตราฐาน เพื่อทดสอบความถูกต้องของสัญญาณที่ได้และคำนวณหาความคลาดเคลื่อนของข้อมูล
Electromyography (EMG) is a technique for acquiring bioelectrical signals of muscles during contraction and relaxation. This technique is used as a tool for monitoring neuromuscular activities as well as for its pathological diagnosis. Generally, to acquire this small electrical signal, a specific device is necessary for amplifying the EMG signal to a proper voltage level of its applications. Mostly, the clinical EMG devices are costly and designed for stationary uses. These cause difficulties in investigating and monitoring neuromuscular activities during sports or high mobility required movements. Accordingly, this biomedical engineering project aims to develop a prototype EMG data logger for recording the EMG signal of a specific muscle during activities such as walking, running, or cycling. The device consists of an EMG amplifier circuit that combines a pre-amplifier, a filtering circuit, and a secondary amplifier. Then, the analog outputs of the EMG amplifier circuit are converted to digital data using an ESP32 microcontroller before recording the digitalized signals to an SD card for later investigation or diagnosis. The developed prototype can filter the acquired signal within the frequency range of 5-500 Hz according to the bandwidth of the EMG signals. The device lasts for up to 9 hours on battery power. It can record the EMG signal data as the .csv files on the SD card. However, due to the sampling frequency of the analog-to-digital conversion (ADC) control loop is too low, the shape of the EMG signals was unable to be illustrated via data plotting. Therefore, the firmware of the ESP32 microcontroller must be re-programmed to improve the sampling frequency of the ADC control loop. Lastly, the recorded EMG data must be re-validated to confirm the correctness of the data.
Electromyography (EMG) is a technique for acquiring bioelectrical signals of muscles during contraction and relaxation. This technique is used as a tool for monitoring neuromuscular activities as well as for its pathological diagnosis. Generally, to acquire this small electrical signal, a specific device is necessary for amplifying the EMG signal to a proper voltage level of its applications. Mostly, the clinical EMG devices are costly and designed for stationary uses. These cause difficulties in investigating and monitoring neuromuscular activities during sports or high mobility required movements. Accordingly, this biomedical engineering project aims to develop a prototype EMG data logger for recording the EMG signal of a specific muscle during activities such as walking, running, or cycling. The device consists of an EMG amplifier circuit that combines a pre-amplifier, a filtering circuit, and a secondary amplifier. Then, the analog outputs of the EMG amplifier circuit are converted to digital data using an ESP32 microcontroller before recording the digitalized signals to an SD card for later investigation or diagnosis. The developed prototype can filter the acquired signal within the frequency range of 5-500 Hz according to the bandwidth of the EMG signals. The device lasts for up to 9 hours on battery power. It can record the EMG signal data as the .csv files on the SD card. However, due to the sampling frequency of the analog-to-digital conversion (ADC) control loop is too low, the shape of the EMG signals was unable to be illustrated via data plotting. Therefore, the firmware of the ESP32 microcontroller must be re-programmed to improve the sampling frequency of the ADC control loop. Lastly, the recorded EMG data must be re-validated to confirm the correctness of the data.
Description
โครงงานวิศวกรรม สาขาวิชาวิศวกรรมชีวการแพทย์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ, 2563