Come fare a Acquisire segnali fisiologici con Arduino e misurare lo stress. Di Silvia Pratali, Gemma Taverni, Veronica Chiara Zuccal e Daniele Mazzei. Quanto riportato in questo articolo stato sviluppato nel corso di un progettino dove il Fab. Lab Pisa ha fatto da tutore nel contesto del corso di Meccano Biologia tenuto al corso di Laura in Ingegneria Biomedica di Pisa dalla Professoressa Ahluwalia. Il sistema qui descritto stato chiamato Open. Physio ed  comunemente usato dal FACETeam per lanalisi dellinterazione affettivo emotiva fra uomo e robot. Lo stress di una persona pu essere stimato attraverso lanalisi di parametri legati al battito cardiaco e alla conduttanza dermica. The Liver And Gallbladder Miracle Cleanse Ebook Login. La variabilit de la FC et le systme nerveux autonome Cet article est rdig sur une seule page, les liens cidessous vous permettent de naviguer au sein de l. Wie kann man die HRV messen Dies ist heute ein Kinderspiel. Schon mit einem einfachen Brustgurt mit eingebautem Sender wie man ihn vom. Questi segnali possono essere oggi acquisiti utilizzando semplici sensori e una piattaforma di acquisizione open source alla portata di tutti come Arduino. Un sistema di questo tipo, se integrato in un oggetto smart potrebbe permettere di rilevare un indice di stress dei soggetti che vi interagiscono semplicemente ponendovi le mani su appositi punti di contatto. New-Picture-2-3.png' alt='Kubios Hrv Software' title='Kubios Hrv Software' />Immaginate la vostra sveglia che quando andate a settare lorario capisce se siete stressati o meno e magari vi fa dormire 1. Da Wikipedia StressUn metodo completamente diverso si basa sullo studio dellattivit cardiaca e pressoria nel soggetto, dato che la frequenza cardiaca e la pressione arteriosa dipendono essenzialmente dalla bilancia dellattivit simpato vagale. Monitorando il soggetto attraverso lelettrocardiogramma e un holter pressorio in un ambiente accuratamente preparato per risultare privo di alcuno stimolo pareti bianche, aria e temperatura ambiente adeguate, silenzio si pu, con relativa accuratezza, misurare lo stato vegetativo del paziente stesso. Lo stress si pu quantificare quindi strumentalmente, come la variazione di tre fattori Si rilevato che, in caso di soggetto stressato, si ha un aumento dellimpedenza cutanea, nonch un aumento stabile a riposo della pressione arteriosa di 1. Hg, sia in clinostatismo che inortostatismo. Kubios Hrv Software' title='Kubios Hrv Software' />Ma gli indici che si sono rivelati pi indicativi sono lo studio in frequenza della variazione della lunghezza dei battiti cardiaci, analisi effettuata a partire da un tacogramma, grafico ricavato da un normale ECG ponendo in ascissa la sequenza di battiti cardiaci e in ordinata la loro lunghezza normalmente calcolata da picco R a picco R. La distribuzione di potenza sulle diverse frequenze cambia in modo peculiare a seconda del livello di stress in particolare unattivazione del sistema simpatico diminuisce la potenza distribuita alle frequenza pi alte. Oggi vedremo quindi come realizzare un semplice sistema basato su Arduino per la lettura di segnali fisiologici utili alla analisi del livello di stress di un soggetto. Vedremo inoltre come analizzare i dati acquisiti con sistemi free Cosa serve. Arduino UNO, Diecimila, duemilanove o similari e Health sensor platform di cooking hacks scheda elettronica che permette lacquisizione in tempo reale di dati fisiologici  provenienti da nove diversi sensori collegati ad un soggetto. In questo caso abbiamo utilizzato solo due sensori ECG  sensor e GSR sensor. Grazie a questi segnali inaftti possibile possibile ricavare  dei parametri correlabili al grado di stress del soggetto. ECG sensor permette di ricavare lelettrocardiogramma del soggetto. Con questo sistema quindi possibile di misurare la funzionalit elettrica e muscolare del cuore. Tale sensore costituito da tre elettrodi, tra due di essi viene misurata la differenza di potenziale elettrodo positivo e negativo e il terzo funziona da riferimento neutro. Dallanalisi della piattaforma e healt si notato che la misura di ECG e GSR contemporanee crea problemi di interferenza elettrica, sono stati utilizzati quindi solo 2 elettrodi lelettrodo positivo e quello negativo. KubiosHRV_gui1_small.png' alt='Kubios Hrv Software' title='Kubios Hrv Software' />Questultimi sono stati posizionati come mostrato nellimmagine seguente, mentre lelettrodo neutro stato lasciato flottante non collegato. GSR sensor misura la conduttanza elettrica della pelle tra due punti. Come si pu vedere dallimmagine il sensore costituito da due elettrodi, su uno viene posizionato il dito indice e sullaltro il medio della mano non dominante. E Health sensor by cooking hacks. Cosa fare. La piattaforma e Health, provvista dei due sensori, deve essere collegata con la scheda Arduino come un comune shield per Arduino e Health utilizzabile anche con Raspberry PI. Questultima deve essere connessa al PC, via USB,  e deve essere verificata la corretta comunicazione attraverso la porta seriale. Firmware Arduino ArduinoEHealthECGGSRE necessario quindi collegare i sensori come indicato nella documentazione e health e in figura. Nel nostro caso lelettrodo N non stato collegato. I due sensori ECG e GSR non possono acquisire segnali contemporaneamente se utilizzati come riportato nella documentazione della scheda e Health poich si disturbano a vicenda. Come si osserva dai grafici, il segnale GSR se acquisito da solo risulta di buona qualit blocco sinistro dellimmagine, se invece si collegano i tre elettrodi dell ECG, il segnale risulta rumoroso ma sopratutto il segnale GSR si fissa a zero blocco centrale dellimmagine seguente. Cardiorespiratory-exercise-test-Report.png' alt='Kubios Hrv Software' title='Kubios Hrv Software' />Di Silvia Pratali, Gemma Taverni, Veronica Chiara Zuccal e Daniele Mazzei Quanto riportato in questo articolo stato sviluppato nel corso di un progettino. What software can you use while on the bike Can software help you train better to improve your cycling How can I log my rides and compare myself over time or to. Why coaches should learn to code. Part 2 Which language should I learn Alan Couzens, M. Sc. Sports Science Oct 3rd, 2017. Its been more than a year since I. Heart rate variability HRV is the physiological phenomenon of variation in the time interval between heartbeats. It is measured by the variation in the beattobeat. Se invece si acquisisce il segnale ECG da solo questo risulta di buona qualit. Nota Qualora servisse acquisire solo il segnale ECG si consiglia di usare la configurazione a tre canali suggerita da cooking hacks ricollegando lelettrodi N. Acquisendo invece i segnali senza collegare lelettrodo neutro, possibile misurare un segnale ECG abbastanza rumoroso blocco centrale dellimmagine ma utilizzabile ai fini dellestrazione della frequenza cardiaca. Il segnale di conduttanza dermica risulta invece di buona qualit. Per analizzare i dati acquisiti dai sensori necessario salvarli in un file. Matlab. In questo caso stato utilizzato il terminale seriale Putty che permette il loging diretto su file dei dati ricevuti tramite porta seriale. Nellelaborazione sono stati utilizzati i dati misurati tramite ECG dai quali viene estratto il Tacogramma ovvero un segnale costituito da una serie di tempi che vanno a rappresentare la distanza fra due battiti successivi dettagli qui. Qui il codice Matlab e Health Matlab M file per il calcolo del tacogramnma e della variabilit cardiaca a partire dal segnale ECG. Per la rivelazione dei picchi R del segnale ECG stato utilizzato un semplice rilevatore di picco costituito da una soglia mobile calcolata sulla media del segnale. E possibile ottimizzare la rilevazione dei picchi usando lalgoritmo Pan Tompkins abbastanza semplice da implementare in linguaggio Arduino. Dopo aver estratto il tacogramma in Matlab, i dati vengono salvati in  formato. Kubios il quale effettua unanalisi nel dominio del tempo e della frequenza e fornisce i parametri utili per lanalisi dello stato di stress. In figura viene mostrato il risultato dellanalisi. La conduttanza dermica pu essere invece elaborata importando i dati in Leda. Lab software free basato su Matlab che permette lestrazione di varie features dal segnale GSR.