Processing noise and artifacts in capnography
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Authors
Date
2023-08-21
Department
Major/Subject
Biomedical Engineering
Mcode
SCI3059
Degree programme
Master’s Programme in Life Science Technologies
Language
en
Pages
49 + 3
Series
Abstract
Capnography is a valuable tool for measuring the carbon dioxide (CO2) levels in various clinical settings. Optical sensors are commonly used in mainstream capnography to measure CO2 levels in the gas pathway. However, the accuracy of these sensors can be affected by various environmental contaminants such as humidity, patient respiratory secretions, nebulized drugs, and electrical noise in the ventilator circuit. This thesis aims to 1) identify the effect of such environmental contaminants in capnography and 2) develop signal processing techniques to remove their effect on the capnography signal. Special attention is given to filtering raw sensor output, as well as mitigating the effects of condensed water droplets and humidity in the optical pathway. The proposed filtering techniques successfully demonstrate removing especially low-frequency component noise from the capnography signal via software implementation of a bandpass filter. The techniques were evaluated using data obtained from simulated mainstream capnography in a controlled environment. The results were compared to existing signal processing methods to demonstrate the superiority of the proposed techniques. The results of the study demonstrated the effectiveness of the proposed signal processing techniques in mitigating the effects of environmental factors. This research will be valuable for biomedical engineers, clinicians, and researchers interested in developing more reliable and accurate capnography monitoring systems. The findings of this study will contribute to the development of improved signal processing approaches for mainstream capnography and promote better patient safety in clinical settings.Kapnografia on arvokas työkalu hiilidioksidin (CO2) tason mittaamiseen erilaisissa kliinisissä ympäristöissä. Optisia antureita käytetään yleisesti mainstream-kapnografiassa mittaamaan CO2-tasoja ilmatien polulla. Kuitenkin näiden anturien tarkkuuteen voi vaikuttaa erilaiset ympäristötekijät, kuten kosteus, potilaan hengitysteiden eritteet, sumutetut lääkkeet ja sensorin sähköinen kohina. Tämä työ pyrkii 1) tunnistamaan tällaisten ympäristötekijöiden vaikutuksen kapnografiaan ja 2) kehittämään signaalinkäsittelytekniikoita poistamaan niiden vaikutus kapnografiasignaalista. Erityistä huomiota kiinnitetään anturin raakadatan suodattamiseen sekä tiivistyneisiin vesipisaroihin ja kosteuteen anturin optisella polulla. Ehdotetut suodatustekniikat osoittavat onnistuneesti poistavan erityisesti matalataajuisen kohinan kapnografiasignaalista ohjelmistototeutuksen kautta toteutetulla kaistanpäästösuodattimella. Tekniikat arvioidaan datan avulla, joka on saatu mainstream-kapnografiasta simuloidussa ja kontrolloidussa ympäristössä. Tuloksia verrataan olemassa oleviin signaalinkäsittelymenetelmiin, jotta voidaan osoittaa ehdotettujen tekniikoiden paremmuus. Tutkimuksen tulokset osoittavat ehdotettujen signaalinkäsittelytekniikoiden tehokkuuden ympäristötekijöiden vaikutusten lieventämisessä. Tämä tutkimus on arvokas biolääketieteen insinööreille, klinikoille ja tutkijoille, jotka ovat kiinnostuneita kehittämään luotettavampia ja tarkempia kapnografiamonitorointijärjestelmiä. Tämän tutkimuksen löydökset edistävät mainstream-kapnografian signaalinkäsittelyn parantamista ja edistävät potilasturvallisuutta kliinisissä ympäristöissä.Description
Supervisor
Kuzyk, AntonThesis advisor
Rautava, KatriKeywords
Capnography, Waveform, Filtering, Noise