Arterial pulse waves measured with EMFi and PPG ...

10 downloads 0 Views 310KB Size Report
May 27, 2013 - velocity estimation, which can be rather inaccurate in the case of the arterial tree [1]. The EMFi and PPG technolo- gies require a few ...
Matti Huotari, Antti Vehkaoja, Kari Määttä, Juha Röning (2013) Arterial pulse waves measured with EMFi and PPG sensors and comparison of the pulse waveform spectral and decomposition analysis in healthy subjects Finnish Journal of eHealth and eWelfare (FinJeHeW), vol. 5, no. 2-3, 2013, pp. 57-66. http://ojs.tsv.fi/index.php/stty/article/view/8173

 

 

    SCIENTIFIC PAPERS 

Arterial pulse waves measured with EMFi and PPG sensors and   comparison of the pulse waveform spectral and decomposition analysis  in healthy subjects     Matti Huotari1, Antti Vehkaoja2, Kari Määttä1, Juha Röning1    1  Oulu University, Oulu, Finland, 2 Tampere University of Technology, Tampere, Finland    Matti Huotari, Oulu University, Oulu, FINLAND. Email: [email protected]

   

Abstract  The purpose of this study is to show the time domain and frequency domain analysis of signals recorded with Elec‐ tromechanical  Film  (EMFi)  and  Photoplethysmographic  (PPG)  sensors  in  arterial  elasticity  estimation  via  pulse  wave decomposition and spectral components obtained from left forefinger, wrist, and second toe arteries. ECG  and pulse waves from the subjects were recorded from 7 persons (30‐60 y) in supine position. Decomposition of  the pulse waves produces five components: percussion, tidal, dicrotic, repercussion, and retidal waves. Pulse wave  decomposition parameters between EMFi and PPG are compared to detect variables for information on person’s  arterial elasticity. Results show that elasticity information in the form of pulse wave decomposition from PPG and  EMFi waves is obtainable and shows clear shortening between percussion wave and tidal wave peak time in PPG  waveforms with age. The spectral information obtained with frequency domain analysis could also be valuable in  assessment  of  the  arterial  elasticity.  In  addition,  both  PPG  and  EMFi  measurements  are  absolutely  non‐invasive  and safe. In PPG measurement, the sensors are on the opposite sides of the finger tip, however, EMFi measure‐ ment needs the good skilled operator attaching the sensor on the patient’s wrist by touching gently to obtain accu‐ rate waveforms.  Keywords:  arterial  elasticity  measurement,  electromechanical  film  (EMFi),  photoplethysmography  (PPG),  pulse  wave decomposition   

  27.5.2013  

 

 

 

FinJeHeW 2013;5(2‐3)    57 

 

 

    SCIENTIFIC PAPERS 

Introduction  Arterial  pulse  wave  is  defined  as  a  heart‐beat  driven  wave  of  blood  that  propagates  via  each  artery  into  vein  through  capillaries.  Various  kind  of  medical  information  can  be  obtained  by  the  detection  of pulse  wave  and  its  detailed  analysis.  This  information  is  not  obtainable  from  the  blood  pressure  or  electrocardiographic  measure‐ ments. It could be possible to make early diagnosis on the basis of the pulse wave analysis. Especially atherosclero‐ sis is the main cause of circulatory diseases. Its quantitative assessment is essential for making an early diagnosis of  such diseases. In addition, persons with other cardiovascular diseases (CVD) may have decreased arterial elasticity  compared with those free of CVDs. Change of arterial elasticity is one of the early markers of accelerated arterial  aging and can correlate with many coronary risk factors. Especially arterial elasticity reflects the arterial and aortic  expanding during left ventricular contraction. Arterial elasticity can be measured indirectly provided the measure‐ ment method is relevant and accurate enough. In this study, biophysical function and structure of the arteries have  been measured by photoplethysmographic (PPG) and electromechanical film (EMFi) sensors. For the measurement  data, we applied pulse wave decomposition (PWD), which reflects clearly the elasticity of the aorta and its periph‐ eral arteries. The combined PPG & EMFi measurements can establish aortic and arterial elasticity based on PWD of  the both signals during a heart cycle. We do not necessarily need distance measurement required for pulse wave  velocity estimation, which can be rather inaccurate in the case of the arterial tree [1]. The EMFi and PPG technolo‐ gies require a few electromechanical or opto‐electronic components: a EMFi film sensor connected to an amplifier,  and a light source to illuminate the tissue (e.g. finger), and a photodetector to measure the small variations in light  absorbance amplified also by a transimpedance amplifier. The obtained pulse wave is the peripheral pulse that can  be decomposed into five logarithmic normal components. Despite its simplicity, the origins of the different com‐ ponents  of  the  PPG  or  EMFi  signal  are  not  fully  understood  [2].  We  believe  that  these  parallel  pulse  waves  can  provide valuable information about the circulatory system with patient‐friendly and safe means.  In  the  elderly  and  in  the  stiffened  arteries,  the  forward  and  reflected  pulse  waves  travel  faster,  i.e.,  pulse  wave  velocity (PWV) is higher than in a young person’s arteries which are elastic. The arterial waves reflected from the  periphery of the arterial tree, return earlier merging with the systolic part of the incident wave causing augmenta‐ tion of the workload of the heart. Favorable softness between coupling of the left ventricle and the arterial tree is  thus progressively lost. This loss can be greatest in the aorta, and least in the upper limbs. The wave reflection of  the pulse wave due to increase in PWV also increases with age, but can be largely prevented by physical activity  and proper diet. The amplitude spectrum of the ECG, EMFi, and PPG are changing by so‐called integral pulse fre‐ quency modulation (IPFM) [3]. This modulation is caused by the autonomic control mechanisms of cardiac func‐ tions which are involved in short‐term fluctuations in the time interval between the consecutive heart cycles. The  IPFM reflects cardiac function which is also detected in the periphery of the arterial tree. Healthy modulation in  coupling of the left ventricle and the arterial tree is, however, progressively lost.   In our study we measure EMFi, two PPGs, and ECG signals, and we apply Fast Fourier Transform on the signals in  addition to logarithmic normal function decomposition of the EMFi and PPG pulse waveforms. 

  Methods  In this study, the PPG sensors are based on LEDs and photodetector, EMFi sensor is based on a plastic EMFi film,  and ECG sensors are standard electrodes. Changes in light absorption, in the pressure, or in electrical potentials are  acting on each sensor generating a measurable voltage. The EMFi sensor acts as a sensitive pressure sensor and  the PPG sensor as a sensitive absorbance sensor. Signals from ECG, PPG, and EMFi sensors were recorded with the    27.5.2013  

 

 

 

FinJeHeW 2013;5(2‐3)    58 

 

 

    SCIENTIFIC PAPERS 

PC from 7 healthy persons (30‐60 y) using a data acquisition card with the sampling frequency of 500 Hz. ECG sig‐ nal  was  used  as  reference  in  detecting  features  from  the  PPG  and  EMFi  related  signals.  Pulse  wave  series  from  EMFi, PPG finger and toe were processed by Origin software as follows. Firstly, the alternating baseline on each  signal  bottom  (minimum)  was  searched  and  then  subtracted.  Secondly,  the  peak  of  each  signal  (maximum)  was  searched, and the average of the peak values was calculated. The signal was divided by the average to obtain the  baseline removed and normalized waveforms which has amplitude from the zero to round about one. Processing  continues a pulse by a pulse in the PWD. 

  Results  An example pulse wave from each sensor is shown in Figure 1 on which analysis in time domain and FFT in fre‐ quency domain was performed. Each pulse wave component from EMFi, PPG finger, and toe were processed by  the software. Decomposed pulse waves from the left wrist (EMFi), and from the left forefinger and the left second  toe  (PPG)  are  decomposed  in  time  domain  and  transformed  in  frequency  domain.  In  Figure  1  it  is  shown  EMFi  (solid),  PPG  finger  (dash  dot),  PPG  toe  (dashed)  pulse  waves,  and  electrocardiogram  (ECG)  (dot).  They  have  the  start time as zero and then decomposed with their residual and confidence intervals, respectively, in the Figure 2.  

B EMFi_TTSS_30 D PPG2 (toe) F PPG1 (finger) H ECG

Amplituderel 1,2

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0,0

-0,2 0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

t[s]

3,0

  Figure 1. The baseline removed normalized pulse waves: EMFi (left wrist, solid), PPG1 (left forefinger, dash dot),  PPG2 (left second toe, dashed), and ECG (dot) (Male 30). 

  27.5.2013  

 

 

 

FinJeHeW 2013;5(2‐3)    59 

 

 

Data: Data24_B TTSS_30-EMFI-2 Model: LogNormal Equation: y = y0 + A/(sqrt(2*PI)*w*x)*exp(-(ln(x/xc))^2/(2*w^2)) Weighting: y No weighting

a

Chi^2/DoF = 0.00007 R^2 = 0.99899

0,128

1,00

y0 xc1 w1 A1 xc2 w2 A2 xc3 w3 A3 xc4 w4 A4 xc5 w5 A5

EMFirel

0,75

Data: Data24_B TTSS_30-EMFI-2 Model: LogNormal Equation: y = y0 + A/(sqrt(2*PI)*w*x)*exp(-(ln(x/xc))^2/(2*w^2)) Weighting: y No weighting Chi^2/DoF = 0.00007 R^2 = 0.99899

0 ±0 0.16787 ±0.00041 0.57342 ±0.00164 0.19773 ±0.00031 0.29496 ±0.00254 0.11755 ±0.00795 0.0053 ±0.00027 0.47814 ±0.00355 0.17313 ±0.00546 0.07034 ±0.00109 0.6713 ±0.00765 0.12885 ±0.02126 0.01904 ±0.00192 0.806 ±0.00518 0.06443 ±0.01196 0.00423 ±0.00153

y0 xc1 w1 A1 xc2 w2 A2 xc3 w3 A3 xc4 w4 A4 xc5 w5 A5

0,2

EMFirel

1,25

    SCIENTIFIC PAPERS 

0,8

0,0 0,176 s

0,6 0,160 s_0,032 s_2,250 0,04 0,03 0,02 0,01 0,00 -0,01 -0,02 -0,03

0,50

Resudual

0,6

0,25 0,160 s_0,032 s_2,250 0,288

0,464 0,176 s 0,192 s (0,032 s)/2=0,016 s

0,00 0,1

t [s]

0,8

0,9

0,8

0,9

0,128 s+0,016 s= 0,144 s (0,032 s)/2=0,016 s

0,7

t [s]

0,656

0,8

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

t [s]

0,04 0,03 0,02 0,01 0,00 -0,01 -0,02 -0,03

Resudual

t [s] 0,0

PPG1rel

0,7

0,192 s

0,128 s+0,016 s= 0,144 s

0,0

1,1 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 -0,1

0 ±0 0.16787 ±0.00041 0.57342 ±0.00164 0.19773 ±0.00031 0.29496 ±0.00254 0.11755 ±0.00795 0.0053 ±0.00027 0.47814 ±0.00355 0.17313 ±0.00546 0.07034 ±0.00109 0.6713 ±0.00765 0.12885 ±0.02126 0.01904 ±0.00192 0.806 ±0.00518 0.06443 ±0.01196 0.00423 ±0.00153

0,656

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

Data: Data34_B TTSS_30PPG1_2 Model: LogNormal Equation: y = y0 + A/(sqrt(2*PI)*w*x)*exp(-(ln(x/xc))^2/(2*w^2)) Weighting: y No weighting

b

Chi^2/DoF = 0.00023 R^2 = 0.99707 y0 xc1 w1 A1 xc2 w2 A2 xc3 w3 A3 xc4 w4 A4 xc5 w5 A5

0,14217

0,4739 0,20536 s 0,26854

0 ±0 0.26002 ±0.00431 0.79597 ±0.00635 0.34821 ±0.00451 0.27935 ±0.00414 0.2149 ±0 0.02029 ±0.00115 0.4971 ±0.0093 0.21556 ±0.01328 0.11562 ±0.00534 0.6575 ±0.01008 0.11953 ±0.02158 0.03082 ±0.0073 0.77568 ±0.00501 0.06467 ±0.00868 0.01035 ±0.00307

0,17376 s

0,0158 s * 2=0,0316 s

0,64766 0,77403

0,12637 s_-0,0158 s_1,88887 0,12637 s

EMFip-PPG1P=0,14217 s - 0,128 s=-0,01417 s

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

t[s]

0,050

Residual

0,025 0,000 -0,025

t[s]

-0,050 0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

Figure 2a) A single EMFi pulse wave (solid, measured) which is here decomposed into components: percussion  (dash), tidal (dot), dicrotic (dash dot), repercussion (short dash), and retidal wave (short dot). (Insert the two last  wave components). The confidence interval (99%) is marketed short dot dot. The residual curve is shown in the  lower panel. b) A single PPG1 (finger) pulse wave decomposed, respectively. (Male 30).    27.5.2013  

 

 

 

FinJeHeW 2013;5(2‐3)    60 

 

EMFirel

1,1 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0

 

    SCIENTIFIC PAPERS 

Data: Data30_B Model: LogNormal Equation: y = y0 + A/(sqrt(2*PI)*w*x)*exp(-(ln(x/xc))^2/(2*w^2)) Weighting: y No weighting

a

Chi^2/DoF = 0.00005 R^2 = 0.99943

0,14478

y0 xc1 w1 A1 xc2 w2 A2 xc3 w3 A3 xc4 w4 A4 xc5 w5 A5

0,29356

0 ±0 0.21327 ±0.00091 0.61405 ±0.00213 0.26783 ±0.00078 0.29341 ±0.00055 0.14128 ±0.00202 0.02649 ±0.00038 0.49686 ±0.00153 0.19327 ±0.00264 0.0898 ±0.00087 0.80032 ±0.00409 0.20676 ±0.00389 0.0672 ±0.00069 1.1614 ±0.00319 0.01339 ±0.00291 0.00052 ±0.0001

0,48485 0,19129

0,2763 0,76115

0,14878 s_0,004 s_2,028

1,16498

0,40383

PPG1p-EMFip=0,18637-0.14478=0,04159

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

1,1

1,2

1,3

t [s]

0,03 0,02 0,01 0,00 -0,01 -0,02

Residual

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

1,1

1,2

1,3

t [s]

PPG1rel

  1,4 b 1,3 1,2 1,1 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 -0,1 -0,1 0,0 0,04 0,02

Data: Data2_B PL_60 Model: LogNormal Equation: y = y0 + A/(sqrt(2*PI)*w*x)*exp(-(ln(x/xc))^2/(2*w^2)) Weighting: y No weighting Chi^2/DoF = 0.00017 R^2 = 0.9982

0,18241

y0 xc1 w1 A1 xc2 w2 A2 xc3 w3 A3 xc4 w4 A4 xc5 w5 A5

0,5138 0,22783

0,26925

-0,04142

0,28597

0 ±0 0.28169 ±0.00702 0.6794 ±0.00901 0.30214 ±0.00715 0.29168 ±0.00323 0.20137 ±0 0.03543 ±0.00244 0.55412 ±0.0201 0.29211 ±0.02518 0.2456 ±0.01681 0.80841 ±0.03208 0.17232 ±0.03695 0.09407 ±0.03278 0.98826 ±0.00982 0.10954 ±0.01568 0.0349 ±0.02001

0,78305 0,96946 0,18641

0,10356 s_-0,07885 s_1,568

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

1,1

t [s]

t [s]

Residual

1,2

0,00 -0,02 -0,04 -0,1 0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

1,1

1,2

t [s]   Figure  3a)  A EMFi  pulse  wave  (solid,  measured)  which  is  decomposed  into  components:  percussion  (dash),  tidal  (dot), dicrotic (dash dot), repercussion (short dash), and retidal wave (short dot). The confidence interval (99%) is  marketed short dot dot. The residual curve in the lower panel. b) A single PPG1 (finger) pulse wave decomposed,  respectively. (Male 60).    27.5.2013  

 

 

 

FinJeHeW 2013;5(2‐3)    61 

 

 

    SCIENTIFIC PAPERS 

0,010

Integral of Data6_C EMFi Integral of Data16_C PPGfinger Integral of Data27_C Integral of Data37_C Integral of Data48_C Integral of Data58_C

0,009

0,007 0,006 0,005 0,004

0,035

C abs[ResidualEMFi]

0,003

0,030

0,025

abs [ResidualEMFi]

Integral of residuals

0,008

0,002

0,020

0,015

0,010

0,005

0,001

0,000 0,0

0,2

0,4

t [s]

0,6

0,8

1,0

0,000 0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9 t[s] 1,0

  Figure 4. Integral of residuals (EMFi solid) and PPG1 (finger, dash). Insert: Absolute value of residual of EMFi wave‐ form, (Male 30).  

PPG2rel 1,1 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 -0,1 -0,1

Data: Data15_B TTSS_30_PPG2 Model: LogNormal Equation: y = y0 + A/(sqrt(2*PI)*w*x)*exp(-(ln(x/xc))^2/(2*w^2)) Weighting: y No weighting Chi^2/DoF = 0.0001 R^2 = 0.99891 y0 xc1 w1 A1 xc2 w2 A2 xc3 w3 A3

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0 ±0 0.22511 0.56858 0.25135 0.23982 0.20243 0.01611 0.60279 0.20447 0.03438

±0.00103 ±0.00198 ±0.00199 ±0.00162 ±0.00819 ±0.00075 ±0.00223 ±0.00478 ±0.00058

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

t [s]

0,04

Residual

0,02 0,00 -0,02 -0,04 -0,1

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

t [s]   Figure 5. The whole single PPG2 pulse wave (black, measured) which is here decomposed into components respec‐ tively as in Figure 2, but here only three components are found. (Male 30, Fig. 1).    27.5.2013  

 

 

 

FinJeHeW 2013;5(2‐3)    62 

0,05

27.5.2013   0,10

0,1

 

 

 

1

1

FFT1_r[4149]: X = 3.174, Y = 0.0400

FFT2_r[4128]: X = 1,892; Y = 0,0238

FFT2_r[4152]: X = 3,357; Y = 0,0379

FFT2_r[4149]: X = 3,174; Y = 0,0505

FFT2_r[4146]: X = 2,991; Y = 0,0328

FFT2_r[4135]: X = 2,319; Y = 0,0357

FFT2_r[4132]: X = 2,136; Y = 0,0725

0,10

FFT1_r[4152]: X = 3.357, Y = 0.0294

Frequency (Hz) FFT2_r[4117]: X = 1.2207, Y = 0.026

Angle(deg)

1

FFT1_r[4146]: X = 2.991, Y = 0.0260

0,1

FFT1_r[4132]: X = 2.136, Y = 0.0700

0,00

FFT1_r[4135]: X = 2.319, Y = 0.0317

1

FFT1_r[4128]: X = 1.892, Y = 0.0233

0,1 FFT2_r[4114]: X = 1.038, Y = 0.1178

FFT2_r[4111]: X = 0.8545 Y = 0.0271

0,05

FFT1_r[4117]: X = 1.221, Y = 0.0303

Amplitude

Frequency (Hz)

FFT1_r[4114]: X = 1.0376, Y = 0.1546

Angle(deg) 0,1

FFT1_r[4111]: X = 0.854, Y = 0.0388

FFT1_r[4101]: X = 0.244, Y = 0.0254

Amplitude

        SCIENTIFIC PAPERS 

200 150 100 50 0 -50 -100 -150 -200 TTSS_30_EMFi

Frequency (Hz)

TTSS_30_PPG1

Frequency (Hz)

10

10

 

200 150 100 50 0 -50 -100 -150 -200 10

0,15

0,00

10

 

Figure 6. The pulse wave of EMFi’s amplitude spectrum (up), and of PPG1’s amplitude spectrum (down) with the  IPFM parameter values for the three first components for 20 s record. In the PPG1’s amplitude spectrum contains  the breath rate frequency value (Male 30). 

 

FinJeHeW 2013;5(2‐3)    63 

Amplitude

27.5.2013   0,10

0,05 1

0,1

Frequency (Hz)

0,1

 

 

  1

0,15

1

FFT2_r[8289]: X = 2,9296875; Y = 0,0274294923

0,1 FFT1_r[8290]: X = 2,96020508; Y = 0,0426239233

FFT1_r[8265]: X = 2,197; Y = 0,0088

FFT1_r[8257]: X = 1,953125; Y = 0,074377257

FFT1_r[8250]: X = 1,740; Y = 0,0092

FFT1_r[8233]: X = 1,221; Y = 0,0074

1

FFT2_r[8265]: X = 2,197; Y = 0,0050

0,025 FFT1_r[8225]: X = 0,977; Y = 0,1695

0,150

FFT2_r[8257]: X = 1,953125; Y = 0,0580455913

0,050

FFT2_r[8250]: X = 1,740; Y = 0,0088

0,075

FFT1_r[8217]: X = 0,732; Y = 0,0142

Frequency (Hz)

FFT2_r[8233]: X = 1,221; Y = 0,0054

0,100

FFT1_r[8201]: X = 0,244; Y = 0,0177

Angle(deg) 0,1

FFT2_r[8225]: X = 0,977; Y = 0,1722

Amplitude 0,125

FFT2_r[8217]: X = 0,732; Y = 0,0181

FFT2_r[8201]: X = 0,244; Y = 0,0171

Angle(deg)

        SCIENTIFIC PAPERS 

200 150 100 50 0 -50 -100 -150 -200 0,175

AAVV_31_EMFi

Frequency (Hz)

AAVV_31_PPG1

Frequency (Hz)

10

0,000 10

 

200 150 100 50 0 -50 -100 -150 -200 10

0,00

10

 

Figure 7. The EMFi pulse wave signal’s amplitude spectrum (up), and of PPG1’s amplitude spectrum (down) with  the IPFM parameter values for the three first components. In the PPG1’s and EMFi’s amplitude spectrum contain  also the breath rate frequency value for 20 s signal record as a sample length (Male 31). 

 

FinJeHeW 2013;5(2‐3)    64 

 

 

Frequency (Hz)

0,1

1

PPLL_60_EMFi

10

0,05

FFT3_r[8274]: X = 2,472; Y = 0,0410

FFT3_r[8220]: X = 0,824; Y = 0,1213

Amplitude

0,10

FFT3_r[8301]: X = 3,296; Y = 0,0261

200 150 100 50 0 -50 -100 -150 -200

FFT3_r[8247]: X = 1,648; Y = 0,0562

Angle(deg)

    SCIENTIFIC PAPERS 

0,00 0,1

Frequency (Hz)

1

10

  1

Frequency (Hz)

10

0,125 FFT5_r[8220]: X = 0,824; Y = 0,1535

0,100 0,075 0,050 0,025 0,000 0,1

1

FFT5_r[8301]: X = 3,296; Y = 0,0170

FFT5_r[8247]: X = 1,648; Y = 0,0502

0,150

Amplitude

PPLL_60_PPG1

FFT5_r[8274]: X = 2,472; Y = 0,0298

Angle(deg)

0,1 200 150 100 50 0 -50 -100 -150 -200 0,175

Frequency (Hz)

10

  Figure 8. The EMFi pulse wave signal’s amplitude spectrum (up), and of PPG1’s amplitude spectrum (down). In the  PPG1’s and EMFi’s amplitude spectrum contain also the breath rate frequency value (Male 60).    27.5.2013  

 

 

 

FinJeHeW 2013;5(2‐3)    65 

 

 

    SCIENTIFIC PAPERS 

  The  comparison  of  the  PPG1  pulse  waves  shows  that  the  tidal  wave  comes  closer  to  the  percussion  wave  peak  value when person’s age increases becoming shorter than the percussion wave defined from the start to the wave  maximum  (Fig.  2b  and  3b).  The  integrals  of  residual  errors  for  each  sensor  and  in  different  measurement  show  good relation. At the first, the integral of each residual overlaps and then EMFi and PPG based residuals differ after  the  systolic  phase  (Figure  4).  In  Figure  5  it  is  shown  a  typical  toe  PPG  pulse  wave  which  contains  at  least  three  components  according  to  the  decomposition.  The  comparison  of  both  the  EMFi’s  and  PPG1’s  amplitude  spectra  shows that the modulation frequency disappears or comes close to the carrier frequency as the person’s age in‐ creases (Fig. 6, 7, and 8). This study shows also that both the EMFi and PPG pulse waveforms can be decomposed  to their component waves, namely, percussion wave, tidal wave, dicrotic wave, repercussion, and retidal waves.  Also in frequency domain the amplitude spectra of the respective pulse waves contain at least five or six frequency  components. 

  Discussion  Clinical research is necessary to quantify the ageing effects in relation to the obtained variables and also to explore  pulse waveform changes with subject age. However, based on these optical and mechanical measurement meth‐ ods it was shown the changes in the pulse waveform. Measurement reliability and repeatability is very good pro‐ vided the EMFi measurements are done by a skilled operator. Pulse waveform analysis of both the PPG and EMFi  offers  an  alternative  means  of  non‐invasive  cardiovascular  monitoring,  but  further  both  software  and  hardware  development is required to enable user‐friendly clinical and preclinical measurement and analysis system. In PPG,  the sensors are on the opposite sides of the finger tip, however, EMFi needs the good skilled operator (A.V.) at‐ taching the sensor on the patient’s wrist by touching gently to obtain waveforms. The elasticity is obtained quanti‐ tatively from both EMFi and PPG pulse signals both in time and frequency domain because of the components time  interval changes or the spectral changes clearly inspected. However, from time domain, decomposition into loga‐ rithmic normal function, differs from that obtained from frequency domain because the latter contains many pulse  waves which are IPFM modulated and they frequency components overlap. This information from the pulse wave  propagation analysis can’t be received. In studies, EMFi and PPG theory should be described when analyzing arte‐ rial pulse wave signals because they contain effects of respiration, autonomous nervous activity, gastric mobility,  and also arterial properties, i.e., arterial diseases. 

  References  [1] Alametsä J, Palomäki A. Comparison of local pulse wave velocity values acquired with EMFi sensor. Finnish  Journal of eHealth and eWelfare 2012;4(2):89‐98.  [2] Allen J. Photoplethysmography and its application in clinical physiological measurement. Physiological Meas‐ urement 2007;28:R1–R39.  [3] Middleton PM et al. Spectral analysis of finger photoplethysmograpic waveform variability in a model of mild to  moderate haemorrhage. Journal of Clinical Monitoring and Computing 2008;22:343‐353. 

  27.5.2013  

 

 

 

FinJeHeW 2013;5(2‐3)    66