Methods for obtaining information for biomedical monitoring of the level of oxygenation and blood pressure using built-in sensors of smartphone technology

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article is devoted to the actual problem of non-invasive self-monitoring of oxygenation and blood pressure indicators by patients. The article provides an overview of the available promising approaches for monitoring the biomarkers under consideration. Also, it demonstrates the main problems associated with applying the approaches under consideration and those caused by the test sample itself.

About the authors

Anton A. Egorchev

Kazan (Volga region) Federal University

ORCID iD: 0000-0001-8561-8616
18 Kremlevskaya St., Kazan 420008, Russia

Dmitry E. Chiсkrin

Kazan (Volga region) Federal University

ORCID iD: 0000-0003-1358-8184
18 Kremlevskaya St., Kazan 420008, Russia

Adel F. Fakhrutdinov

Kazan (Volga region) Federal University

18 Kremlevskaya St., Kazan 420008, Russia

Marcel R. Sharipov

Kazan (Volga region) Federal University

18 Kremlevskaya St., Kazan 420008, Russia

Rustam A. Burnashev

Kazan (Volga region) Federal University

ORCID iD: 0000-0002-1057-0328
ResearcherId: O-9736-2016
18 Kremlevskaya St., Kazan 420008, Russia

References

  1. Vildjiounaite E., Kallio J., Kyllonen V., Nieminen M., Maattanen I., Lindholm M., Mantyjarvi J., Gimel’farb G. Unobtrusive stress detection on the basis of smartphone usage data. Personal and Ubiquitous Computing, 2018, vol. 22, pp. 671–688. https://doi.org/10.1007/s00779-017-1108-z
  2. Simantiraki O., Giannakakis G., Pampouchidou A., Tsiknakis M. Stress detection from speech using spectral slope measurements. In: Oliver N., Serino S., Matic A., Cipresso P., Filipovic N., Gavrilovska L. (eds) Pervasive Computing Paradigms for Mental Health (FABULOUS 2016, MindCare 2016, IIOT 2015). Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering, vol. 207. Cham, Springer, 2018, pp. 41–50. https://doi.org/10.1007/978-3-319-74935-8_5
  3. Pili U. Measurement of breathing rate with a smartphone magnetometer: An engaging classroom activity in physics and biology. Physics Education, 2019, vol. 54, iss. 6, art. 063001. https://doi.org/10.1088/1361-6552/ab393f
  4. Xu C., Yang Y., Gao W. Skin-interfaced sensors in digital medicine: From materials to applications. Matter, 2020, vol. 2, iss. 6, pp. 1414–1445. https://doi.org/10.1016/j.matt.2020.03.020
  5. Abay T., Kyriacou P. Photoplethysmography for blood volumes and oxygenation changes during intermittent vascular occlusions. Journal of Clinical Monitoring and Computing, 2018, vol. 32, pp. 447–455. https://doi.org/10.1007/s10877-017-0030-2
  6. Kanva A., Sharma C., Deb S. Determination of SpO2 and heart-rate using smartphone camera. Proceedings of the 2014 International Conference on Control, Instrumentation, Energy and Communication (CIEC). Calcutta, India, 2014, pp. 237–241. https://doi.org/10.1109/CIEC.2014.6959086
  7. Scully C., Lee J., Meyer J., Gorbach A., Granquist-Fraser D., Mendelson Y., Chon K. Physiological parameter monitoring from optical recordings with a mobile phone. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2012, vol. 59, iss. 2, pp. 303–306. https://doi.org/10.1109/TBME.2011.2163157
  8. Carni D. L., Grimaldi D., Sciammarella P. F., Lamonaca F., Spagnuolo V. Setting-up of PPG scaling factors for SpO2% evaluation by smartphone. 2016 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA). Benevento, Italy, 2016, pp. 1–5. https://doi.org/10.1109/MeMeA.2016.7533775
  9. Cheng Q., Juen J., Schatz B. Using mobile phones to simulate pulse oximeters: Gait analysis predicts oxygen saturation. Proceedings of the 5th ACM Conference on Bioinformatics, Computational Bioligy and Health Informatics, 2014, iss. 1, pp. 331–340. https://doi.org/10.1145/2649387.2649403
  10. Chandrasekaran V., Dantu R., Jonnada S., Thiyagaraja S., Subbu K. Cuffless differential blood pressure estimation using smart phones. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2013, vol. 60, iss. 4, pp. 1080–1089. https://doi.org/10.1109/TBME.2012.2211078
  11. Pelegris P., Banitsas K., Orbach T., Marias K. A novel method to detect Heart Beat Rate using a mobile phone. 2010 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology. Buenos Aires, Argentina, 2010, pp. 5488–5491. https://doi.org/10.1109/IEMBS.2010.5626580
  12. Morsi I., Gawad Y. Z. A. E. Measurement of blood pressure and heart beat based on sensors and microcontrollers. Applied Mechanics and Materials, 2012, vol. 249–250, pp. 193–201. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.249-250.193
  13. Xing X., Sun M. Optical blood pressure estimation with photoplethysmography and FFT-based neural networks. Biomedical Optics Express, 2016, vol. 7, iss. 8, pp. 3007–3020. https://doi.org/10.1364/BOE.7.003007
  14. Slapnicar G., Mlakar N., Lustrek M. Blood pressure estimation from photoplethysmogram using a spectro-temporal deep neural network. Sensors, 2019, vol. 19, iss. 15, art. 3420. https://doi.org/10.3390/s19153420

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».