MRI-kompatibilní neinvazivní vláknově optický senzor založený na Braggovské mřížce pro měření tepové frekvence lidského těla

Abstract

Tato diplomová práce pojednává o návrhu vláknově-optického senzoru založeného na principu Braggovské mřížky pro sledování srdeční činnosti lidského těla, primárně vývoje tepové frekvence v čase. Navržený senzor je zkonstruován tak, aby byl vhodný pro měření v prostředí magnetické rezonance (MR), jinými slovy, aby byl odolný vůči elektromagnetickému rušení (EMI). Jedná se o velmi aktuální problematiku, protože díky rozvoji moderních diagnostických zařízení mohou konvenční metody na bázi měření elektrických potenciálů (EKG) selhávat, respektive je u nich negativně ovlivněna funkční spolehlivost. Z toho důvodu se vyvíjejí a hledají nové možnosti a senzorické systémy. V práci jsou uvedeny základní teoretické poznatky pro pochopení funkce vybraného typu vláknově-optického senzoru, dále komplexní návrh a realizace senzoru, experimentální ověření jeho funkčnosti a přesnosti vůči referenci včetně vyhodnocení dat. Vyhodnocení dat bylo realizováno nejpoužívanější statistickou biomedicínskou metodou, a to dle Bland-Altmanovy metody s průměrnou přesností 81.25 %.

This master's thesis focuses on design of a fiber-optic sensor based on the Bragg grating Principle for monitoring heart activity and primary development of heart rate over time. The fiber grate sensor is designed to be suitable for measurements in magnetic resonance environments (MR) thus to be resistant to the electromagnetic interference (EMI). As this is a recent issue, the development of modern diagnostic equipment, conventional methods based on measuring electrical potentials (ECG) may fail, or their functional reliability is negatively affected. For this reason, new possibilities and sensor systems are being developed. The thesis also describes basic theoretical information in order to understand the function of a selected type of fiber-optical sensor. Furthermore, a comprehensive design and implementation of the sensor, experimental verification of its functionality and accuracy of FBG sensor compared to reference sensor, data evaluation are also included. Data evaluation was obtained by the most used statistical biomedical method which states an average accuracy of 81.25 % according to the Bland-Altman statistical method.