Strumentazione per l’acquisizione del segnale fonocardiografico

L’acquisizione dei segnali fonocardiografici in vitro e in vivo è stata realizzata mediante una scheda audio (NI PCI-4462), un trasduttore a ultrasuoni (428B03-PCB) e un software (NI-LabVIEW SignalExpress).

3.2.1 Scheda Audio NI PCI-4462

La scheda audio NI PCI-4462 (Figura 3.3) è stata installata in un PC per permettere l’acquisizione dei suoni; è una scheda altamente specifica prodotta dalla National Instruments Corporate (Austin, Texas).

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Figura 3. 3: scheda audio NI PCI-4462.

Questo dispositivo è realizzato per l’acquisizione ad alta precisione di suoni e vibrazioni attraverso microfoni, accelerometri e altri trasduttori. Esso mette a disposizione dell’utente molte funzionalità per il monitoraggio e l’analisi dei segnali registrati [22].

La scheda audio è dotata di:

- quattro  input  analogici  a  campionamento  simultaneo  da  204,8  kS/s  (ADC  con  risoluzione a 24 bit con intervallo dinamico a 118 dB); 

- sei configurazioni del guadagno per intervalli di input da ± 316 mV a 42,4 V;  - accoppiamento AC/DC riconfigurabile dal software e condizionamento IEPE;  - filtri antialiasing variabili; 

- supporto per IEEE 1451.4 Class 1 Smart (TEDES) Sensor. 

3.2.2 Condenser Microphone Model 426B03

Il Condenser Microphone Model 426B03, prodotto dalla PCB PIEZOTRONICS GROUP COMPANY (New York, USA) è stato utilizzato come trasduttore per l’acquisizione dei suoni di chiusura delle valvole cardiache meccaniche per la sua sensibilità nella banda dell’ultrasuono (≥ 20 kHz); è stato infatti documentato che gran parte del segnale sonoro prodotto dalle protesi valvolari ricade nel range sopra citato mentre il range di suoni udibili all’orecchio umano va dai 20 Hz ai 20 kHz [23].

Il Condenser Microphone è un trasduttore a condensatore prepolarizzato progettato come l’orecchio umano, ovvero è in grado di trasformare le oscillazioni dovute alla pressione in segnali elettrici. Esso ha un diametro nominale di 1/4” in grado di fornire misure del suono affidabili e accurate; è caratterizzato infatti da un’elevata sensibilità, pari a 1mV/Pa

55 (±3dB), in un range di frequenze che va dai 4 Hz ai 70 kHz, con un voltaggio di polarizzazione di 0 V [24].

Il microfono a ultrasuoni (Figura 3.4) viene collegato alla scheda audio tramite un apposito cavo coassiale (Model 003D10 – PCB).

Figura 3. 4: a sinistra il Condenser Microphone (Model 426B03) usato per l'acquisizione; a destra il cavo coassiale (Model 426B03) usato per il collegamento alla scheda audio.

3.2.3 National Instruments – LabView SignalExpress

LabVIEW SignalExpress è un software fornito dalla National Instruments Corporate, società che sviluppa sistemi di misura basati su computer e piattaforme, fornendo soluzioni innovative nel campo dell’ingegneria.

LabVIEW SignalExpress permette la registrazione e l’analisi dei suoni di chiusura delle valvole cardiache meccaniche. Esso è dotato di funzioni interattive di misura per l’acquisizione, l’analisi e la presentazione di dati modificabili a seconda dello scopo dell’indagine.

La procedura di misurazione inizia con il posizionamento del microfono, descritto nel paragrafo 3.2.2, nella corretta posizione; segue poi la fase di registrazione dei suoni di chiusura: ogni acquisizione ha durata di 20 secondi. Il segnale acquisito viene filtrato attraverso un filtro IIR (Infinite Impulse Response) Butterworth passa-banda, con banda passante compresa tra i 6 kHz e i 50 kHz e ordine 10 (Figura 3.5).

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Figura 3. 5: modulo della risposta in frequenza del filtro di Butterworth.

Il segnale ottenuto (Figura 3.6) è composto da due milioni di campioni e viene salvato in un file ‘txt’.

Figura 3. 6: esempio di segnale fonocardiografico per una generica condizione fisiologica. Il passaggio successivo prevede il calcolo dello spettro di potenza del segnale precedentemente filtrato; per fare ciò viene utilizzata la Fast Fourier Transform (FFT) con finestratura di Hanning. La finestratura è un’operazione di moltiplicazione nel dominio del tempo, o di convoluzione nel dominio della frequenza, tra il segnale stesso e un segnale di lunghezza ridotta, la finestra. Quest’operazione è necessaria per ridurre il leakage spettrale, fenomeno che compare quando un segnale di durata finita ha una lunghezza che non è multiplo intero del periodo del segnale stesso.

Esistono vari tipi di finestre, le cui risposte in frequenza possono variare per l’ampiezza massima o la velocità di decadimento dei lobi laterali (roll-off rate) e la larghezza del lobo principale (Figura 3.7). 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 x 10⁴ 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1

Modulo della risposta in frequenza del filtro

Frequenza [Hz] 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6

Segnale fonocardiografico di protesi meccanica con trombo su un leaflet

57 Figura 3. 7: esempio di spettro di una finestra.

La larghezza del lobo principale è un parametro significativo poiché determina la risoluzione spettrale del segnale finestrato, ciò vuol dire che per visualizzare due righe spettrali prossime separatamente, il lobo centrale della finestra deve avere larghezza inferiore al differenza di frequenza delle componenti. L’andamento dei lobi laterali invece definisce quanto le componenti spettrali del segnale d’ingresso si disperdano lungo l’asse delle frequenze, modificando così l’ampiezza delle righe adiacenti. Più il lobo centrale si stringe, aumentando così la risoluzione spettrale, più l’energia del segnale di partenza tenderà a spalmarsi sui lobi laterali, peggiorando la dispersione.

La finestra di Hanning opera un buon compromesso tra i due parametri, avendo un lobo centrale abbastanza stretto e i lobi laterali con decadimento rapido e ampiezza attenuata. Il segnale ottenuto dopo il calcolo della FFT e la finestratura, esprime la distribuzione della potenza del segnale alle diverse frequenze ed è salvato in un file di testo contenete un milione di campioni.

Dato l’elevato numero di campioni, il costo computazionale dell’analisi sarebbe eccessivamente alto. Per ovviare a questo problema si è sfruttato il fatto che la densità spettrale di un segnale, integrata in un intervallo [Ω1 - Ω2], fornisce la potenza del segnale associata a tale banda.

È stata quindi implementata una funzione in Matlab che suddividesse l’asse delle frequenze in 500 intervalli e calcolasse, per ciascun intervallo, l’area sottesa alla curva e la potenza associata (Figura 3.8). In questo modo si è ottenuto un segnale di 500 campioni, con proprietà caratteristiche e discriminanti compatibili con il segnale originario, che ha permesso un’analisi più rapida.

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Figura 3. 8: densità spettrale di potenza del segnale fonocardiografico (sopra); potenza associata alle diverse bande (sotto).