Amélioration électronique et matérielle d'un dispositif de détection de la respiration basé sur la température du souffle nasal

mXlab Juin 2024 MX-24-02-FR Amélioration électronique et matérielle d’un dispositif de détection de la respiration basé sur la température du souffle nasal Luana Belinsky Résumé Ce document présente le travail réalisé entre mai et juin 2024 pour optimiser les composants matériels du module respiratoire du projet Crocodile. Nous décrivons d’abord les besoins spécifiques du projet qui ont motivé cette démarche. Nous détaillons ensuite la recherche menée pour identifier les méthodes de mesure et capteurs utilisés pour la surveillance de la respiration dans le milieu de la recherche, afin de les comparer aux nôtres et identifier des améliorations potentielles. Nous expliquons ensuite les expérimentations menées pour comparer les capteurs candidats et sélectionner celui le mieux adapté aux besoins du projet. Finalement, nous présentons les modifications implémentées. Mots-clés : biofeedback, biométrie à faible coût, capteur de respiration, dispositifs interactifs, instrumentation physiologique, optimisation matérielle, souffle nasal. Un rapport technique du mXlab Université du Québec à Montréal http ://mxlab.uqam.ca Ce document est distribué sous une licence Creative Commons Attribution-Partage dans les Mêmes Conditions 4.0 International Pour voir une copie de la licence, visiter : https ://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.fr Introduction Crocodile est un projet d’installation interactive des artistes Sofian Audry et Erin Gee dans laquelle les personnes utilisatrices portent un dispositif captant des données biométriques (respiration, flux sanguin, activité électrodermale). À partir de ces données, un profil émotionnel est déterminé par apprentissage machine et des images correspondantes sont générées en temps réel par intelligence artificielle. Avant d’entamer ce travail, les données respiratoires manquaient de fiabilité, limitant la capacité du système d’apprentissage machine d’établir des patrons de profils émotifs cohérents pouvant être appliqués à différentes personnes utilisatrices. Ce rapport technique traite des améliorations que nous avons apportées au module respiratoire au niveau électronique et matériel; un autre rapport (MX-24-03-FR) détaillera les améliorations du traitement de signal. Il existe peu d’exemples de systèmes d’analyse de la respiration à faible coût, particulièrement pour des applications artistiques, en raison de la complexité des données respiratoires et des nombreuses interférences possibles. Notre mandat visait à améliorer la qualité des données obtenues tant pour répondre aux besoins de notre projet que pour combler un manque dans la biométrie respiratoire à faible coût. Les besoins du projet en ce qui concerne l’obtention de données respiratoires incluent : Fiabilité et reproductibilité des données : Comme on s’intéresse surtout aux variations du signal respiratoire, l’accent n’est pas sur l’exactitude absolue des valeurs obtenues, mais plutôt sur la fiabilité de la qualité et du spectre du signal d’une utilisation à l’autre. Des méthodes de contrôle et de calibration peuvent être implémentées pour assurer la régularité des mesures. Sensibilité et résolution : La sensibilité du capteur et la résolution de la méthode de mesure sont cruciales pour pouvoir capter des détails respiratoires potentiellement indicatifs de changements émotionnels, même quand la respiration est peu profonde. Ergonomie : L’ergonomie joue un rôle clé dans nos décisions; le dispositif porté par les personnes utilisatrices doit être confortable, répondre à des enjeux d’accessibilité et résister à certaines interférences de mouvement. 2 Budget et facilité d’implémentation : Puisque Crocodile est un projet dont les méthodes matérielles et logicielles se veulent accessibles au public, les solutions à faible coût et faciles à mettre en œuvre doivent être privilégiées. Revue de littérature : pratiques courantes en analyse respiratoire Méthodes de mesure Pour comparer notre approche à celles déjà existantes dans le milieu de la recherche, nous avons examiné deux revues de littérature sur les méthodes de surveillance de la respiration : une sur les méthodes basées sur le contact (Massaroniet al. 2019) et une sur les méthodes sans fil (Hussain et al. 2023). Les méthodes sans fil décrites par Hussain et al. utilisent des technologies souvent coûteuses; notre analyse s’est donc concentrée sur les méthodes basées sur le contact. Les méthodes de surveillance respiratoire décrites dans la revue de Massaroni et al. sont : Flux d’air : Nous avons écarté les techniques de flux d’air respiratoire car elles impliquent des coûts élevés ou des dispositifs encombrants. Sons respiratoires : La méthode des sons respiratoires a été exclue en raison du bruit impliqué dans un contexte d’installation interactive. Température de l’air : Cette méthode nous semble adéquate. Humidité de l’air : Nous avons écarté la méthode de l’humidité de l’air à cause du prix élevé de capteurs d’humidité ayant un temps de réponse rapide. Composants de l’air : Nous avons également écarté la méthode des composants de l’air en raison de son coût élevé. Mouvements de la paroi thoracique : La méthode des mouvements de la paroi thoracique a été exclue, car elle nécessite que les personnes utilisatrices restent immobiles ou utilisent une bande thoracique qui est difficile à rendre accessible à tous. 3 Modulation de l’activité cardiaque : Puisqu’un capteur de pouls et de fréquence cardiaque est déjà intégré au dispositif, cette méthode nous semble intéressante. Les méthodes que nous avons jugées pertinentes pour nos besoins sont la mesure de la température de l’air à la sortie des voies respiratoires et la modulation de l’activité cardiaque. Le travail réalisé de mai à juin 2024 s’est concentré sur le capteur de température et le traitement de son signal; l’exploration de la modulation de l’activité cardiaque est prévue pour un futur rapport. Capteurs et circuit Le capteur utilisé initialement était une thermistance à coefficient de température négatif de 10 kΩ d’entrée de gamme (Leaded NTC Thermistors (Disks) 2024). Dans la revue de Massaroni et al., les quatre types de capteurs thermiques analysés sont les thermistances, les thermocouples, les capteurs pyroélectriques et les capteurs à fibre optique. Ces capteurs ont des propriétés similaires et leur qualité varie en fonction du prix. Comme un petit budget est important pour assurer l’accessibilité du projet, nous avons déterminé que les thermistances sont un choix approprié, étant généralement plus abordables tout en offrant un bon rapport exactitude-prix. L’enjeu au niveau du circuit électrique à implémenter avec une thermistance réside dans l’optimisation de la résolution et la réduction du bruit dans la transformation du signal analogique par un convertisseur analogique-numérique (CAN). Un CAN d’une résolution de 10 bits est généralement considéré comme suffisant pour la surveillance thermique de la respiration (Lazaroet al. 2021), mais les applications détaillées dans la littérature se penchent sur le rythme respiratoire avec peu de considération pour le niveau de détail du signal respiratoire. Utiliser un CAN externe de plus haute résolution peut augmenter le niveau de détail des mesures. 4 Comparaison des capteurs jugés prometteurs Nous avons d’abord évalué notre capteur initial (NTC 10 k EPCOS) et examiné différentes options de capteurs de température disponibles sur le marché. Le tableau ci-dessous compare ces options et indique par un astérisque (*) les trois candidats retenus pour évaluation : la thermistance MA100 (Amphenol Thermometrics), le thermomètre numérique TMP117 et le thermomètre numérique MAX30205. Capteur Interface Exactitude Coût Commentaire NTC 10k EPCOS Analogue non linéaire ? 1 US$ Le capteur initialement utilisé. TMP61 PTC Thermistor Analogue linéaire ±1 °C 1 US$ Exactitude non idéale. Format physique compact disponible. TMP35/36/37/LM35 Analogue linéaire env ±0.5 °C 3 US$ Exactitude non idéale. Format physique compact disponible. *TMP117 I2C ±0.1 °C 10–15 US$ Cartes d’adaptation encombrantes, pas de format physique idéal. MAX30208 I2C ±0.1 °C 73 US$ Le MAX30205 est mieux adapté à la température du corps humain. *MAX30205 I2C ±0.1 °C 6–46 CAN$ Cartes d’adaptation encombrantes, pas de format physique idéal. ADT7420 I2C ±0.25 °C 11–36 US$ Exactitude non idéale. Format compact mais plusieurs fils. STTS22H I2C ±0.5 °C 7 US$ Exactitude non idéale. Format compact, 2 fils. MCP9808 I2C ±0.5 °C 5 US$ Exactitude non idéale. Format un peu encombrant, plusieurs fils. DS18B20 Dallas 1-Wire protocol ±0.5 °C 10–15 US$ Exactitude non idéale. Format sonde idéal, interface non idéale. *NTC 10k MA100 Amphenol Thermometrics Analogue non linéaire ±0.1 °C 7–15 US$ Qualité médicale. Très compact (diamètre 1 mm). Table 1 – Comparaison des capteurs de température disponibles sur le marché. 5 Notre méthodologie de comparaison des paramètres est la suivante : Résolution, exactitude et précision : Nous avons pris des mesures à un degré Celsius d’intervalle dans la plage de valeurs d’intérêt (20°C - 35°C), à deux reprises (en augmentant puis en diminuant la température), en utilisant comme référence un thermomètre numérique ayant une exactitude de ±0.1°C. Les valeurs ont été comparées en degrés Celsius : pour les thermistances, nous avons utilisé un CAN de 10 bits et avons converti les valeurs avec l’équation Steinhart-Hart. Les paramètres de résolution, d’exactitude et de précision ont été calculés à partir de ces données. Ces mesures ont été prises en recouvrant les capteurs d’une couche imperméable et en les immergeant dans l’eau. Temps de réponse thermique : Nous avons mesuré le temps nécessaire pour un changement de température de 40°C et calculé le rapport approximatif pour un changement d’un degré. Qualité générale du signal : Nous avons analysé les variations des données de température sur une période de 60 secondes, en plaçant les capteurs sous le nez et en simulant différents types de respirations (voir Annexe I). Ergonomie et facilité d’implantation : Nous avons basé nos évaluations sur nos observations et notre jugement. 6 La comparaison des capteurs est résumée dans le tableau suivant1: Caractéristique TMP117 MAX30205 oldNTC MA100 Résolution (bits) 16 bits 16 bits CAN 10 bits CAN 10 bits Résolution (°C) 0,0078 0,0078 0,11 0,1 Exactitude (°C) 0,2 0,2 0,1 0,1 Précision (°C) 0,1 0,2 0,2 0,2 Temps de réponse thermique (s/°C) 11 5 >15 3 Niveau de détail du signal respiratoire Excellent Excellent Médiocre Très bon Ergonomie Médiocre : puce embarquée sur un circuit, quatre connexions nécessaires Médiocre : puce embarquée sur un circuit. Sept connexions nécessaires Bonne : format compact facile à intégrer dans un tube d’oxygène. Deux connexions nécessaires. Excellente : capteur de 1 mm de diamètre facile à intégrer dans un tube d’oxygène. Deux connexions nécessaires. Facilité d’implémentation Bonne : Aucune calibration nécessaire, protocole I2C. Bonne : Aucune calibration nécessaire, protocole I2C. Moyenne : Calibration potentiellement nécessaire, rapport analogique non linéaire, calcul nécessaire. Moyenne : Calibration potentiellement nécessaire, rapport analogique non linéaire, calcul nécessaire. Table 2 – Comparaison des capteurs TMP117, MAX30205, oldNTC et MA100. Les caractéristiques les plus favorables sont indiquées en caractères gras. Le temps de réponse, l’ergonomie et la qualité générale du signal de la thermistance MA100 en font un bon candidat; cependant, sa résolution est limitée par le CAN utilisé. Les thermomètres digitaux offrent une excellente résolution mais sont plus encombrants à cause des cartes d’adaptation. Pour surmonter la limitation de résolution du MA100, nous avons décidé d’utiliser un CAN externe de 16 bits, le ADS1115 (ADS111x Ultra-Small, Low-Power, I2C-Compatible, 860-SPS, 16-bit ADCs with Internal Reference, Oscillator, and Programmable Comparator (No. SBAS444I) 2018). Cette approche a amélioré le niveau de détail du signal de la thermistance MA100 (voir Annexe II). 1Le capteur oldNTC est une thermistance NTC 10k de marque inconnue. 7 Calibration de la thermistance MA100 Il est habituellement suggéré de calibrer les thermistances avant de les utiliser (Thermistor Calibration and the Steinhart-Hart Equation 2006). Nous nous sommes inspirés de la procédure de calibration à trois points suggérée par la compagnie ILX Lightwave pour effectuer une calibration. Cependant, ce processus demande du travail et rend la méthode moins facile d’implémentation, ce qui nuit aux objectifs d’accessibilité du projet. Nous avons donc comparé les données obtenues avec et sans calibration en utilisant les informations fournies dans la fiche technique du capteur pour effectuer les calculs : MA100 - Capteur A MA100 - Capteur B Température (thermomètre numérique) Avec calibration Sans calibration : données de la fiche technique Avec calibration Sans calibration : données de la fiche technique 19,5 19,42 19,13 19,09 19,15 25 24,85 24,85 23,91 24,22 30,5 30,48 30,71 30,15 30,61 Erreur absolue moyenne 0,08 0,24 0,62 0,41 Table 3 – Comparaison entre deux capteurs MA100 avec et sans calibration. Les résultats étaient similaires, même parfois moins exacts avec la calibration : une mesure erronée pendant la calibration peut réduire l’exactitude. Comme l’exactitude absolue des températures n’est pas critique pour nos besoins, nous avons jugé suffisant d’utiliser les données de la fiche technique pour calculer la température. Nous suggérons par contre d’instaurer un contrôle à la réception du capteur pour régulariser les données. D’abord, vérifier que la température ambiante obtenue par calcul avec les données de la fiche technique est similaire (à 1°C près) à la température obtenue avec un thermomètre numérique calibré. Au besoin, une compensation (“offset”) peut être ajoutée au calcul de la température. Ensuite, vérifier la qualité du signal obtenu quand on respire sur le capteur : les données sontelles détaillées, avec une amplitude de signal suffisante et une réponse thermique rapide? À titre de référence, une respiration profonde devrait enregistrer une différence d’au moins 1°C entre le 8 maximum à l’expiration et le minimum à l’inspiration. Avec l’usure des capteurs, si les données obtenues ne sont plus de la qualité attendue, nous recommandons de calibrer le capteur avec la méthode des trois points ou de le remplacer. Conclusion Entre mai et juin 2024, le projet Crocodile a bénéficié d’une amélioration matérielle de son module respiratoire grâce à l’intégration des thermistances MA100 d’Amphenol Thermometrics et d’un CAN externe de 16 bits. En comparant la qualité du signal avec celle du capteur précédent, nous observons une nette amélioration (voir Annexe III). Ce rapport technique détaille la démarche méthodique que nous avons entreprise pour répondre au problème initial de manque de fiabilité des données respiratoires. Nous avons d’abord défini les besoins spécifiques du projet qui ont motivé la démarche d’amélioration, mené une revue de littérature pour identifier les méthodes de mesure et capteurs utilisés pour la surveillance de la respiration et les avons comparés aux nôtres. Puis, nous avons sélectionné et testé les éléments les plus prometteurs afin d’identifier ceux les mieux adaptés à nos besoins. Nous avons finalement implémenté les améliorations validées par nos expérimentations et les avons documentées. Parmi les faiblesses possibles de ce rapport, notons que la revue de littérature et la recherche de capteurs disponibles sur le marché ne sont pas exhaustives et que nous n’avons pas réussi à obtenir l’exactitude de +/-0.1 °C annoncée sur la fiche technique des thermistances MA100 d’Amphenol Thermometrics, malgré la calibration. Nous n’avons pas comparé la performance de la thermistance avec différentes résistances : peut-être que cela aurait pu nous aider à atteindre une plus grande exactitude. Aussi, nous n’avons pas exploré les sources potentielles de bruit et d’erreurs liées au positionnement parfois instable du capteur à la sortie des voies respiratoires. Les travaux futurs pourraient inclure la révision du processus de calibration et l’exploration de meilleures options pour uniformiser et stabiliser le positionnement du capteur à la sortie des voies respiratoires et améliorer l’ergonomie des dispositifs de captation de la respiration. Notons que des améliorations logicielles pour le traitement du signal respiratoire ont été développées parallèlement : elles feront l’objet d’un prochain rapport (MX-24-03-FR). 9