An acoustic method for real time air bubble detection in simulated blood vessels

Abstract

Exposure to significant changes in ambient pressure commonly occurs in divers during surfacing. These changes induce the formation of nitrogen bubbles in tissues and the presence of these bubbles can cause symptoms of decompression sickness (DCS) to appear. Existing methods to minimize the formation of bubbles include denitrogenation strategies and the use of decompression tables. Although these tables are calculated using large safety margins, they are not guaranteed and the occurrence of DCS has been reported even in those who followed suggested protocols. Therefore, the development of a system capable of monitoring bubble presence, number and size, in real time, would be a reliable method for DCS prevention. In this work, we demonstrate a novel technique for bubble detection using a piezoelectric ring (PZT) placed around the human upper thigh and set to resonate at a specific frequency. Our approach uses microphones to monitor distortions in the resonant condition that were induced by the presence of bubbles. A prototype of a simplified human upper thigh was built and bubbles of controlled size were injected into the artificial blood vessel. Using a digitalized data acquisition system, electrical signals on the PZT and microphone were acquired. The results suggested that the presence of a single bubble within the chamber disrupted the signal, displaying a peak in current and phase angles as the bubble crossed the actuation area of the PZT ring. For stationary bubbles, electrical admittance (measured as a function of frequency) demonstrated a higher Pearson correlation coefficient as the bubble was insonated near its resonance frequency than in the absence of bubbles. A summation of Fourier coefficients of voltage signals captured from the pill microphones in the presence of bubbles demonstrated a 94% accuracy in detecting single bubbles, when compared to signals taken in the absence of bubbles. It was concluded that the proposed system produced a measurable response to the presence of large bubbles.

La exposición a cambios significativos en la presión ambiental es común en los buceadores al regresar a la superficie. Estos cambios inducen la formación de burbujas de nitrógeno en los tejidos y la presencia de estas burbujas provoca síntomas del Síndrome de Descompresión (DCS por sus siglas en inglés). Los métodos existentes para reducir la formación de burbujas incluyen estrategias como desnitrogenación y el uso de tablas de descompresión. A pesar de que éstas ofrecen valores que incluyen márgenes amplios de seguridad, la aparición de DCS se ha informado, incluso, en individuos que siguieron los protocolos sugeridos por las tablas. Por lo tanto, el desarrollo de un sistema capaz de dar seguimiento, en tiempo real, a la presencia, número y tamaño de burbujas sería un método confiable para la prevención de DCS. En este trabajo, se presenta una técnica nueva para la detección de burbujas utilizando un anillo piezoeléctrico (PZT) colocado alrededor de la parte superior del muslo humano y que está fijado para resonar a una frecuencia específica. Nuestro método utiliza micrófonos para monitorear las distorsiones en la condición de resonancia que fueron inducidas por la presencia de burbujas. Se construyó un prototipo simplificado de la parte superior del muslo humano y se inyectaron burbujas de un tamaño controlado en el vaso sanguíneo artificial. Se utilizó un sistema digitalizado de adquisición de datos para obtener las señales eléctricas del PZT y del micrófono. Los resultados mostraron que la presencia de una sola burbuja dentro de la cámara distorsiona la señal, formando un pico en la corriente y en el ángulo de fase a medida que la burbuja cruza el área de actuación del anillo PZT. Para burbujas estacionarias, la admitancia eléctrica (medida como una función de la frecuencia) demostró un coeficiente de correlación de Pearson mayor para burbujas cerca de su frecuencia de resonancia que en la ausencia de ellas. La suma de coeficientes de Fourier de las señales de voltaje capturadas de los micrófonos en la presencia de burbujas, demostró una precisión de 94% en la detección de burbujas individuales, cuando se compara con las señales tomadas en la ausencia de burbujas. Se concluyó que el sistema propuesto produce una respuesta medible en la presencia de burbujas grandes.