In order to handle the increasing costs of healthcare more of the care and monitoring will take place in the patient’s home. It is therefore desirable to develop smaller and portable systems that can record important biosignals such as the electrical activity of the heart in the form of an ECG. This project is a continuation on a previous project that developed a shield that can be connected to the GPIO pins of a Raspberry Pi, a credit-card sized computer. The shield contains an ADAS1000, a low power and compact device that can record the electrical activity of the heart along with respiration. The aim of this project was to develop an application that can run on the Raspberry Pi in order to display the captured data from the shield on a screen along with storing the data for further processing. The project was successful in the way that the requirements for the software have been fulfilled. / För att hantera den ökande kostnaden för hälso- och sjukvård kommer en större del av övervakning samt vård att ske i patientens hem. Det kommer därför att vara önskvärt att utveckla mindre system som är lättare att hantera än de större traditionella apparaterna för att samla in vanliga biosignaler som exempelvis ett EKG. Detta projekt är en fortsättning på ett tidigare projekt vars syfte var att framställa en ”sköld” som kan kopplas ihop med en Raspberry Pi via dess GPIO pinnar. Det föregående projektet var lyckat och en sköld innehållande en ADAS1000 som kan samla in bl.a. ett EKG samt andningen framställdes. Syftet med detta projekt var att utveckla en applikation som kan köras på en Raspberry Pi och på så sätt visa den data som samlas in från skölden på en skärm. Det skulle även vara möjligt att spara insamlad data för senare användning. Projektet resulterade i en applikation som uppfyllde dessa krav.

As the world population ages, the healthcare system is facing new challenges in treating more patients at a lower cost than today. One trend in addressing this problem is to increase the opportunities of in-home care. To achieve this there is a need for safe and cost-effective monitoring systems. Biosignal PI is an ongoing open-source project created to develop a flexible and affordable platform for development of stand-alone devices able to measure and process physiological signals. This master thesis project, performed at the department of Medical Sensors, Signals and System at the School of Technology and Health, aimed at further develop the Biosignal PI software by constructing a new flexible software framework architecture that could be used for measurement and processing of different types of biosignals. The project also aimed at implementing features for Heart Rate Variability(HRV) Analysis in the Biosignal PI software as well as developing a graphical user interface(GUI) for the Raspberry PI hardware module PiFace Control and Display. The project developed a new flexible abstract software framework for the Biosignal PI. The new framework was constructed to abstract all hardware specifics into smaller interchangeable modules, with the idea of the modules being independent in handling their specific task making it possible to make changes in the Biosignal PI software without having to rewrite all of the core. The new developed Biosignal PI software framework was implemented into the existing hardware setup consisting of an Raspberry PI, a small and affordable single-board computer, connected to ADAS1000, a low power analog front end capable of recording an Electrocardiography(ECG). To control the Biosignal PI software two different GUIs were implemented. One GUI extending the original software GUI with the added feature of making it able to perform HRV-Analysis on the Raspberry PI. This GUI requires a mouse and computer screen to function. To be able to control the Biosignal PI without mouse the project also created a GUI for the PiFace Control and Display. The PiFace GUI enables the user to collect and store ECG signals without the need of an big computer screen, increasing the mobility of the Biosignal PI device.   To help with the development process and also to make the project more compliant with the Medical Device Directive a couple of development tools were implemented such as a CMake build system, integrating the project with the Googletest testing framework for automated testing and the implementation of the document generator software Doxygen to be able to create an Software Documentation.    The Biosignal PI software developed in this thesis is available through Github at https://github.com/biosignalpi/Version-A1-Rapsberry-PI / Allt eftersom världens befolkning åldras, ställs sjukvården inför nya utmaningar i att behandla fler patienter till en lägre kostnad än idag. En trend för att lösa detta problem är att utöka möjligheterna till vård i hemmet.För att kunna göra detta finns det ett ökande behov av säkra och kostnadseffektiva patientövervakningssystem. Biosignal PI är ett pågående projekt med öppen källkod som skapats för att utveckla en flexibel och prisvärd plattform för utveckling av fristående enheter som kan mäta och bearbeta olika fysiologiska signaler. Detta examensarbete genomfördes vid institutionen för medicinska sensorer, signaler och system vid Skolan för Teknik och Hälsa. Projektet syftade till att vidareutveckla den befintliga mjukvaran för Biosignal PI genom att skapa ett nytt flexibelt mjukvaruramverk som kan användas för mätning och bearbetning av olika typer av biosignaler.Projektet syftade också till att utvidga mjukvaran och lägga till funktioner för att kunna genomföra hjärtfrekvensvariabilitets(HRV) analys i Biosignal PIs mjukvara, samt att utveckla ett grafiskt användargränssnitt(GUI) för hårdvarumodulen PiFace Control and Display. Projektet har utvecklat ett nytt flexibelt mjukvaruramverk för Biosignal PI. Det nya ramverket konstruerades för att abstrahera alla hårdvaruspecifika delar in i mindre utbytbara moduler, med tanken att modulerna ska vara oberoende i hur de hanterar sin specifika uppgift. På så sätt ska det vara möjligt att göra ändringar i Biosignal PIs programvara utan att behöva skriva om hela mjukvaran.Det nyutvecklade Biosignal PI ramverket implementerades i det befintliga hårdvaru systemet, som består av en Raspberry PI, liten och prisvärd enkortsdator, ansluten till ADAS1000, en analog hårdvarumodul med möjlighet att registrera ett elektrokardiografi(EKG/ECG). För att kontrollera Biosignal PI programmet har två olika grafiska användargränssnitt skapats.Det ena gränssnitt är en utvidgning av original programvaran med tillagd funktionalitet för att kunna göra HRV-Analys på Raspberry PI, detta gränssnitt kräver dock mus och dataskärm för att kunna användas.För att kunna styra Biosignal PI utan mus och skärm skapades det även ett gränssnitt för PiFace Control and Display. PiFace gränssnittet gör det möjligt för användaren att samla in och lagra EKG-signaler utan att behöva en stor datorskärm, på så sätt kan man öka Biosignal PI systemets mobilitet. För att underlätta utvecklingsprocessen, samt göra projektet mer förenligt med det medicintekniska regelverket, har ett par utvecklingsverktyg integrerats till Biosignal PI projektet såsom CMake för kontroll av kompileringsprocessen, test ramverket Googletest för automatiserad testning samt integrering med dokumentations generatorn Doxygen för att kunna skapa en dokumentation av mjukvaran.