Nowe technologie w fizyce biomedycznej

Wprowadzenie

Przedmiot "Nowe technologie w fizyce biomedycznej" to 30 godzin zajęć i 3 punkty ECTS. Jego celem jest umożliwienie studentom wykorzystania rewolucyjnych i tanich technologii, nie uwzględnianych dotychczas w programach kształcenia w UW, w działalności naukowej i gospodarczej, oraz rozbudzenie kreatywności. Adresowany jest do studentów studiów II stopnia Fizyki Medycznej i Neuroinformatyki na Wydziale Fizyki. Zajęcia mają formę zajęć warsztatowych/pracowni. Przewiduje się 7 stanowisk dla 14 studentów pracujących w parach. Pojedyncze zajęcia na pracowni trwają 2h. Program podzielony jest na 3 bloki tematyczne:

• Posturografia - 8h (4 zajęcia)
• Kamery 3D - 8h (4 zajęcia)
• Raspberry Pi - 14h (7 zajęć)

Warunkiem uczestnictwa w zajęciach jest uprzednie zaliczenie przedmiotów „Pracownia fizyczna i elektroniczna”, „Analiza sygnałów” oraz podstawowa znajomość języka Python.

Zaliczenie przedmiotu odbywa się na podstawie:

• obecności (maksymalnie 2 nieusprawiedliwione nieobecności)
• przedstawienia prezentacji z wynikami na koniec koniec tematu: Posturografia, Kamery 3D
• projektu zaliczeniowego na koniec tematu: Raspberry Pi

Posturograf

Opis bloku tematycznego: Zajęcia warsztatowe składające się z wprowadzającego w tematykę zajęć wykładu i indywidualnych ćwiczeń wykonywanych przez studentów. Studenci w czasie zajęć przeprowadzają standardowe pomiary posturograficzne, a następnie analizują zebrane dane.

Plan zajęć

Zajęcia 1:

• Wstęp teoretyczny:
  • Wii Balance Board (budowa, główne biblioteki obsługujące sensor, zastosowania)
  • Projesjonalne systemy do rejestracji siły nacisku
  • Kinect (budowa, biblioteki, zastosowania)
  • Profesjonalne systemy do rejestracji ruchu
  • Równowaga a stabilność posturalna
  • Podstawowe zadania posturograficzne
  • Opis wybranych wskaźników do zadań posturograficznych
• Wprowadzenie do pomiarów przeprowadzanych na zajęciach (zapoznanie się z wybranymi scenariuszami oraz modułami do analizy)
• Zapoznanie się z działaniem sensora Kinect i Wii Balance Board
• Przeprowadzenie pomiarów

Media: WiiBoard.pdf Informacje wstępne oraz opis zadań

Zajęcia 2,3,4:

• Analiza zebranych danych
• Prezentacja wyników

Pomiary

Pomiary przeprowadzane są w środowisku OpenBCI. Architektura systemu oraz opis wybranych scenariuszy jest dostępny na stronie http://bci.fuw.edu.pl/wiki/Tutorials. Szczegółowe informacje dotyczące konfiguracji OpenBCI na Ubuntu 14.04 LTS można znaleźć pod adresem http://deb.braintech.pl/. Po zainstalowaniu pakietów źródła znajdą sie w katalogu /usr/share/openbci.

Z OpenBCI można również korzystać na systemie Windows -> instrukcja Media: obci_Windows.pdf

Rejestracja danych odbywa się w środowisku OpenBCI. System ten uruchamiamy wykonując w terminalu polecenie:

$ obci_gui --presets new_tech

Podczas zajęć przeprowadzone zostaną następujące pomiary:

• stanie swobodne z oczami otwartymi/zamkniętymi,
• wychylenia szybkie i "z przytrzymaniem" bez informacji zwrotnej dla badanego (w przód, w tył, w prawo, w lewo),
• wychylenia szybkie i "z przytrzymaniem" z informacją zwrotną dla badanego (w przód, w tył, w prawo, w lewo).

W wyniku każdego pomiaru otrzymujemy komplet trzech plików (lokalizacja: Katalog Domowy):

• Plik z sygnałem (.raw) zapisanym w formacie binarnym. W pliku znajdują się próbki z pięciu kanałów – wartości z czterech czujników WBB oraz momenty w czasie (w sekundach) mierzone względem pojawienia się pierwszej próbki.
• Plik z metadanymi (.xml), w którym znajdują się szczegółowe informacje dotyczące rejestracji (nazwy kanałów, częstość próbkowania, całkowita liczba próbek itp.).
• Plik ze znacznikami (.tag), w którym zapisywane są momenty kolejnych zdarzeń (np. początek i koniec wykonywania zadania) zsynchronizowane z sygnałem. Każdy znacznik posiada charakterystyczną nazwę, moment wystąpienia w sygnale, długość oraz ewentualnie opis.

W przypadku zadań z informacją zwrotną dla badanego generowane są dwa pliki ze znacznikami. Interesujące nas informacje znajdują się w pliku z rozszerzeniem .game.tag. Nie są one zsynchronizowane z sygnałem, ponieważ gra uruchamiana jest w osobnym wątku, który nie ma możliwości komunikacji z multiplekserem. Z tego względu każdy znacznik zapisany w tym pliku posiada czas systemowy, który należy wyrównać względem pierwszej próbki w sygnale. Procedura ta została zaimplementowana w przykładowym skrypcie do analizy.

Analiza danych

Przygotowanie danych do analizy

Pierwszym etapem analizy jest wstępne przetworzenie danych. W tym celu należy wyestymować rzeczywistą częstość próbkowania Fs (w idealnym przypadku wynosi ona 65 Hz) oraz przepróbkować sygnał do częstości fs ok. 30 Hz (wychylenia swobodne widoczne są głównie w niższych częstościach).

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from obci.analysis.balance.wii_read_manager import WBBReadManager
from obci.exps.ventures.analysis import analysis_baseline
from obci.analysis.balance.wii_preprocessing import *
from obci.analysis.balance.wii_analysis import *

def read_file(file_path, file_name, tag_format = 'obci'):
    file_name = file_path+file_name
    wbb_mgr = WBBReadManager(file_name+'.obci.xml', file_name+'.obci.raw', file_name + '.' + tag_format + '.tag')
    return wbb_mgr

FILE_PATH = '/home/newtech/'
FILE_NAME = 'wii_baseline_2015-03-04_15-02-01' #przykładowa nazwa pliku

#wczytanie danych
wbr_baseline = read_file(FILE_PATH, FILE_NAME)
#estymacja częstości próbkowania Fs                                  
Fs = analysis_baseline.estimate_fs(wbr_baseline.mgr.get_channel_samples('TSS')) 
#wpisanie częstości Fs do obiektu
wbr_baseline.mgr.set_param('sampling_frequency', Fs)   
#przepróbkowanie z czynnikiem 2                         
wbr_baseline = wii_downsample_signal(wbr_baseline, factor=2, pre_filter=True, use_filtfilt=True) 
#odczytanie nowej częstości próbkowania fs
fs = wbr_baseline.mgr.get_param('sampling_frequency')

Po takich operacjach dane przechowywane w obiekcie 'wbr_baseline' klasy WBBReadManager są gotowe do użycia. Klasa ta posiada metodę 'get_raw_signal', która zwraca 4-kanałową macierz z danymi z 4 czujników (są to kanały odpowiadające kolejno czujnikom: górny lewy-TL, górny prawy-TR, dolny prawy-BR, dolny lewy-BL). Można wyznaczyć wartości wychyleń w kierunkach x i y na podstawie informacji z czterech czujników (rys. 6).:

[math]x=\frac{(TR+BR)-(TL+BL)}{TR+TL+BL+BR}[/math]

[math]y=\frac{(TR+TL)-(BR+BL)}{TR+TL+BL+BR}[/math]

Należy pamiętać, że dane z czujników pochodzą z układu odniesienia deski Wii Board - zatem uzyskane wartości x i y mieszczą się w zakresie od -1 do 1. Aby uzyskać dane w cm trzeba przemnożyć współrzędne x i y przez odpowiednie czynniki:

Wii Balance Board z oznaczonymi płaszczyznami ML i AP. TR, TL, BR, BL ozanczają pozycje czterech czujników.

Jednak w przypadku niektórych zadań należy jeszcze, przed wyznaczaniem x i y, odpowiednio wyciąć interesujące nas dane względem znaczników. Czynność tę wykonuje funkcja 'wii_cut_fragments', która zwraca listę obiektów 'smart_tags'. Liczba tych obiektów odpowiada liczbie zdarzeń z danym znacznikiem (dla stania swobodnego lista będzie miała tylko jeden element, natomiast dla wielokrotnych wychyleń będzie ich kilka). Każdy element na tej liście, posiada metodę 'get_samples' zwracającą dane w macierzy 7 kanałowej. W pierwszych 4 kanałach znajdują się dane z czujników TL,TR,BR,BL.

smart_tags = wii_cut_fragments(wbr_baseline, start_tag_name='ss_start', end_tags_names=['ss_stop'])
TL = smart_tags[0].get_samples()[0,:]
TR = smart_tags[0].get_samples()[1,:]
BR = smart_tags[0].get_samples()[2,:]
BL = smart_tags[0].get_samples()[3,:]

Znaczniki 'start_tag_name' oraz 'end_tags_names' dla poszczególnych pomiarów:

• stanie swobodne oczy otwarte: 'ss_start', 'ss_stop'
• stanie swobodne oczy zamknięte: 'ss_oczy_start', 'ss_oczy_stop'

• wychylenia szybkie bez informacji zwrotnej: 'szybkie_start', 'szybkie_stop'
• wychylenia "z przytrzymaniem" bez informacji zwrotnej: 'start', 'stop'

• stanie swobodne jako kalibracja do zadań z informacją zwrotną: 'ss_start', 'ss_stop'
• wychylenia szybkie z informacją zwrotną: nie ma znaczników - ciągły zapis danych
• wychylenia "z przytrzymaniem" z informacją zwrotną: 'start_1', 'finish'

Podczas wczytywania danych z wychyleń "z przytrzymaniem" z informacją zwrotną należy ustawić parametr 'tag_format' w wywołaniu funkcji read_file na 'game' (zamiast domyślnie ustawionego 'obci'). Dalsze kroki przygotowania danych do analizy wykonujemy tak samo. Obiekty w liście zwróconej przez funkcję 'wii_cut_fragments' odpowiadają kolejnym realizacjom zadania. Mają one jednak nieco inną strukturę. Oprócz metody 'get_samples()', za pomocą której tak jak poprzednio wczytamy dane z 4 czujników, posiadają również metody:

• 'get_end_tag()' - zwraca strukturę, która w polu ['desc']['type'] przechowuje informację o tym czy zadanie zostało wykonane poprawnie (0-niepoprawnie, 1-poprawnie)
• 'get_start_tag()' - zwraca strukturę, która w polu ['desc']['type'] przechowuje informację o kierunku wychylenia (pole 'direction', wartości: 'up','down','left','right') oraz o poziomie trudności zadania (pole 'level'). Aby wydobyć informację o kierunku wychylenia (analogicznie dla poziomiu trudności) można skorzystać z funkcji: eval(smart_tags[index].get_start_tag()['desc']['type'])['direction']

Analiza danych: stanie swobodne

W przypadku stania swobodnego z oczami zamkniętymi oraz otwartymi, studenci mają za zadanie wyznaczyć następujące wskaźniki posturograficzne:

• położenie środka równowagi COP (center of posture)
• maksymalne przemieszczenie względem położenia środka równowagi (w AP,ML oraz przestrzeni AP/ML),
• długość drogi względem położenia środka równowagi (w AP,ML oraz przestrzeni AP/ML),
• średnia prędkość przemieszczenia (w AP,ML oraz przestrzeni AP/ML),
• wskaźnik Romberga - stosunek różnicy długości drogi przy oczach zamkniętych i otwartych, do sumy długości drogi przy oczach zamkniętych i otwartych

Dokładny opis matematyczny wyżej wymienionych wskaźników znajduje się w pracy (Prieto, 1996).

Należy również przedstawić na wykresie przebieg ruchu COP oddzielnie w płaszczyźnie AP, ML oraz w przestrzeni AP/ML.

Dodatkowo studenci mają za zadanie przeprowadzić analizę rozkładu przestrzennego punktów statokinezjogramu. Statokinezjogramem lub posturogramem nazywamy wędrówkę COP w dwuwymiarowej płaszczyźnie podparcia. Kierunki na tej płaszczyźnie określa się jako AP (y) lub ML (x), przy czym ML oznacza wychylenia w płaszczyźnie czołowej (medio-lateral), a AP w płaszczyźnie strzałkowej (anterio-posterior). W celu przeprowadzenie takiej analizy, cały zakres zostaje podzielony na jednakowe komórki. Następnie obliczony zostaje histogram przestrzenny czasu przebywania w każdej z nich. Taki histogram pozwala ocenić, czy kontrola położenia referencyjnego COG (center of gravity), a tym samym pionowa orientacja ciała, jest prawidłowa. Wyznacznikiem prawidłowej kontroli jest histogram o skupionym rozkładzie i z wyraźnym maksimum. Upośledzenie kontroli objawia się tym, że histogram przestrzenny staje się rozmyty lub wyraźnie niesymetryczny (Błaszczyk, 2004).

Analiza danych: wychylenia dynamiczne

Oprócz wskaźników statycznych stabilności do oceny kontroli posturalnej wykorzystuje się również miary dynamiczne. Z punktu widzenia miar bezpośrednich, istotna jest ocena kontroli środka ciężkości ciała w czasie jego świadomego przemieszczania w wyznaczonym kierunku. W ramach pomiarów, studenci mieli za zadanie wykonać dwa rodzaje wychyleń (szybkie i "z przytrzymaniem") w dwóch warunkach: bez informacji zwrotnej dla badanego oraz z informacją zwrotną dla badanego. Dla każdego z przypadków należy wyznaczyć następujące parametry:

• wartość maksymalnego wychylenia (w określonym kierunku),
• wykresy składowych wychwiań w płaszczyźnie AP, ML w zależności od czasu oraz wypadkowa trajektoria przemieszczeń COP (w dwuwymiarowej przestrzeni AP, ML).

i zbadać czy informacja zwrotna wpływa na rezultaty badanego.

Literatura:

• Błaszczyk J., Biomechanika kliniczna, PZWL, 2004
• Prieto T.E. et al., Measures of postural steadiness: differences between healthy young and elderly adults, IEEE Trans Biomed Eng, 1996, 43(9):956-66

Kamery 3D

Plan zajęć

Zajęcia 1:

• Wstęp teoretyczny:
  • Budowa i zasada działania sensora Kinect.
  • Zastosowania w biomechanice oraz rehabilitacji.
  • Opis podstawowych bibliotek wykorzystywanych do komunikacji z urządzeniem.
• Pomiary:
  • W ramach pomiarów studenci wykonają standardowy test wykorzystywany w medycynie sportowej do oceny prawdopodobieństwa urazów więzadła krzyżowego przedniego (ACL).

Media:3D_Kinect.pdf Informacje wstępne oraz opis zadań

Zajęcia 2,3,4:

• Analiza zebranych danych
• Zaprezentowanie uzyskanych wyników

Sensor Kinect

Śledzenie ruchów postaci ludzkiej w ogólności znajduje zastosowanie m.in. w analizie chodu, diagnostyce chorób związanych z układem ruchu człowieka, analizie ruchu sportowców, czy nawet w procesie animacji postaci na potrzeby produkcji filmów i gier. W tym celu wykorzystuje się głównie profesjonalne markerowe systemy śledzenia ruchu (marker-based motion capture systems) określane w skrócie jako systemy mocap. Systemy te wymagają zastosowania specjalistycznego sprzętu, a na ciele śledzonej postaci muszą zostać umieszczone odpowiednie markery, przez co rejestracja musi odbywać się w warunkach laboratoryjnych. Systemy te nie nadają się do śledzenia ruchu w czasie rzeczywistym, a przesłonięcie lub przemieszczenie markerów w trakcie ruchu może być przyczyną błędów. Z tych względów coraz większe zainteresowanie zyskują bezmarkerowe systemy śledzenia ruchu, które wykorzystują zaawansowane algorytmy analizy obrazu.

Sensor Kinect firmy Microsoft do śledzenia ruchu postaci wykorzystuje informacje z kamery głębokości. Znajduje on zastosowanie w różnego rodzaju systemach umożliwiających interakcję człowiek-komputer, ale zaczyna również budzić coraz większe zainteresowanie w dziedzinach związanych z biomechaniką i rehabilitacją. W tym celu konieczne jest jednak określenie dokładności pozycji estymowanych przy pomocy bibliotek obsługujących sensor. Problem ten został poruszony w pracy (Webster, 2014).

Sensor Kinect Xbox 360.

Budowa sensora Kinect Xbox 360 (rys. 2):

• kamera wizyjna RGB (typu CMOS, o rozdzielczości 640x480) - przesyła serię obrazów z prędkością 30 klatek na sekundę,
• kamera głębokości (typu CMOS, o rozdzielczości ~300x200) - zwraca informację o głębokości poprzez analizę zniekształconej przez obiekt wiązki promieni podczerwonych,
• emiter podczerwieni - emituje wiązkę promieni podczerwonych,
• 4 mikrofony kierunkowe - wykorzystywane przez funkcje rozpoznawania mowy,
• napęd umożliwiający ruch głowicą z akcelerometrem.

Pomiary

Rejestracja danych odbywa się w środowisku OpenBCI. System ten uruchamiamy wykonując w terminalu polecenie:

$ obci_gui

Obsługa sensora wraz z algorytmami estymacji poszczególnych pozycji anatomicznych śledzonej postaci, możliwa jest dzięki bibliotekom OpenNI i NiTE. Scenariusz do rejestracji danych przy pomocy sensora Kinect pokazany został poniżej (rys. 3). Umożliwia on rejestrację w trybie online, i wówczas zarówno obraz RGB, jak mapa głębokości mogą zostać zapisane w domyślnym formacie .oni. Dodatkowo tworzony jest plik binarny .algs z metadanymi rejestracji, gdzie zapisywane są między innymi współrzędne wyestymowanych pozycji anatomicznych. Tryb offline umożliwa odtwarzanie plików .oni oraz .algs. W przypadku rejestracji w trybie online w scenariuszu zmieniamy następujące parametry:

      capture_raw = 1		        – zapis obrazu do pliku .oni (0 lub 1)
      out_raw_file_path = test.oni	– nazwa pliku .oni
      capture_hands = 1                 – zapis pozycji rąk (0 lub 1)
      capture_skeleton = 1		– zapis pozycji anatomicznych (0 lub 1)
      out_algs_file_path = test.algs	– nazwa pliku .algs z metadanymi rejestracji

Wybierając tryb offline należy podać odpowiednią ścieżkę do plików .oni oraz .algs:

      in_raw_file_path = test.oni
      in_algs_file_path = test.algs

Wszystkie pliki zapisywane są w lokalizacji: /home/.obci/sandbox

Scenariusz w OpenBCI do rejestracji danych przy pomocy Kinecta.

Zeskok z następującym wyskokiem pionowym (drop vertical jump, DVJ) należy do badań przesiewowych, pozwalających oszacować ryzyko występienia urazu (w szczególności więzadła krzyżowego przedniego u kobiet) lub określić efekty rehabilitacji. Przed rozpoczęciem skoku osoba badana stoi na platformie o wysokości ok. 30 cm. Ma ona za zadanie wykonać zeskok z platformy na ziemię, a następnie maksymalny skok pionowy w górę. W dalszej analizie interesujące będą momenty: kontaktu pięt z podłożem (initial contact, IC) zaraz po wykonaniu zeskoku oraz moment maksymalnego zgięcia kolan (peak flexion, PF) zaraz po IC, ale przed oderwaniem pięt od podłoża w celu wykonania skoku pionowego.

Analiza danych

Studenci zapoznają się z modułami (napisanymi w języku programowania Python) do wczytywania oraz wstępnego przetwarzania danych. Następnie samodzielnie wyznaczą następujące wskaźniki biomechaniczne (opisane w pracy (Stone et al., 2013)):

• knee valgus motion (KVM),
• frontal plane knee angle (FPKA) w dwóch momentach (w trakcie kontaktu pięt z podłożem zaraz po wykonaniu zeskoku oraz w trakcie maksymalnego zgięcia kolan),
• knee-to-ankle separation ration (KASR) w momencie PF,
• zmiana w czasie średniej pozycji bioder.

Wyniki opracowane powinny zostać w formie tabeli, gdzie zestawione zostaną wartości KVM, FPKA, KASR otrzymane dla każdej osoby z grupy. Trajektoria średniej pozycji bioder podczas wykonywania zadania powinna zostać przedstawiona na wykresie.

Analiza danych

Przykładowy skrypt do wczytywania wyników algorytmów śledzenia pozycji anatomicznych (wraz z metadanymi rejestracji):

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import print_function

import sys
sys.path.append('/usr/share/openbci/drivers/kinect/')

from KinectUtils import Serialization

class KinectDataReader(object):
    def __init__(self, file_name):
        super(KinectDataReader, self).__init__()
        self.file_name = file_name
        self.in_algs_file = open(self.file_name + '.algs', 'rb')
        self._s = Serialization()

    def readNextFrame(self):
        return self._s.unserialize_frame(self.in_algs_file)

if __name__ == '__main__':
    try:
        file_name = sys.argv[1]
    except Exception:
        file_name = 'test'
    kinect = KinectDataReader(file_name)
    while True:
        frame = kinect.readNextFrame()
        if frame is None:
            print('END OF FILE')
            break

        frame_index = frame[0]
        hands_included = frame[1]
        skeleton_included = frame[2]
        frame_time = frame[3]

        if skeleton_included:
            skel = frame[8]
        else:
            skel = None

        if hands_included:
            hands = frame[9]
        else:
            hands = None
                    
        print('Idx:', frame_index, 'Time:', frame_time)
        if skel is not None:
            print('Skeleton: ', skel.user_x, skel.user_y, skel.user_z)

        if hands is not None:
            print('Hands: ', hands.hands[0].x, hands.hands[0].y, hands.hands[0].z)

Plik z metadanymi rejestracji zawiera: nagłówek, wyniki algorytmów śledzenia 15 pozycji anatomicznych, wyniki algorytmów śledzenia pozycji rąk (oddzielna opcja w scenariuszu). Pozycje anatomiczne sylwetki zapisane są w następującej kolejności:

   joints = [JOINT_HEAD,
             JOINT_NECK,
             JOINT_RIGHT_SHOULDER,
             JOINT_LEFT_SHOULDER,
             JOINT_RIGHT_ELBOW,
             JOINT_LEFT_ELBOW,
             JOINT_RIGHT_HAND,
             JOINT_LEFT_HAND,
             JOINT_TORSO,
             JOINT_RIGHT_HIP,
             JOINT_LEFT_HIP,
             JOINT_RIGHT_KNEE,
             JOINT_LEFT_KNEE,
             JOINT_RIGHT_FOOT,
             JOINT_LEFT_FOOT]

Ich położenie (x,y,z) wyrażone jest w jednostkach [mm].

Układ pozycji anatomicznych.

Literatura

• Stone E.E., Butler M., McRuer A., Gray A., Marks J., Skubic M., Evaluation of the Microsoft Kinect for Screening ACL Injury, Conference proceedings: ... Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2013:4152-5, 2013.
• Webster D., Celik O., Systematic review of Kinect applications in elderly care and stroke rehabilitation, Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 11:108, 2014.

Raspberry Pi

Raspberry Pi

Raspberry Pi to mała (wymiary: 85.60 mm × 53.98 mm, przy wadze 45 gramów) platforma komputerowa stworzona przez brytyjską organizację charytatywną "Fundację Raspberry Pi" w celach edukacyjnych. Miała za zadanie ułatwić uczniom naukę programowania oraz sterowania zewnętrznymi urządzeniami.

Raspberry Pi zasilany jest napięciem 5V poprzez gniazdo microUSB. Niski pobór mocy jest jedną z przyczyn częstego wykorzystania Raspberry w robotyce. Komputer ten to w głównej mierze układ Broadcom:

• 512 MB RAMu
• procesor graficzny
• procesor taktowany zegarem 700MHz

Raspberry Pi nie posiada wbudowanego dysku twardego - korzysta z karty SD, którą wykorzystuje do załadowania systemu operacyjnego (Raspbian - specjalnie dedykowana wersja Debiana) i przechowywania danych. Do tego komputera można podłączyć urządzenia zewnętrzne poprzez łącza:

• HDMI - monitor
• ethernet - internet
• USB - klawiatura, myszka, itp.

Główną cechą Raspberry Pi jest zestaw połączeń GPIO (General Purpose Input Output), które pozwalają na wysyłanie i odbieranie sygnałów cyfrowych (z i do urządzeń zewnętrznych takich jak motorki, czujniki, diody, przełączniki itd.).

Raspberry Pi. Źródło: https://en.wikipedia.org/wiki/Raspberry_Pi

Gertboard

Gertboard jest to moduł rozszerzający możliwości komputera Raspberry Pi. Płytka ta posiada m.in.:

• sterownik silnika prądu stałego
• 12 buforowanych portów wyjścia/ wejścia
• 3 przyciski typu tact-switch
• 6 wejść typu otwarty kolektor
• dwukanałowy 10 bitowy przetwornik analogowo-cyfrowy
• dwukanałowy 8, 10 lub 12 bitowy przetwornik cyfrowo-analogowy

Płytka ta podłączana jest bezpośrednio do pinów GPIO w Raspberry, skąd też pobiera zasilanie.

Raspberry Pi. Źródło: Gertboard User Maual