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用于生物计量可穿戴设备的光学心率传感器

作者:Ryan Kraudel时间:2018-09-10来源:电子产品世界收藏

  本文是主题为“用于生物计量”三篇系列文章的第一篇。本篇着重介绍这些传感器系统的工作原理和通过它们可以测量什么。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201809/391706.htm

  大部分采用光电容积脉搏波描记法(PPG)来测量心率及其他生物计量指标。PPG是一种将光照进皮肤并测量因血液流动而产生的光散射的方法。该方法非常简单,基于以下工作原理:当血流动力发生变化时,例如血脉搏率(心率)或血容积(心输出量)发生变化时,进入人体的光会发生可预见的散射。下图1介绍了的主要元件和基本工作原理。

  图 1:光学心率传感器的基本结构与运行

  光学心率传感器使用四个主要技术元件来测量心率:

  · 光发射器 - 通常至少由两个光发射二极管(LED)构成,它们会将光波照进皮肤内部。

  · 光电二极管和模拟前端(AFE) - 这些元件捕获穿戴者折射的光,并将这些模拟信号转换成数字信号用于计算可实际应用的心率数据。

  · 加速计 - 加速计可测量运动,与光信号结合运用,作为PPG算法的输入。

  · 算法 - 算法能够处理来自AFE和加速计的信号,然后将处理后的信号叠加到PPG波形上,由此可生成持续的、运动容错心率数据和其他生物计量数据。

  光学心率传感器可以测量什么?

  光学心率传感器可生成测量心率的PPG波形并将该心率数据作为基础生物计量值,但是利用PPG波形可以测量的对象远不止于此。尽管很难取得和维护精确的PPG测量结果(我们将在下一篇详细论述它),但是如果您能够成功获得精确的PPG测量结果,它将发挥强大的作用。高品质PPG信号是当今市场需求的大量生物计量的基础。图2是经过简化的PPG信号,该信号代表了多个生物计量的测量结果。

  图 2:典型的PPG波形

  下面我们进一步详细解读某些光学心率传感器可以测得的结果:

  · 呼吸率 - 休息时的呼吸率越低,通常这表明身体状况越好。

  · 最大摄氧量(VO2max)– VO2测量人体可以摄入的最大氧气量,是人们广泛使用的有氧耐力指标。

  · 血氧水平(SpO2) - 是指血液中的氧气浓度。

  · R-R间期(心率变异率)- R-R间期是血脉冲的间隔时间;一般而言,心跳间隔时间越长越好。R-R间期分析,可用作压力水平和不同心脏问题的指标。

  · 血压 - 通过PPG传感器信号,无需使用血压计即可测量血压。

  · 血液灌注 - 灌注是指人体推动血液流经循环系统的能力,特别是在濒于死亡时流经全身毛细血管床的能力。因为PPG传感器可跟踪血液流动,所以可以测量血流相对灌注率及血液灌注水平的变化。

  · 心效率 - 这是心脑血管健康和身体状况的另一个指标,一般来说,它测量的是心脏每搏的做功效率。

  光学心率传感器带来的挑战

  设计上的光学心率传感器的难度很高,因为设计方法会受到人体运动的很大影响。为了弥补这一点,您需要强大的光力学和信号提取算法。图3说明了您在设计光学心率传感器时可能面临的部分主要挑战。

  图 3:集成光学心率传感器的主要挑战

  光力学

  下面进一步介绍有关PPG传感器集成的光力学考虑事项:

  · 光力学耦合 - 在传感器与人体之间是否能够高效进行双向光导与耦合?使血流信号最大化和向传感器施加噪音的环境噪音(如日光)最小化,是其中的关键。

  · 是否为人体部位使用了正确的波长?不同部位需要不同的波长,因为各部位的生理构造不同,并且环境噪音对不同部位的影响不同。

  · 设计是否使用了多个发射器,它们的间距是否正确?发射器的间距很重要,正确布放才能确保您测量到足够量的正确类型的血流,且测量结果具有较少的伪影。

  · 在体育锻炼或身体运动过程中,诸如皮肤与传感器之间的位移量等机械力学作用是否最小?这对许多佩戴可穿戴设备进行活动的常见情况都是个问题,比如跑步、慢跑和健身房锻炼。

  信号提取算法

  下面进一步介绍有关信号提取考虑事项的详细信息:

  · 算法是否在多元化的人群中进行过验证?这一点很重要,只有进行过此类验证才能保证设备能够适应多种肤色、不同性别、不同体型和健康状况而正常运行。

  · 算法是否有抵抗多种类型运动噪音的强健性?算法必须能够在各种活动期间正常工作,包括步行、跑步(高速稳定的跑步和间歇训练)、疾跑、健身房训练及打字或开车等日常行为。

  · 算法是否能够持续改进,以便能够处理更多用例和新型生物计量?这种技术和可穿戴设备市场正在迅速发展,您必须不断创新,才可满足不断变化的客户需求。

  我希望大家能够通过本篇博客了解一些有关PPG传感器系统工作原理及可测量内容的知识。本系列的下一篇博文将探讨将这种技术集成到各类设备(手表、健身手环和耳塞等)的最佳实践。



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