電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/莫婷婷）智能手表、智能手環(huán)的健康監(jiān)測(cè)功能越來(lái)越豐富，其中心率監(jiān)測(cè)方案通常采用的是光電容積脈搏波技術(shù)(PPG)進(jìn)行測(cè)量。在近幾年的迭代過(guò)程中，PPG技術(shù)已經(jīng)越來(lái)越成熟，當(dāng)然也存在不少測(cè)量挑戰(zhàn)亟需突破。

PPG測(cè)量脈搏的原理是什么

PPG是通過(guò)光測(cè)量脈搏。手腕處流通的血液脈搏引起動(dòng)脈周期性的舒張和收縮，造成血液體積變化，LED的光照射到皮膚的真皮和皮下組織會(huì)被反射回來(lái)，經(jīng)過(guò)光敏傳感器接收并轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，最終經(jīng)過(guò)AD轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，由此捕捉脈搏波信息。

匯頂科技健康與光線傳感器產(chǎn)品線總監(jiān)程樹青表示，PPG測(cè)量有兩個(gè)重要的參數(shù)。一個(gè)是血流灌注指數(shù)PI，一般PI能夠達(dá)到0.2%到10%，但應(yīng)用于外部的反射式PI通常會(huì)比透射式弱很多，因此測(cè)量難度也更大。

另一個(gè)是CTR，衡量的是LED的驅(qū)動(dòng)電流和PD接收到的電流比值。它受到LED的發(fā)光效率，PD的光電轉(zhuǎn)換效率以及LED和PD之間的距離等諸多因素影響。通常而言CTR的設(shè)計(jì)越高，意味著轉(zhuǎn)換效率越高，對(duì)測(cè)量的性能和降低功耗更有幫助。

圖源：匯頂科技

為了獲得最佳的PPG信號(hào)，LED燈通常選擇530nm波長(zhǎng)的綠光作為測(cè)量光源，其PI值最高。在一些信號(hào)較好的測(cè)量位置，也可以選擇紅外作為測(cè)量的光源。

智能手表的血氧監(jiān)測(cè)同樣也是基于PPG技術(shù)，與心率監(jiān)測(cè)不同的是，無(wú)創(chuàng)血氧測(cè)量需要借助PPG-紅光和PPG-紅外兩種不同顏色的光。


可穿戴設(shè)備上PPG測(cè)量的挑戰(zhàn)

程樹青表示，雖然PPG屬于比較成熟的技術(shù)，然而在智能穿戴設(shè)備上的準(zhǔn)確性一直難以讓人滿意，另一方面，降低功耗也一直是工程師們追求的目標(biāo)。

具體來(lái)看，可穿戴設(shè)備面臨的PPG測(cè)量挑戰(zhàn)包括不同膚色、人體組織厚度等PPG信號(hào)差異大、不同光的皮膚穿透深度差異大、環(huán)境光變化大、運(yùn)動(dòng)偽影等。“其中運(yùn)動(dòng)偽影是最難的點(diǎn)，用戶日常活動(dòng)的場(chǎng)景復(fù)雜，頻率范圍覆蓋廣，其中同頻干擾是最難處理的。”他提到。

為了解決上述問(wèn)題，匯頂科技推出了能夠提升血氧檢測(cè)準(zhǔn)確度及降低功耗的傳感器產(chǎn)品，包括GH3300和GH3030系列等。據(jù)了解，匯頂科技的血氧監(jiān)測(cè)方案已經(jīng)應(yīng)用到小米 Watch S1 Pro、小米手環(huán)7 Pro以及小天才Z8等產(chǎn)品上，此外，小天才Z9也搭載了匯頂科技的健康傳感器，能夠?qū)崿F(xiàn)心率、血氧監(jiān)測(cè)功能。那么，匯頂科技的健康傳感器是如何提升PPG測(cè)量精度的呢？

根據(jù)介紹，匯頂科技的傳感器產(chǎn)品有著高性能PPG接收通道，能夠兼顧功耗性能，極低的輸入等效噪聲，挑戰(zhàn)極限PI下的測(cè)量信號(hào)；極高的SNR，讓信號(hào)質(zhì)量和LED驅(qū)動(dòng)之間有了更加靈活的選擇；通過(guò)AGC預(yù)采樣控制，能夠TIA增益誤差，從而準(zhǔn)確地計(jì)算出不同增益下的信號(hào)值，提高準(zhǔn)確度。

此外豐富的PPG發(fā)射接收通道同樣能提升PPG測(cè)量的準(zhǔn)確性。程樹青介紹，在發(fā)送方面，匯頂科技的GH33XX和GH3030系列產(chǎn)品支持最高16路LED燈，可同時(shí)驅(qū)動(dòng)四路單200毫安驅(qū)動(dòng)能力。接收方面，四路ADC通道，單端模式多達(dá)8路通道，以節(jié)省LED功耗。

除了硬件上的迭代，可穿戴設(shè)備需要應(yīng)用到的VSM算法也在不斷迭代。據(jù)了解，匯頂科技的VSM算法產(chǎn)品中心率、血氧算法均使用深度學(xué)習(xí)模型。相比傳統(tǒng)特征提取擬合初值，具備更強(qiáng)的擬合能力和更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。“以血氧算法為例，首先對(duì)紅光紅外的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)濾波、降噪等預(yù)處理，然后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型進(jìn)行特征提取，最終得到血氧值。”