靜息心率為您提供了了解健康狀況的良好窗口。因此,難怪我們在市場上看到如此多的可穿戴光學心率監測器。這些設備通常使用光體積描記法(PPG),這是對心動周期引起的組織中血液體積變化的光學測量。LED通常用于發射路徑以提供光源,而光電二極管通常用于接收路徑以收集折射和反射血流的光。最后,然后使用算法生成脈沖讀數。
由于人體皮膚及其所有層的性質,創建一種從指尖準確測量心率的可穿戴設備具有挑戰性。皮膚是一個復雜的、異質的成分基質,既能散射又能吸收光。為了模擬皮膚,我們可以將組織基質分層為多層。在每個分層層上,我們可以應用吸收、散射、各向異性和折射率屬性來表示每層的體積行為。
然后將分層組織模型與光學心率監測器的光學模型一起放入光學設計軟件中。該軟件跟蹤LED發出的每條光線的路徑。然后可以更改系統參數以影響路徑長度并最大化接收路徑信號。例如,穿透深度可以通過改變光源的波長來影響。最終目標是詢問所需的皮膚深度 - 例如,用于改善光學心率監測的血液真皮層。
現在,皮膚光學特性的差異將影響檢測到的PPG信號的大小和質量。但是,明智的設備設計可以提高性能。什么是知情的設備設計?讓我們在下一節中看一些參數。
測量PPG信號的挑戰
從可穿戴心率監測的角度來看,測量PPG信號面臨著信噪比、環境光消除、功耗和運動補償方面的挑戰。對于信號鏈優化,心率監測算法通常需要大于10dB的信噪比。
在傳統的接收器路徑中,跨阻放大器(TIA)將光電流轉換為電壓。光電流通常在亞納安到幾十微安之間,具體取決于光電二極管面積和量子效率(QE)。除非管理得當,否則環境光和串擾可能大于信號。好的設計將受到散粒噪聲的限制。
Maxim的接收路徑使用電流模式、連續時間、Σ-Δ轉換器直接從光電二極管轉換電流。此體系結構具有以下優點:
寬環境消除范圍,受VDD和圖1中P1尺寸的限制
寬信號范圍,獨立于VDD
面積效率,避免大型抗混疊濾波器
功率效率,避免了 TIA 的額外電流
高信噪比,接近理論最大值
圖 1:連續時間、電流模式、Σ-Δ ADC
考慮到環境光消除,直流和交流環境光抑制都很重要。直流環境光會使傳感器飽和,而交流環境光會使信號檢測變得困難。窄脈沖比寬脈沖更有效,但由于需要高帶寬,噪聲可能會帶來挑戰。
為了更有效地消除環境光,Maxim采用兩步法(如圖2所示):
第 1 步:模擬課程取消,其中 LED 熄滅,環境光在 P1 的柵極上采樣
第 2 步:數字精細消除,LED 熄滅,數字濾波器去除殘留的 DC、AC 和 1/F 噪聲
圖 2:有效消除環境光的兩步法。
心率監測器的發射路徑(圖 3)由 LED 電壓 (VLED) 組成,其必須足夠高以支持 LED 的正向電壓 (VF);運算放大器(op amp),必須具有良好的線性度和高電源抑制比(PSRR),以降低電源噪聲;以及 LED,對于大多數心率監測器,它通常為綠色。
圖 3:心率監測的傳輸路徑。
開發心率監測系統還需要考慮所涉及的算法。噪聲抑制、信號檢測和運動補償都是需要解決的重要挑戰。例如,為了節省電力,設備必須能夠自動檢測何時與人體皮膚接觸。為了提高精度,該器件必須能夠抑制環境和模擬前端(AFE)噪聲。
心率和血氧監測需要準確檢測PPG峰(也稱為收縮期峰)和PPG谷。在傳統算法中,運動補償使用快速傅里葉變換(FFT)或其他經典信號處理方法。這種方法很容易實現,但幾乎不可能用經典濾波器消除所有運動類型。
去除運動偽影后,心率測定傳統上使用頻譜分析、多項式擬合或獨立的卡爾曼濾波器。但是,這些方法也有缺點:
您需要足夠數量的心跳才能獲得體面的 FFT 或多項式擬合
由于呼吸性竇性心律失常,FFT在心率頻率處總是有一個“模糊”的峰值,因此很難知道要報告的頻率
卡爾曼模型不能成為現實生活中PPG模式的精確模型
由于頻率接近,因此很難通過頻譜分析將運動與心率分開
Maxim開發了自己的專有算法,經過廣泛測試和驗證,可以克服其中的許多缺點。
推進可穿戴健康設計的資源
當然,除了滿足測量PPG信號的要求外,可穿戴心率監測設備還必須符合可穿戴設備本身的參數。這些參數包括電源管理/長電池壽命、超小外形、臨床性能、集成度和低功耗操作。
目前,基于手腕的可穿戴PPG傳感器設計種類繁多。市場仍在等待最佳的基于手腕的心率監測器設計。同時,在考慮下一個設計時,請考慮可用的資源,以幫助您應對技術和上市時間挑戰。例如,Maxim提供了一個開發平臺,可以快速、輕松地評估客戶健康應用,并將生產開發時間縮短至六個月。hSensor平臺包括溫度傳感器、生物電勢(ECG)AFE、脈搏血氧儀和心率傳感器、集成電源管理IC(PMIC)以及用于可穿戴設備的ARM Cortex-M4F MCU。
如前所述,光學心率監測性能通過知情設計得到改善,hSensor平臺等設計資源是知情設計的重要元素。
審核編輯:郭婷
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