【導(dǎo)讀】傳感器技術(shù)的進(jìn)步改變了人們診斷其生命體征和健康的方式與地點。便攜式非侵入測量技術(shù)可以在我們的日常生活中進(jìn)行快速簡單的測量。不過,盡管這種診斷技術(shù)在健身行業(yè)中已經(jīng)非常流行,但其精度有限,這個問題直到最近才被解決。
健身追蹤器可以測量心率和其他生命體征以幫助用戶設(shè)定日常鍛煉活動。健身追蹤器通常內(nèi)置運(yùn)動傳感器,可以檢測運(yùn)動模式以幫助區(qū)分步行、跑步與游泳,因此它也可以用作計步器。為在日常生活中提供舒適和便利,測量通常在手腕上進(jìn)行,因為傳感器可以放置在手表、珠寶和腕帶等配飾中。但是,此位置對測量質(zhì)量而言并非最佳。心率檢測會受到運(yùn)動偽像的限制而難以進(jìn)行,因為肌肉質(zhì)量相對較大,會限制與動脈的接觸。
相比之下,耳朵更適合進(jìn)行光學(xué)心率測量。耳垂已被醫(yī)學(xué)專家用于測量血氧水平。但到目前為止,這尚未在消費(fèi)者層面上得到充分利用,因為基于耳朵的測量設(shè)備受空間限制,并且功耗非常高,需要大電池。但隨著高集成度、更低功耗芯片的推出,ADI公司已開發(fā)出解決這些問題的解決方案?,F(xiàn)在可以將有效運(yùn)作的生命體征測量器件集成到典型的入耳式耳機(jī)中。響應(yīng)度的改進(jìn)開辟了全新的應(yīng)用領(lǐng)域和可能性。本文介紹并評估了該系統(tǒng)。
基礎(chǔ)測量方法是光學(xué)性的。測量使用來自最多三個LED的短脈沖信號。LED電流最高可達(dá)370 mA,最小脈沖寬度為1μs。LED的最佳波長根據(jù)測量位置和測量方法來選擇。手腕上只能測量表面動脈,故而選擇綠光,耳朵則不同,可以使用紅外光,從而獲得更大的穿透深度和更高的SNR。光電二極管(其探測面積與其響應(yīng)度直接相關(guān))用于測量反射光。因此,它會同時測量信號和背景噪聲。下游模擬前端提供更高的SNR。它用作信號濾波器,將檢測到的電流轉(zhuǎn)換為電壓,進(jìn)而轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式。除反射測量外,算法還包括用于通過加速度計濾除運(yùn)動偽像的校正。
組成測量系統(tǒng)的器件說明如下。ADI公司的ADPD144RI芯片用作模擬前端,它還集成了光電二極管和LED。測量由三軸加速度計提供支持,該三軸加速度計不僅用于識別步態(tài)和運(yùn)動,還用于去除偽像。本例中使用ADXL362。整個過程由ADuCM3029微控制器控制,該微控制器用作各種傳感器的接口并包含算法。
圖1.集成光學(xué)傳感器和加速度計的測試系統(tǒng),刻度尺用于比較。
圖1顯示了該測試系統(tǒng),常規(guī)耳塞中同時容納了光學(xué)傳感器和加速度計。已采取措施將ADC采樣率限制在100 Hz并最小化LED強(qiáng)度,以盡可能降低功耗。
為了對系統(tǒng)特性進(jìn)行表征,針對不同的運(yùn)動模式考慮了五種不同的場景。評估僅使用光學(xué)信號,這樣就能知道脈沖測量不準(zhǔn)確性出現(xiàn)在哪些場景中,以及何時需要加速度計數(shù)據(jù)來提高脈沖測量的精度。場景涵蓋以下運(yùn)動順序:
● 站著不動
● 站著不動并咀嚼
● 在辦公桌前工作
● 步行
● 跑步和跳躍
測試場景1
站著不動
圖2為幅度與采樣速率的關(guān)系圖,顯示了原始數(shù)據(jù)的頻譜。隨著時間推移,脈搏可通過峰值來識別。在沒有運(yùn)動的情況下,信號非常清晰,心率可通過峰值位置和已知的采樣速率來確定。
圖2.測量幅度過采樣率以提供有關(guān)心率的信息
光學(xué)傳感器用兩種LED顏色——紅外和紅光——記錄心率,每種顏色有四個通道。這樣就可以通過兩種不同顏色的通道來區(qū)分測量,并且可以選擇更穩(wěn)健的版本。各種通道的信號如圖3A所示。利用六個通道可以識別出非常明確的信號,同時兩個通道飽和。為了獲得更強(qiáng)和更穩(wěn)健的信號,算法會添加相應(yīng)的不飽和通道并計算心率。圖3B顯示了紅光通道(頂部)和紅外通道(底部)的心率,同時借助色標(biāo)顯示了測量的置信度。圖中還給出了心率的倍數(shù),由此可以通過采樣速率和置信度指示來區(qū)分原始信號(虛線)。
總之,在沒有運(yùn)動的情況下,信號很強(qiáng)且沒有阻礙噪聲,因此算法能以高可信度確定心率。來自紅外通道的信號強(qiáng)于來自紅光通道的信號。
測試場景2
站著不動并咀嚼
場景2引入了額外的咀嚼動作。記錄的頻譜如圖4所示。與測試場景1不同,這里可以清楚地看到運(yùn)動偽像,其在信號中表現(xiàn)為跳躍。它們在通道總和中也變得清晰,不再表現(xiàn)出如此明顯不同的速率。然而,算法還是能夠在沒有運(yùn)動傳感器額外幫助的情況下以高置信度正確地確定心率。有意思的是,紅外信號強(qiáng)度再次大于紅光通道的信號強(qiáng)度。
圖3.紅色區(qū)域(頂部)顯示站著不動情況的四通道測量,而紅外區(qū)域(底部)顯示原始數(shù)據(jù)和加總數(shù)據(jù)。心率(黑線)可以由算法通過加總數(shù)據(jù)確定,色標(biāo)指示置信度。
圖4.紅色區(qū)域(頂部)顯示站著不動并咀嚼情況的四通道測量,而紅外區(qū)域(底部)顯示原始數(shù)據(jù)和加總數(shù)據(jù)。心率(黑線)可以由算法通過加總數(shù)據(jù)確定,色標(biāo)指示置信度。心率可以在沒有加速度計的情況下予以確定。
圖5.紅色區(qū)域(頂部)顯示在辦公桌前工作情況的四通道測量,而紅外區(qū)域(底部)顯示原始數(shù)據(jù)和加總數(shù)據(jù)。心率(黑線)可以由算法通過加總數(shù)據(jù)確定,色標(biāo)指示置信度。心率可以在沒有加速度計的情況下予以確定。
圖6.紅色區(qū)域(頂部)顯示步行情況的四通道測量,而紅外區(qū)域(底部)顯示原始數(shù)據(jù)和加總數(shù)據(jù)。心率(黑線)可以由算法通過加總數(shù)據(jù)確定,色標(biāo)指示置信度。對于紅外情況,心率可以在沒有加速度計的情況下予以確定。
圖7.紅色區(qū)域(頂部)顯示跑跳情況的四通道測量,而紅外區(qū)域(底部)顯示原始數(shù)據(jù)和加總數(shù)據(jù)。心率(黑線)可以由算法通過加總數(shù)據(jù)確定,色標(biāo)指示置信度。沒有加速度計很難確定心率。
圖8.無加速度計數(shù)據(jù)(左)和有加速度計數(shù)據(jù)(右)的加性頻譜比較。利用加速度計可以重建用戶的心率。
測試場景3
在辦公桌前工作
場景3中測試了另一種日常情況。測試人員坐在桌子前進(jìn)行一些正常工作以及相關(guān)的動作。與場景2類似,可以檢測到運(yùn)動偽像,由此算法可以識別兩個通道中的心率。從圖5中可以看出,紅外信號在這里同樣占主導(dǎo)地位。
測試場景4
步行
先前的場景關(guān)注的是靜止測量情況,但在本場景中,測試人員以低速(大約每分鐘50步)沿一個方向均勻移動。如圖6所示,PPG信號中混合了心率與步伐,各種聲道的總和顯示的信號非常模糊。雖然在紅光信號場中無法計算明確的心率,但算法在紅外信號中找到一個擬合的心率。然而,由于波動很大和矩陣的置信度很低,來自加速度計的附加運(yùn)動數(shù)據(jù)將非常有用,特別是因為到目前為止,測量僅在較低步行速度下進(jìn)行。
測試場景5
跑步和跳躍
場景5不是測量均勻運(yùn)動,而是短跑和跳躍以一定的間隔交替進(jìn)行?,F(xiàn)在可以非常清楚地識別運(yùn)動偽像,算法很難隔離出正確的心率,如圖7所示。需要運(yùn)動傳感器提供支持似乎是不可避免的。
為了更好地評估對運(yùn)動傳感器的需求,場景5測試了使用和不使用加速度計兩種情況下的測量技術(shù)。圖8顯示了無校正加速度計數(shù)據(jù)(左)和有校正加速度計數(shù)據(jù)(右)的加性頻譜的比較。在識別心率時可以看到信號明顯改善,如果沒有加速度計的支持,這是不可能的。
從測試案例中可以得出結(jié)論,在大多數(shù)情況下,心率可以利用耳塞中集成的傳感器非常精確地加以確定。在局部或慢速平移運(yùn)動的情況下,心率甚至可以在不使用加速度計數(shù)據(jù)的情況下加以確定。然而,在突然和快速運(yùn)動的極限情況下,與運(yùn)動校正數(shù)據(jù)進(jìn)行比較也能釋讀數(shù)據(jù)。在所有情況下,紅外信號均強(qiáng)于紅光信號。
與手腕測量相比,耳朵中的信號更強(qiáng),因此測量精度可以達(dá)到更高水平。此外,使用紅光或紅外光可以測量血氧水平。
結(jié)論
總之,功能測試系統(tǒng)也已證明,耳朵測量非常有前途。測量裝置也可以通過更好的機(jī)械集成來改進(jìn),并加以擴(kuò)展來實現(xiàn)額外的測量。這樣,加速度計還可用于跌倒檢測和步態(tài)識別,從而為客戶創(chuàng)造更多價值。
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