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了解传感器性能与算法之间的相互作用

星星科技指导员 来源:ADI 作者:ADI 2023-06-28 10:46 次阅读

传感器能否提供可靠的数据取决于目标信息、部署的算法以及给定用例的具体细节。光学生物传感已成为智能手表和健身可穿戴设备的主流功能。本文将概述光学生物传感器收集的光电容积脉搏波(PPG)数据的相互作用。

PPG测量通过组织的反射(背散射)或透射光,以研究每次心跳时血容量的变化。研究人员和医生通过使用不同的算法处理PPG数据,得出了心率,呼吸频率,血氧饱和度,血管粘度,静脉反流,冷敏感性,血压和心输出量等信息。捕获的PPG数据能否可靠地提供所有这些见解取决于许多因素。

我们提出了以下等式:

wKgZomSbn_CAIjpPAAAmVuGPYYQ833.png


其中SNR是PPG数据的信噪比,ILED是LED电流,CTR是LED电流和光电探测器(PD)电流之间的传递比,PI是受试者的灌注指数,NTX、NPD和NRX分别是发射器(LED驱动器)、PD和接收器(模数转换)中的噪声。

当我们将信噪比作为PPG数据可靠性的衡量标准时,我们会看到特定最终用途中的测量环境和底层PPG系统设计在确保可靠性方面发挥着重要作用。请考虑以下参数

光学配置,包括光的波长、LED 的效率和视场、PD 的响应性以及光路的设计。这些因素中的每一个都会影响传感系统的CTR。

受试者的肤色、皮肤温度、血液灌注和传感器在身体上的位置都会影响 PI。对于大多数用例,受试者的皮肤特征超出了设计师的控制范围。尽管医疗实践通常从手指和耳垂获取PPG数据,但这些位置可能不便于门诊和长期监测。因此,许多设计期望并接受较低的PI值。

光学元件和系统设计最终控制PPG系统中的噪声。在大多数可穿戴应用中,N德克萨斯州和 N接收通过选择具有更好固有信噪比性能的模拟前端,可以最小化。这一点尤其重要,因为点击率通常很小,特别是当小型化或其他工业设计考虑因素可能限制光学设计时。因此,方程分母中的噪声项开始占主导地位。

通过增加 LED 功耗来提高 SNR。当所有其他方法都失败时,该方程向设计人员保证,他们仍然可以通过提高I I来获得可靠的PPG数据。发光二极管,当然,这会大大增加系统功耗。此外,过度的功耗可能会导致系统中的其他复杂性,从而影响数据可靠性。

虽然低SNR通常表示缺乏数据可靠性,但运动伪影等其他因素可能会在不同程度上影响不同PPG数据派生信息的可靠性。为了解释这一点,我们将看一些可以嵌入PPG数据中的信息示例。如下面的讨论所示,在频域中检查PPG数据很有用。

心率或脉搏率

PPG最普遍的应用是监测心率,这也是最可靠的数据(图1按年龄表示平均目标心率)。人类心率低于3Hz。它主要是音调意味着它是一个窄带信号,因此,通过应用于大多数PPG数据的算法从大多数背景噪声中恢复相对简单。在预期运动的用例中,可以使用更高的带宽来允许算法使用真实PPG波形的特征来区分真正的PPG信号和带内运动伪影。

目标心率

年龄(年) 平均最大心率(以每分钟心跳数为单位) 目标心率范围(以每分钟心跳数为单位)
40 180 90 到 153
45 175 88 到 149
50 170 85 到 145
55 165 83 到 140
60 160 80 到 136
65 155 78 到 132
70 150 75 到 128

加速体积描记图 (APG) 中的冠状动脉健康信息

由于PPG测量成本低且无创,许多研究人员专注于使用在临床环境中获取的PPG数据来诊断动脉粥样硬化等外周血管疾病,其中脂肪沉积会减小动脉直径。

处理PPG数据的常用方法是使用其二阶导数,产生的波形通常称为APG(见图2)。在许多研究过程中,研究人员对APG波形的形状进行了分类,以帮助诊断受试者的健康和冠心病风险。这些研究中的技术包括频率的信息,通常从0.05Hz到20Hz,明显高于基本心率。由于高频分量要弱得多,这些PPG测量需要更高的SNR,并且对低通滤波器进行信号调理的依赖性较小。例如,对 APG 功能的简单分析包括:

动脉僵硬。APG的比率b / a的大小与外周动脉的扩张性有关,并且可能是动脉粥样硬化和动脉扩张性的非侵入性指数。其他人注意到 c/a 和 d/a 比率反映了动脉硬度降低。一些研究甚至表明与弗雷明汉风险评分呈正相关,该评分已被用于估计个人患心血管疾病的风险。

年龄估计。有几篇出版物提出了不同的APG比率,包括(c + d-b)/ a,作为估计受试者年龄的一种手段。

wKgZomSbn-qAGhEkAACwIAkZl_A771.png


图2.加速度体积描记法。

心率变异性 (HRV)/脉搏变异性 (PRV)

使用PPG测量的PRV类似于心率变异性(HRV),用于通过分析心脏活动产生的心跳间期来测量自主神经系统。由于跳频间隔变化缓慢,可穿戴PPG数据的可靠性挑战在于长时间保持良好的传感器与组织接触。此外,用于采集PPG数据的采样率必须足够高,以避免时域量化,这会影响所分析PRV变量的准确性。

SpO2

脉搏血氧饱和度或 SpO2,比上面列出的PPG测量更复杂,因为它涉及两种不同波长的光。研究人员提出了许多不同的方法来消除噪声和运动伪影的影响,但这个问题在可穿戴应用中仍然存在。这是由于运动伪像的复杂性。

运动可能导致组织与传感器耦合的变化。这是一个基本的假设,即这两个波长基本上共享相同的光路。当被摄体的移动导致每个光源行进的路径之间出现瞬时差异时,数据变得不可靠。此外,运动还可以影响静脉血和其他非脉动成分沿光路的运动,从而改变被观察组织的特征。

在这里,数据可靠性需要一种算法来了解PPG数据是干净的还是被运动损坏的。因此,对可靠数据的带宽需求更多地与支持这种分类以及除PPG之外可能可用的其他传感器信息有关,而不是与心率或腐败运动有关。

示例:PPG 数据的功率谱密度

图3是一组PPG数据得出的功率谱密度,这些数据在正常行走的受试者上以每秒40个样本的速度在不到100秒的时间内捕获。它已被截断,仅显示从 0 到 15Hz 的频谱。第一个突出的峰值(低于 3Hz)对应于心率。较高频率(>3至8Hz)频谱能量以运动伪影为主。这说明了为高阶分析(例如使用 APG 波形)连续获取可用数据的困难。算法必须能够区分干净、可用的数据与被运动或其他伪影损坏的数据。

wKgaomSbn-SAIYLWAACIbsrLmwY185.png


图3.来自PPG数据的功率谱密度。

总结

本文从一般信噪比的角度以及频域中信息的有用性的角度研究了PPG数据可靠性的贡献因素。设计人员可以通过以下方式提高数据可靠性:

确保PPG硬件本质上提供光信噪比性能

确保信号链为目标信息提供足够的带宽

包括其他传感器,当PPG数据可能损坏时,这些传感器可能会提醒算法

通过设计到可穿戴设备中的光学传感器收集的可靠PPG数据,佩戴这些设备的人可以更深入地了解他们的健康和福祉。

审核编辑:郭婷

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