影响移动和可穿戴应用中的光学传感器的常见噪声和错误源

描述

PPG传感器捕获什么?

人们已经将许多注意力集中在在临床环境中使用PPG。例如,手指夹上的脉搏血氧仪。但是,即使在最无菌的临床环境中,光学传感器也会捕获影响其光路的所有环境变化,并混淆体积描记信息。在受较少控制的可穿戴配置中,情况变得更具挑战性。

通常,环境混杂因素(或噪声)可分为两大类:光学干扰和生理干扰。光学噪声是指传感器看到的光路变化特性,与所观察到的血液吸收的光无关。例如,光学传感器可以拾取环境光。由于室内照明通常包含闪烁,该闪烁会周期性地影响所感测的光信号的偏移并干扰PPG信号,因此这可能特别麻烦。同样,生理变化可能会改变组织中的血流量和体积,进而改变PPG信号。

这些挑战在每种情况下都存在,并且在可穿戴应用中发现的不受控制的环境中更加明显。但是,PPG在可穿戴设备中仍然很受欢迎,因为它是一种监控穿戴者关键生命体征的可靠方法。

为了应对这些挑战,高级PPG IC现在具有智能信号路径,以减轻其中一些工件的影响。除改进的算法外,它们还使设计人员可以将PPG包含在许多外形尺寸中,包括耳塞,戒指,项链,头和臂带,手镯,手表和智能手机。

以下各节将更详细地讨论光学噪声。

PPG电路和噪音

传感器

图1 PPG电路中的噪声源

在研究光噪声之前,了解PPG传感系统的总体性能考虑因素很有用(图1)。可穿戴PPG电路的主要任务是在保持功耗的同时最大化信噪比(SNR)。

PI代表灌注指数,是组织中搏动性血液流量与静态(非搏动性)血液的比率。从数学上讲,它是PPG信号的AC部分,占整个信号的一部分。

LED驱动器控制着LED电流的大小,瞬变以及上升和下降时间,是导致发射路径上的噪声和功率的关键因素。在接收路径上,PPG电路处理抗混叠,采样和环境光抑制。这些电路还可以在宽范围的感测范围内保持功率效率以及信号线性度。

集成的PPG传感器前端电路,例如MAX30112,通过将这些功能组合到单个成本有效的IC中,简化了PPG的实现考虑。它驱动LED光源并采样光电探测器的输出。根据LED和光电检测器的选择,所涉及的光电流范围从亚nA到数十µA。

环境光抑制

尽管本文以前仅引用了环境光闪烁,但是DC和AC环境光条件都可能给PPG带来问题。强恒定(DC)环境光会使光电检测器饱和,从而使PPG波形无法检测。因此,前端电路必须在LED熄灭时捕获环境光水平,并在对PPG信号进行采样之前将其从光电检测器的输出中减去(图2)。一旦去除了环境光分量,就可以对PPG信号进行采样而不会出现饱和的风险。

照明中的闪烁(主要是室内)为PPG带来了另一种噪声源。根据世界各地的不同,室内灯光可能会以50Hz或60Hz的基本频率闪烁,该频率接近于对PPG信号进行采样的频率。如果不进行校正,则环境闪烁会导致每个样本的偏置偏移不同。MAX30112采用先进的相关采样技术,专门设计用于衰减任何50 / 60Hz闪烁分量,以减轻其对PPG信号的破坏作用。

传感器

图 2是显示用于PPG信号中的环境消除的两阶段滤波的概念图。在采样之前,应去除粗糙的DC信号,以免使转换器饱和,然后采样和滤波技术解决了其他环境光伪影。

运动伪影

一些PPG衍生的信息,例如脉搏血氧饱和度(SpO 2),特别容易受到运动伪影的破坏。通过使用比率R来比较氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的光吸收来测量SpO 2,如下所示:

传感器

其中PI 1和PI 2是使用两种不同颜色的波长为1和2的光获得的系统的灌注指数。

传感器

由于比率R 和PI在方程式中占主导地位,因此SpO 2的精度 取决于保持一致的PI值的能力。PI受PPG探针的光学/机械设计或受试者的可穿戴以及生理状况的影响。受试者的身体运动,无论是自愿的还是非自愿的,都可能导致传感器相对于组织的机械位移。这可以动态地改变光耦合的效率,改变光路长度,并否则引起寄生信号动态。即使微小的移动也会影响PPG信号。例如,由呼吸运动引起的运动通常被耦合到PPG波形中。

运动还可能导致与动脉搏动无关的组织生理变化。例如,改变她的姿势的受试者可能会部分破坏血液流动并动态地重新分配静脉血量。该变化将反映在PPG测量中,并且在脉搏血氧饱和度的背景下可以解释为错误。没有运动也可能发生生理变化。显着的环境温度或皮肤温度以及水合变化都会影响PPG的观察结果。

通过减轻运动伪影的影响来提高脉搏血氧饱和度测量的准确性是一个经过充分研究的课题。从采用简单的移动平均值到复杂的非线性自适应滤波器,算法都采用了不同的技术。外部参考可以帮助限定运动伪影。这些参考文献包括对运动敏感但对光学环境不敏感的惯性传感器,以及对光学环境变化而不对运动敏感的第三波长的光。即使有了算法上的进步,运动伪影仍继续限制可穿戴PPG设备的准确性。

可穿戴光学生物传感器的新兴应用

尽管其精确度受到实际限制,但PPG在可穿戴应用中仍获得了成功,因为它们无创地向穿戴者提供了纵向的生命体征信息,包括心率,脉搏率和脉搏血氧饱和度。此外,高级算法已从PPG信号中测量了心率变异性和血压。

提供持续的健康信息可以使我们的医疗保健方法得到发展。除了零星的临床测试结果外,可穿戴设备还提供了补充信息,这些信息反映了穿戴者在长时间内的细微变化。这样的洞察力有时甚至在临床上可观察到的症状发生之前就可以为整体诊断提供依据。

可穿戴的PPG远远超出了仅报告生命体征的范围。通过将PPG数据作为数据融合和机器学习的输入,标准大学的早期研究使用了可穿戴生物传感器的日常测量值,包括对43个人的心率,皮肤温度,SpO 2和身体活动,以证明可穿戴传感器可用于识别莱姆病和炎症的发作。根据这些观察结果,研究人员开发了用于个性化疾病检测的计算算法。确实,正在进行更激动人心和雄心勃勃的应用程序。

陈恩恩(Ian Chen)是Maxim Integrated工业与医疗业务部门的执行董事。

参考

MJ海耶斯。PR Smith,一种对脉搏血氧饱和度具有固有不敏感性的新方法,IEEE Trans。生物医学工程,2001年(编辑:此站点上的订阅是必需的,但值得这样做)

MR Ram,KV Madhav,EH Krishna,NR Komalla,KA Reddy,一种基于AS-LMS自适应滤波器的新的降低PPG信号中运动伪影的方法,IEEE Trans。仪器仪表与测量,2012年,(编辑:此站点上的订阅是必需的,但非常值得)

I Chen,《个人健康监测器促进个性化医疗保健》,NXP.com,2016年。

X Li,J Dunn,D Salins,G Zhou,W Zhou,SM Schusler-Fiorenza Rose,D Perelman,E Colbert,R Runge,S Rego,R Sonecha,S Datta,T McLaughlin,MP Snyder,数字健康:跟踪生理使用可穿戴生物传感器的活动和活动揭示了有用的健康相关信息,PLOS Biology,2017年。

S Mukherjee,可穿戴健身设备能否预测您的心脏病发作?,Fortune.com,2016年。

编辑:hfy

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