如何利用PPG技术进行健康和健身监测

1977年Polar Electro推出了世界上第一款由胸带发射器和手腕佩戴接收器组成的无线心率监测器，以为运动员提供运动过程的实时反馈，此后，可穿戴技术取得了巨大的发展。

过去十年中，韩国三星（Samsung）公司推出了先进的智能生物处理器（Smart Bio-Processor）片上系统（SoC），可以通过可穿戴设备测量人体脂肪、骨骼肌质量、心率（HR）、心律、皮肤温度以及压力水平。如今，三星公司的智能手表（SmartWatch）配备了其BioActive Sensor，具有更先进、更微型化的技术，不仅能够计算心率、步数和卡路里，还可以监测睡眠、测量血压等。其基础和主要驱动力源自光电容积脉搏波描记法（PPG）技术，可以方便地集成在智能手表/健身手环中，现已广泛用于人体健康状况的连续监测。

近年来，利用PPG技术进行健康和健身监测吸引了消费者的极高兴趣。目前，包括智能手表和健身追踪器等可穿戴设备能够定期监测/分析PPG信号，提供上述人体健康指标的非侵入性数据。最近还为可穿戴设备增加了体温、血氧水平（SpO2）、血糖等监测功能。PPG信号还可以用于评估压力和睡眠模式。

现在已经可以利用智能手表的PPG传感器对心房颤动（A-fib）进行常规检测。智能手机应用程序（App）如何帮助确定与动脉硬化相关的血管老化已经得到证明。另一方面，智能手表辅助特定健身计划并指导锻炼取得了显著进步，该应用通常需要掌握用户的基本生理参数。例如，关于脉搏、血氧等信息可以评估通过循环系统向锻炼肌肉输送氧气的效率。

因此，对用户训练的长期监测，有助于智能手表为用户制定有效的个人训练计划。对于这些应用，需要持续监测PPG信号，并在脉冲区的特定边界被突破时快速接收通知。

据麦姆斯咨询介绍，俄罗斯三星研究所传感器解决方案实验室的研究人员探索了实时连续监测人体水分流失这一令人困惑且往往不可预测的未知领域。研究人员希望通过为PPG添加某些光谱选择性功能，使实时连续监测人体水分流失变得可行。在以往的研究中，基本不会利用PPG来连续监测人体的水合动态监测。

如果在可穿戴设备中成功应用，这有望成为人体健康、美容和锻炼应用的又一热门。事实上，规律饮水对于人体器官的正常运转以及维持人体内部平衡非常重要。人体内所有的化学反应，包括能量的产生或分解以及葡萄糖储存的过程，都需要一定量的水。脱水会对运动表现、体温调节和心血管反应产生重大的负面影响。

三星智能手表技术概念示意图，为用户在训练/锻炼后水分流失时提供补充水分的建议

在剧烈的体育活动中，人体会因出汗而流失体液。同时，肌肉细胞产生的热能会加热血液。在温度升高的影响下，血液中的水份充满汗腺，体液蒸发的过程不仅可以使身体冷却，还会导致血容量减少。

因此，必须及时补充体内的体液，否则会影响体温调节过程，从而导致热衰竭等情况。热衰竭是指体内盐分（电解质）和体液的过度流失，身体难以保持健康的核心温度。人体活动中产生的热量不能通过出汗来补偿，而是积聚在体内，从而导致体内温度升高，身体状况恶化。

一般来说，口渴是调节体内水分和电解质的精确机制。当血浆中的渗透压和钠离子浓度因出汗而增加时，就会出现口渴现象。这些变化由负责维持体内平衡，特别是维持血浆渗透压的下丘脑受体感知。

监测人体水合作用并及时摄入水分对于提高锻炼效果及保持健康是必要的。在体育活动期间，运动员可能会经历“自愿脱水”或身体对缺水的延迟反应。饮水平衡涉及选择训练期间应消耗的最佳体液量。另一方面，体内体液过多也不好，因为它会导致低钠血症。

身体认为血液中的水分过多时，会将其中一部分输送到其他器官。人体液体量增加2%可能会导致全身水肿、体力降低以及脑损伤。因此，在运动过程中监测身体的水合作用并及时摄入水分，对于提高运动表现和保持良好的身体形态至关重要。

在这项研究中，研究人员考量了在下一代可穿戴设备中实施的重要功能：人体水合作用的非侵入性连续评估。研究人员首次展示了如何通过扩展光学检测和现代分析算法，通过传感器融合方案来实现这一目标，提出了一种新颖的传感方案和途径，用于捕捉、建模并分析皮肤的水合状况。

研究人员提出的完整捕获、建模及分析流程

这项研究为光与人体组织的相互作用、众多重要特性以及汗液和人体水分流失监测，提供了行业领先的新洞察。所提出的方法能够对目标几何、光谱和其他传感器在组织内检测到光信号的分布进行可视化，并对薄汗膜及其对PPG检测信号的影响进行了计算研究。

Monte Carlo仿真程序和所开发传感器的几何配置

通过扩展智能手表传感器内置的传感功能，并将其与高级建模和机器学习算法相结合，研究人员确定了PPG信号的几个重要特征，以及与皮肤含水量动态对应的敏感光谱。在硬件方面，研究人员提出采用波长分别为970 nm和1450 nm的红外光源扩展智能手表的功能。

研究人员构建了用于评估人类皮肤出汗的原型器件，以及基于机器学习的解决方案。检测到的变化趋势和光学建模非常一致，得到了理论和实验室研究的支持。1450 nm为含水量估算提供了最佳的信噪比（SNR），研究人员预计，通过目前可用的传感器，可以潜在地检测由于体育运动引起的主动脱水（出汗）。

        审核编辑：彭菁