傳感器是可穿戴設備設計的核心
從設計的角度來看,從可穿戴設備生成符合目標的結果是一個巨大的挑戰。
要使這些設備核心的光學生物傳感器發揮最佳性能,需要深入了解光線撞擊和穿過皮膚時的行為。
心率通常是通過一種稱為光電容積描記 (PPG) 的技術來測量的。
為了從可穿戴設備獲取PPG信號,皮膚首先被LED照亮。接下來,產生與接收光量成正比的電流的光電二極管檢測反射光強度的變化。當心臟泵血時,從皮膚返回到光電二極管的光量會記錄振幅(交流信號)的微小變化。
這個小的變化疊加在一個大的靜態幅度(直流信號)上。靜態幅度表示通過組織的吸收以及進行測量的環境(背景)光照條件。
電流信號被數字化后,發送到可穿戴設備中的微處理器;設備內部的算法計算心率。
闡明準確性
準確性挑戰來自兩個不可預測且無法控制的關鍵條件。
首先,設備用戶在鍛煉或進行日常活動時遇到的照明條件會發生變化。
當光照條件快速變化時,這可能會在測量過程中引入偽影。為了提高準確性,人工制品是需要解決的重要條件。
接收信號的大變化,偽影可以有效地掩蓋小的交流信號,這使得微處理器難以正確計算脈搏率。
為確保讀數準確,可穿戴設備的設計必須能夠補償環境照明的巨大變化。
環境光補償通常包含在許多現代健康和健身設備中,但幅度(環境范圍)和質量(環境抑制)往往差異很大。
許多可用產品報告的環境范圍高達 25μA,環境抑制高達 55dB(在 120Hz 時)。
第二個挑戰源于用戶的運動,尤其是在進行高強度訓練時。這也可能導致偽影。數字濾波技術可以補償這些運動偽影,盡管它們并不總是成功的。
可穿戴設備的另一個重要標準是低功耗,以延長電池壽命,盡管它們的外形尺寸很小。當前可用的許多解決方案使用多個光電二極管檢測器,這些檢測器以高頻順序工作。
這種方法并不理想,因為LED是這些設備中最耗電的組件,而在準確讀數所需的高頻率下運行會大大消耗為設備供電的電池。這種方法會消耗超過450μW 的功率(在25samples/s 時)。
熱門資訊
- 2019年中國智慧醫療行業發展趨勢預測
- 可穿戴醫療設備助力智慧醫療高速發展
- 互聯網+醫療,讓就醫更智能。
- 火熱的AI+醫療背后,企業如何盈利?
- “互聯網+醫療”版一帶一路命運共同體怎么...
- 可穿戴醫療設備在智能醫療領域發展前景巨大...
- 健康一體機,更好的服務于百姓。
- 智能可穿戴設備助力老年健康市場。
- 讓問題疫苗無所遁形 區塊鏈在醫藥追溯領域...
- 大數據對于傳統醫療模式的轉型升級
- 未來高端醫療器械將占據主要市場份額
- 中美貿易爭端再起 醫療器械行業影響分析
- 國內遠程醫療市場快速增長
- 當醫療遇上人工智能的無線想象
- 分級診療政策強力推動 醫療器械POCT高速發...
- 未來人工智能對中醫的發展影響
- 數據挖掘在醫學大數據研究中的應用
- 人工智能的興起為醫療產業發展提供重要支撐
- 縣域醫療崛起 建設獨立檢驗中心成為硬指標
- 人工智能和醫療的深度集合下的新趨勢