ppg传感器:Maxim推出业界首款适用于移动设备的PPG和ECG生物传感器模块

2021/10/30 08:45 · 传感器知识资讯 ·  · ppg传感器:Maxim推出业界首款适用于移动设备的PPG和ECG生物传感器模块已关闭评论
摘要:

ppg传感器:Maxim推出业界首款适用于移动设备的PPG和ECG生物传感器模块现在,设计者可以通过更简单的方法在移动式、电池供电健康监测应用中实现光电容积图(PPG)和心电图(ECG)测量。近日,为医疗和健康管理领域提供商用化及应用层的模拟和电源IC的MaximIntegratedProducts,Inc宣布推出最新生物传感器

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ppg传感器:Maxim推出业界首款适用于移动设备的PPG和ECG生物传感器模块

  现在,设计者可以通过更简单的方法在移动式、电池供电健康监测应用中实现光电容积图(PPG)和心电图(ECG)测量。近日,为医疗和健康管理领域提供商用化及应用层的模拟和电源IC的Maxim Integrated Products, Inc宣布推出最新生物传感器模块MAX,由LED、光电探测器和ECG模拟前端(AFE)组成,是业界首款可为紧凑、节能设计提供高精度、FDA认证的PPG和ECG产品,广泛用于移动电话、笔记本电脑、平板电脑和智能扬声器。
Maxim最新生物传感器模块MAX
  一直以来,实现PPG和ECG同步测量都面临很大挑战,因为设计者必须使用两个独立的生物传感器,而两者占用的电路板空间和功耗往往超出了移动设备所能承受的范围。此外,实现高精度测量也极具挑战,尤其是当血流较慢或皮肤干燥时,传感器的灵敏度可能受到影响。
这款新型生物传感器模块MAX能够同时采集PPG和ECG,且提供最高灵敏度的脉搏传导时间。为降低电池耗电,该模块支持软件关断,待机电流接近零,并允许电源电压保持有效状态。MAX光模块采用3.3mmx6.6mmx1.3mm、22引脚封装。
  主要优势——
  · 高精度:作为噪声抑制能力的重要指标,该模块的共模抑制比(CMRR)为136dB,高于当前市场同类产品。其100mA、高动态范围LED驱动器能够在各种皮肤类型下实现更高的灵敏度。此外,ECG传感器的接触阻抗非常低,即使对干性皮肤也能实现更高精度的测量。
  · 长电池寿命:0.7μA(典型值)超低关断电流,最大程度降低电池耗流。功耗低于最接近的竞争器件,进一步延长电池寿命。
  · 易于部署:模块采用干电极操作方式,无需在身体的其他部位使用凝胶、液体、黏性或湿电极垫,即可获取高精度读数。
  · 小尺寸:在与独立式ECG传感器相同的尺寸下,将ECG传感器和光学PPG传感器集成在一起,节省空间从而提供更多功能,且无需第三个电极(竞争方案则需要)。
  Maxim Integrated工业及医疗健康事业部执行业务经理Mohammad Zarghami表示,“MAX的推出是Maxim的又一项重要技术突破,公司继续推动实现健康世界之愿景。消费者可利用小尺寸、低功耗设备实现高精度心率测量,从而更加积极主动地关注自身健康状况。”
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ppg传感器:Valencell超小型PPG传感器和机器学习技术实现可穿戴血压监测

来源:雪球App,作者: MEMSensor,(
全球领先的生物识别技术公司Valencell的免校准、无袖带血压监测技术仅使用佩戴在耳朵、手指或手腕上的光体积变化描记图(PPG)传感器和惯性传感器即可实现。
Valencell先进的超小型PPG传感器与25美分硬币相比,显示出其小巧的外形
监测、了解和获得血压水平,对于个人当前和未来的健康至关重要。借助Valencell先进的PPG传感器,人们将能够每天通过耳朵、手指或手腕跟踪血压测量值。
据麦姆斯咨询介绍,在过去十年中,Valencell一直在为可穿戴设备和可听戴设备开发创新的传感器技术,以实现有效的健康监测结果。最近,他们的研究人员开发了一种免校准、无袖带血压监测技术,可用于一系列可穿戴设备,包括智能手表、健身带、贴片和脉搏血氧仪指夹等,以提供准确的健康指标。该血压监测解决方案只需要三项关键参数——PPG信号、运动信号和静态生物特征(身高、体重、年龄、性别)。
与心电图(ECG)或脉搏传输时间等其他监测方法不同,该项技术只需要来自PPG传感器和惯性传感器的数据。例如可以让用户通过佩戴集成上述两种传感器的TWS耳机,即可一整天获得精确的读数。这些传感器数据以及用户的身体特征由Valencell BP评估软件在一个嵌入式模型中进行处理后获得血压数值,该嵌入式模型利用机器学习技术和来自数以万计的患者数据创建而成。
主要研究结果
Valencell进行了一项实验调查,根据ISO -2 (2018)标准来验证无校准血压监测技术的性能,对照组采用手动血压袖带测量和自动血压袖带测量。超过4000名参与者接受了三种连续血压测量:手动听诊血压读数、自动示波袖带血压读数、手指血流量的PPG读数。将手动听诊血压读数作为训练的基本依据,Valencell开发了一种先进的机器学习模型,以根据手指PPG传感器数据预测收缩压和舒张压测量值。与手动听诊血压读数相比,手指血流量的PPG读数的收缩压(SBP)和舒张压(DBP)的准确度分别在0±7.9 mmHg和0.4±7.4 mmHg以内。
“我们希望将过去只能在医院环境中使用的技术应用到人们已经佩戴的设备中,作为他们生活方式的一部分。我们采用的核心技术旨在为用户在日常生活中提供抗运动干扰的心率识别和其他生物识别功能。然后,我们基于该核心技术构建了机器学习层。”Valencell总裁兼联合创始人Steven LeBoeuf博士解释说,“该机器学习层将某人的实际血压与其血流信息联系起来。我们使用这种能够耐受运动的PPG技术来测量血流和血管的变化。”
PPG传感器能够为用户提供有用的健康信息,与其他机制相比,它可以在身体内的一个位置测量更多的信息。PPG传感器利用红外光来感知身体的运动,以观察其如何与组织相互作用,并收集必要的信息,从而确定诸如心率、呼吸频率或血流量等指标。
PPG传感器的噪声消除
构建基于PPG传感器的机器学习模型需要从身体的不同部位(包括耳朵、手指、手腕和手臂)收集大量数据——5000名受试者的个数据集。收集之后,数据在设备的微小芯片上进行处理,然后通过遥测装置发送到移动设备。第一个读数大约在30秒内发送,然后每秒钟更新一次血压。
尽管PPG长期以来一直用于测量血流变化并将这些变化转化为脉搏率,但Steven LeBoeuf博士解释说,在扩展这项技术时面临的一个主要障碍是运动噪声。PPG传感器对运动极其敏感,因此在开发过程中,该团队非常注重将PPG传感器发射的红外光引导到身体的正确位置,以消除处理过程中的噪声,并对血流信号进行适当滤波。
通过上述消除运动噪声的工作,Valencell能够生成“干净的”PPG信息,并可以利用机器学习模型进一步处理这些信息,以便做出其他重要的健康预测。
Valencell血压监测工作原理
PPG传感器首先发射红外光照射到人体内,然后利用光电传感器检测经过人体血液和组织吸收后的反射光强度情况,描记出血管容积在心动周期内的变化,从得到的脉搏波形中计算出生物特征,包括心率、血氧和呼吸频率等。Valencell血压监测技术利用PPG和运动数据,以及用户的年龄、体重、性别和身高,作为嵌入式机器学习模型的输入信息,然后通过计算获得血压。该模型具有袖带式血压测量性能,但无需使用袖带。
“使用‘干净的’PPG信息可以做很多健康相关的事情,而其他传感方式则无法做到这一点。我最乐观的预测是,在10至20年内,几乎所有的医疗可穿戴设备都将集成PPG传感器。”Steven LeBoeuf博士说道。
“我们现在为下一代健康监测技术所做的一些研究就是利用这些信息来预测血糖浓度将会升高还是下降。”Steven LeBoeuf博士补充说,“我们的目的不是测量葡萄糖水平,而是预测葡萄糖峰值或下降趋势。如果你可以使用一个已经佩戴已久的设备(非侵入性)预测血糖浓度趋势,那真的会改变健康监测的游戏规则。”
输出有效的健康监测结果
“我们经常会遇到这样的问题:健康监测接下来会发生什么?下一个伟大的传感器技术将是什么?”Steven LeBoeuf博士表示,“实际上,我们更多关注大规模应用现有技术,然后在数据科学和机器学习的基础上进行努力,以呈现新的健康信息见解。”
可穿戴传感器(例如Valencell开发的PPG传感器)在提升公共卫生价值方面具有巨大潜力,既可以改善健康状况,也可以为有需要的人提供更易于把控的成本。据预测,可穿戴设备将继续发展,最终可能被用来帮助提示疾病的早期阶段,包括癌症或帕金森氏症。
Steven LeBoeuf博士补充说:“我认为,可穿戴设备对公共卫生所做的很多事情都将体现在筛查方面,作为可能出现问题的早期指标,提供能够以低成本改善健康的干预措施。而且它不一定需要任何科学突破或新的传感器技术,这些技术如今已经存在了。但是需要大规模数据训练及整合,才能输出有效的健康监测结果。”
延伸阅读:
《可穿戴传感器技术及市场-2020版》
$歌尔股份(SZ)$ $瑞声科技()$ $立讯精密(SZ)$
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ppg传感器:小米手机逆大天!不仅能和东北人讲粤语,还能和广州人“吹水”

10 月 7 日,华米科技发布 Amazifit 2021 全球年度新品发布会倒计时海报,海报显示,“业内领先的6通道生物追踪光学传感器,除了支持连续血氧监测,还能做什么?这一次,PPG UP ,更精准”。从海报释放的信息来看,此次新品搭载的 PPG 传感器将升级为业内领先的 6 通道,监测数据将更加精准。
通俗来讲,PPG 是利用光来测量脉搏的一种技术,目前普遍应用于智能穿戴设备上。而就当前市面上所发售的相关产品来看,PPG 传感技术的应用,还需要突破两大难点,一方面是精准度上,目前的心率监测数据与专业医疗器械仍存在偏差;另一方面是缺少大数据支撑及AI算法的辅助,使得大部分设备无法实现科学解读心率监测数据背后的逻辑。
依据官方海报的信息,Amazfit GTR 3 & GTS 3 系列智能手表将采用行业领先的 6 通道 PPG 传感器,信息收集能力更强,数据采集更精准,这从健康监测的角度来看至关重要。从另一方面来说,信息采集与数据处理能力相辅相成,目前,华米已经具备心率、血氧、睡眠等多个 AI 生物引擎,并与北京大学第一医院、钟南山院士团队等多个专业的医疗机构达成深度合作,具备高效的健康数据处理和分析能力。
另外,经过多年的积累,华米科技具备海量用户及数据的积累。据 IDC 发布的可穿戴设备报告显示,2021 年第一季度,华米科技自有品牌 Amazfit、Zepp 手表在全球销量超过 165 万台,同比增长 68.8% ,位居全球前四。根据华米科技官网公布的数据,截止到今年2月,华米科技智能可穿戴设备记录的累计步数为 151 万亿步,累计睡眠记录 128 亿晚,心率记录总时长 1208 亿小时,这些大数据将为人们打造更有效的健康监测方案提供数据基础与研究依据。
正是因为有了海量的数据和专业的算法作为依托,Amazfit GTR 3 & GTS 3 系列智能手表的“PPG UP”无疑会让人更加期待。有了更高精准的硬件支持,GTR 3 & GTS 3 系列的健康监测能力或可迎来明显提升,如其官方海报上显示的连续血氧监测,以及更多。
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ppg传感器:引言

引言
本人所在实验室研究组是从事视频医学方向研究,目前主要针对非接触式的视频脉搏波提取技术被称作图像光电容积脉搏波描记法**(image Photoplethysmography ,iPPG)。具体为从人面部或者指尖等皮肤区域提取由于心脏跳动引起的颜色变化信号**BVP(Blood Volume Pulse,血液容积脉搏波)。

这种微弱的颜色变化虽然不能被人眼观察到,但是可以被相机采集再通过图像处理的方法进行放大得到。但是由于非接触式的相机采集会受到的环境干扰要比指夹式的PPG传感器信号质量差很多,如灯光干扰、运动干扰等,获取的信号处理难度要比普通的(Photoplethysmography,PPG信号难上许多。所以如何获取提取高质量的BVP信号的一系列去噪算法就成为了研究重点。根据获取的稳定的BVP信号就可以对许多心血管参数进行估计,如心率、血氧饱和度、心律不齐、房颤甚至是血压。
由于研一主要负责组内的安卓App开发工作,虽然大致的处理流程也是了解的,但是还没有认真总结过,下面我就对相关的技术和背景进行介绍,如有疏漏还请大家批评指正。

PPG技术介绍
光电容积脉搏波描记法所使用的PPG技术是指利用光学心率传感器,通过传感器上的发光LED发射特定颜色波长的光入射进人体特定部位的表皮皮肤,再根据光敏传感器接收对应的反射光或入射光来达到检测脉搏信号的目的。

ppg传感器分类
根据接收光的方式可分为:

1.反射式光电心率传感器
2.透射式光电心率传感器

根据入射光线颜色可分为:

1.绿色光源

2.红色光源

3.红外光源

以及在同一块传感器上布置不同颜色的光源用以采集不同的生理信号。

例如根据相关论文测量心率时可以选择绿色光源,提取出的脉搏波信噪比时最高的,这也就是许多运动手环和智能手表在测量心率时,底部会透出绿色光的原因(但是经过我们实测至少是在指尖的iPPG信号提取时,红色通道的信噪比会比绿色通道好很多,这个我后续会做实验进行验证)。
除此以外还可以根据红色通道和近红外通道提取的波形,进行血氧饱和度SpO2的计算,因为血液中的氧合血红蛋白浓度和还原血红蛋白浓度在红光和近红外段光谱有着明显不同的吸收比,因此可以直接利用两个通道采集的BVP信号差异,进行SpO2的估计。

PPG传感器原理
为什么皮肤反射的光信号变化可以进行心率的计算呢?

当光照经过皮肤组织然后再反射到接收端的光敏传感器时,获得的光信号强度是会有一定变化的。除去人体肌肉、骨骼、静脉和其他组织等等对光的吸收基本恒定的区域,流经皮肤下的动脉血管对光的吸收或者衰减却是时刻变化的。由于心脏的跳动规律的将血液泵进动脉,动脉的血液容积也是随之改变的,因此会造成光敏传感器端接收的光信号变化,而这种变化就可以间接用来表示血液容积的改变。当把这种光信号的变化转化成对应电信号的改变时,那些吸收不变的区域分为直流DC信号,而由于心跳血液容积变化产生的信号称之为交流AC信号。提取光敏二极管产生的AC信号,进而就可以根据得到的BVP信号进行诸如心率等心血管参数的估计。

心率估计原理

由上图可以看出原始的脉搏波信号是有很多高频噪声和基线漂移情况的,所以需要先对原始脉搏进行一系列滤波和降噪处理,转换为相对标准的脉搏信号在进行心率估计的算法。

上图可以看出,滤波有点过度把原始脉搏波的重搏波特征都过滤没了如果在对脉搏波的一些细节特征进行分析时可能就会影响精度。但是在这里的心率计算并不影响,因为心率只关注特定时间段内的波形峰值个数或者频率值。

时域分析-峰值检测
时域分析故名思意就是研究脉搏波的时域特征,通过计算特定时间内的峰值个数进行心率估计。公式如下:

HeartRate =60/duration*No.of peaks //其中duration是特定时间的长度

频域分析-FFT变换
频域分析就是将获得的脉搏波波形数据进行快速傅里叶的变化,对得到的频率freq乘以60就可以得到心率数值。需要注意的是,当脉搏波数组点数长度过短,根据奈奎斯特定理可能导致频率分辨率不足进而导致心率变化区间过大问题,其可以通过在数组后端补0来提升频率分辨率。具体公式如下:

HearRate = freq*60 //freq是没秒钟变化的次数,乘以60是因为心率是每分钟跳动的次数beats per minute

iPPG技术简介
iPPG技术是基于PPG而产生的,其主要的不同是:相较于PPG技术需要的专门的采集传感器,iPPG可以直接利用现如今大量智能手机和监控设备的摄像头获取视频信息提取画面内人体表皮颜色变化(一般为面部或者指尖皮肤),而不需要专用的传感器设备,也无需始终接触才可以进行测量。但是非接触式的代价也是显而易见的,iPPG的信号质量除非视频录制环境特别完美,在真实场景下容易受到光照和用户的运动干扰等影响。因此,也有很多学者针对不同的场景下进行算法优化,提升脉搏波提取的鲁棒性。但是目前为止,真实复杂场景下的脉搏波采集还是没有达到如今商用人脸识别的效果。截至目前为止,考虑到准确性等方面iPPG技术还没有特别好的商业前景。相信等到iPPG的鲁棒性可以达到人脸识别的地步,一定会催生大量的产品形态极大的方便我们生活和健康检测。

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