光學傳感器是最常見的生物傳感器類型。本應用筆記探討了影響光學傳感的常見噪聲和誤差源，包括測量中捕獲的環境混雜因素的影響以及用戶群體之間的生理變化。本文檔還總結了可穿戴生物傳感器的當前功能，并討論了光學生物傳感應用的未來。

PPG 傳感器和環境噪聲

PPG在臨床環境中的使用受到了很多關注;例如，指夾上的脈搏血氧儀。然而，即使在最無菌的臨床環境中，光學傳感器也可以捕獲可能影響其光路的環境變化并混淆體積描記法信息。您可以想象，在控制較少的可穿戴配置中，這變得多么具有挑戰性。

環境混雜因素或噪聲通常分為兩大類：光學和生理。光噪聲是指傳感器看到的光路的變化特性，這些特性與觀察到的血液體積的光吸收無關。例如，光學傳感器可以拾取環境光。這可能特別麻煩，因為室內照明通常包含閃爍，這會周期性地影響感測光信號的偏移并干擾PPG信號。同樣，生理變化可能會改變組織中的血流量和體積，從而改變PPG信號。

雖然這些挑戰存在于每個環境中，但它們在控制較少的環境中變得更加明顯，例如最有可能發現可穿戴應用的環境。即便如此，PPG仍然受到可穿戴設備的歡迎，因為該技術已被證明在監測佩戴者的關鍵生命體征方面是可靠的。

為了減輕其中一些偽影的影響，先進的PPG IC現在具有智能信號路徑。算法也變得越來越復雜。因此，設計師現在可以將PPG納入各種外形尺寸，包括耳塞、戒指、項鏈、頭帶和臂帶、手鐲、手表和智能手機。

PPG傳感系統的性能考慮因素

圖1.PPG電路中的噪聲源。

在討論光噪聲之前，了解PPG傳感系統的整體性能考慮因素很有用（見圖1）?？纱┐鱌PG電路的主要任務是最大限度地提高信噪比（SNR），同時節省消耗的功率。

灌注指數（PI）表示組織中脈動血流與靜態（非脈動）血的比率。在數學上，它是PPG信號的交流部分作為整體信號的一部分。

影響發射路徑噪聲和功率的一個關鍵因素是LED驅動器，它控制LED電流的幅度、瞬態以及上升和下降時間。在接收路徑上，PPG電路處理抗混疊、采樣和環境光抑制。這些電路還可以在寬檢測范圍內保持功率效率，并不斷提高信號線性度。

集成PPG傳感器前端電路，如MAX30112，通過將這些功能集成到單個高性價比IC中，簡化了PPG的實現考慮。MAX30112等IC驅動LED光源，并對所得光電探測器輸出進行采樣。根據LED和光電探測器的選擇，所涉及的光電流范圍從sub-nA到數十μA。

環境光條件對PPG的影響

直流和交流環境光條件都可能對PPG造成問題。強恒定（DC）環境光會使光電探測器飽和，從而使PPG波形無法檢測到。鑒于此，前端電路必須在LED關閉時捕獲環境光電平，并在對PPG信號進行采樣之前從光電探測器輸出中減去該電平，如圖2所示。在該概念圖中，為了避免轉換器飽和，在采樣之前去除粗大的直流信號，采樣和濾波技術可以解決其他環境光偽影。去除環境光成分后，可以對PPG信號進行采樣，而不會有飽和的風險。

照明（主要是室內）的閃爍是PPG的另一個噪聲源。根據它們在世界的位置，室內燈可能會以 50Hz 或 60Hz 的基頻閃爍。該速率接近PPG信號采樣的頻率。如果不加以校正，環境閃爍會為每個樣本產生不同的偏置偏移。MAX30112采用先進的相關采樣技術，專門用于衰減任何50Hz/60Hz閃爍元件，可以減輕PPG信號閃爍的損壞影響。

圖2.概念圖顯示了PPG信號中用于環境消除的兩級濾波。

運動偽像如何影響PPG精度

一些 PPG 衍生的信息，例如脈搏血氧飽和度 （SpO2），尤其容易因運動偽影而損壞。SpO2通過使用比率R比較氧血紅蛋白和脫氧血紅蛋白的光吸收來測量，如下所示：

其中 PI1和 PI2是使用波長 1 和 2 處的兩個不同顏色的光測量的系統灌注指數。

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其中 l 是光程長度，ed和 eo是波長的脫氧和氧血紅蛋白的吸收系數 分別為 1 和 2。在大多數實現中，常量 （k1， k2， k3和 k4） 對給定的 PPG 設計進行校準 使用已知的 SpO2來自一組測試對象的測量值。

由于比率R和PI在方程中占有突出地位，因此SpO的精度很高2取決于維持能力 一致的 PI 值。PPG探頭或可穿戴設備的光學/機械設計，以及 主題，都影響PI。當受試者自愿或非自愿地身體移動時，這種移動可能會導致 傳感器相對于組織的機械位移。反過來，這可以動態地修改效率。 光耦合，改變光程長度，否則會引起雜散信號動態。偶數分鐘 運動會影響PPG信號。例如，呼吸運動通常耦合到PPG波形中。

運動也可能導致與動脈脈搏無關的組織生理變化。例如，當 受試者改變他或她的姿勢，運動可能會部分破壞血液流動并動態地重新分配靜脈 血量。這種變化將反映在PPG測量中，并且在脈搏血氧飽和度的背景下，可能是 解釋為錯誤。生理變化也可能在沒有運動的情況下發生，例如當有顯著變化時 在環境溫度或皮膚溫度或水合作用中。所有這些因素都會影響PPG觀察結果。

相當多的研究已經通過減少 運動偽影的影響。算法采用了不同的技術，從使用簡單的移動平均線到復雜的 非線性自適應濾波器。外部參考有助于鑒定運動偽影。這些參考資料包括 慣性傳感器對運動敏感，但對光學環境的變化不敏感，以及 第三個波長對光學環境的變化敏感，但對運動不敏感。盡管算法 然而，運動偽像的進步繼續限制可穿戴PPG設備的精度。

可穿戴光學生物傳感器：新應用

即使精度有限，PPG在可穿戴應用中也取得了成功，因為它們以非侵入性的方式 提供縱向生命體征信息，包括心率、脈搏率和脈搏血氧飽和度。此外，使用PPG 信號，先進的算法已經測量了心率變異性和血壓。

通過訪問源源不斷的健康信息，我們可以看到我們處理醫療保健的方式發生了轉變。 從信息中獲得的見解可能會為整體診斷提供信息，有時在臨床可觀察到之前 出現癥狀。

事實上，可穿戴PPG的發展遠遠超出了僅僅報告生命體征的范圍。將PPG數據作為數據融合的輸入 機器學習，標準大學的早期研究使用日常可穿戴生物傳感器測量，包括心率， 皮膚溫度，SpO2，以及對 43 個人的身體活動，以證明可穿戴傳感器可用于 識別萊姆病和炎癥的發作。從這些觀察中，研究人員開發了計算 個性化疾病檢測算法。可以肯定的是，未來將有令人興奮和雄心勃勃的應用程序。

審核編輯：郭婷