淺析穿戴設備中的光學心率感測器

文 感測器技術（WW_CGQJS）

隨著生活節奏的加快，工作壓力的加大，越來越多的人開始注重健身，如此一來，可穿戴健身追蹤設備就變得很流行。如果仔細觀察，會發現身邊已經有很多朋友開始使用這類設備，或用於健身或用於減肥，這些設備可以記錄健身數據，方便用戶跟蹤健身進度。用戶能夠一直關注自己的行動曲線。

目前，市面上的健身追蹤器已經進展到了第二代甚至第三代，昔日最原始的計步器已經被升級版設備所替代，更新的設備配備測高計和加速度計等，幾乎可以追蹤一切行為，從用戶爬了多少個台階到用戶昨晚的睡眠質量如何等，基本全面覆蓋。

光學心率感測器的測量原理

光電容積脈搏波描記法，這個名字讀起來實在是高端，其實說簡單點就是利用光測量脈搏的一種技術：血液是紅色的，反射紅光，吸收綠光。穿戴設備通過光學心率感測器檢測特定時間手腕處流通的血液量。心臟跳動的一瞬，手腕處流通的血液量增加，吸收更多綠光；而心跳間隙，吸收的綠光就少一些。LED光每秒閃動數百次，計算出每分鐘的心跳次數，也就是心率。

當LED光射向皮膚，透過皮膚組織反射回的光被光敏感測器接受並轉換成電信號再經過AD轉換成數字信號，簡化過程：光-->電-->數字信號

大多數設備都是把綠光作為感測器光源，之所以選擇綠光主要是考慮到一下幾個特點：

1.皮膚的黑色素會吸收大量波長較短的波；

2.皮膚上的水份也會吸收大量的UV和IR部分的光；

3.進入皮膚組織的綠光(500nm)——黃光(600nm)大部分會被紅細胞吸收；

4.紅光和接近IR的光相比其他波長的光更容易穿過皮膚組織；

5.血液要比其他組織吸收更多的光；

6.相比紅光，綠（綠-黃）光能被氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白吸收；

總體來說，綠光——紅光能作為測量光源。早起多數採用紅光為光源，隨著進一步的研究和對比，綠光作為光源得到的信號更好，信噪比也比其他光源好些，所以現在大部分穿戴設備採用綠光為光源。但是考慮到皮膚情況的不用（膚色、汗水），高端產品會根據情況自動使用換綠光、紅光和IR多種光源。

雖然知道了上面的幾個特點，但是還不足以弄清楚為什麼通過光照就能測出心率、血氧等參數呢？

當光照透過皮膚組織然後再反射到光敏感測器時光照有一定的衰減的。像肌肉、骨骼、靜脈和其他連接組織等等對光的吸收是基本不變的（前提是測量部位沒有大幅度的運動），但是血液不同，由於動脈里有血液的流動，那麼對光的吸收自然也有所變化。當我們把光轉換成電信號時，正是由於動脈對光的吸收有變化而其他組織對光的吸收基本不變，得到的信號就可以分為直流DC信號和交流AC信號。提取其中的AC信號，就能反應出血液流動的特點。我們把這種技術叫做光電容積脈搏波描記法PPG。

光學心率感測器的作用

穿戴設備的大熱，使得心率測量隨之大為盛行。而當前的心率測量無非於兩方面的作用：

一是反應我們的身體健康狀況，及時發現可能與心臟有關的問題。

二是對於健身愛好者的運動指導，通過了解心率狀況以便對鍛煉強度進行控制，避免身體「吃不消」。

也許，對一個心率正常的人來說，追蹤心率的意義不大。但相信隨著移動心率測量技術的發展，攜帶型心率設備終將在我們的生活中發揮舉足輕重的作用。

光學式心率感測器到底有多准？

外媒曾測試了幾款主流的心率監測手錶及腕帶，並將數據與Polar V800及Suunto Ambit3兩款心率帶所獲得數據進行對比。測試者同時佩戴智能手錶/腕帶和心率帶，進行數次多公里的慢跑運動，然後將數據進行最終對比。

Polar心率帶與Garmin Forerunner225運動手錶心率數據對比

Polar心率帶（橙色）與阿迪達斯miCoach運動手錶（藍色）心率數據對比

Suunto心率帶（橙色）與Basis Peak（藍色）心率數據對比

首先，是Polar心率帶與Garmin Forerunner 225運動手錶的對比，可以看到曲線圖前端擁有較大差異，而在跑步中途、心率逐漸平穩的狀態下，錯誤率約為10%。而阿迪達斯miCoach運動手錶的準確率約為86%，錯誤率為14%；Basis Peak則最不準確，平均錯誤率達到了25%。

不過，測試方也表示，這並非一項科學實驗室級別的測試，基礎是建立在心率帶在不運動、或慢跑時更為準確。

顯然，非官方和醫療級別的測試均說明，目前採用光學心率感測器的智能手錶、腕帶、手機的準確性並不是100%，畢竟人體是一個非常複雜的結構。不過，此前也有媒體稱，Aapple Watch在與心率帶的測試中獲得了99%的數據同步率，證明其光學心率感測器擁有極高的準確性，這可能是該領域的一個進步。

影響光電式心率感測器設備測量的主要因素

光線干擾

事實上，光電式心率測量設備最大的技術障礙是如何將生物特徵信號從干擾中分離出來，特別是運動干擾。不幸的是，當把光線射入一個人的皮膚時，只有一小部分光量子返回給感測器，並且收集的所有光量子，只有百分之一或千分之一是由心臟收縮的血流量調節的，剩下的都分散在非搏動性生理物質上，例如皮膚、肌肉、肌腱等等。因此，當這些非搏動性生理物質四處移動，比如在鍛煉或者日常生活活動中，由此導致的光線隨著時間變化運動躁動分散是很難從光線隨著真實血流量的分散中區分出來的。周圍光線干擾還加劇這個問題的嚴重性，比如隨著時間的變化，太陽光的干擾可以完全滲透到光電探測器中，甚至創造出近似生理性質的脈動信號。

膚色

人類擁有非常多種不同的漂亮膚色，多到以至於菲氏量表為膚色數值分類和對紫外線的反應而提供了7個類型的標準。不同的膚色對光的吸收是不同的，因此每一種膚色的特點在於都有不同的吸光圖譜。那麼，這意味著光電式心率測量設備感測器捕獲的光的強度和波長是取決於穿戴感測器的人的膚色的。例如，深色皮膚吸收綠色光較多，這也表明了為什麼大多數設備採用綠色LED作為光線發射器，限制了透過深色皮膚準確測量心率的能力的問題。這同樣暴露出透過紋身的皮膚測量心率的問題，這也是蘋果被人們詬病的「紋身門」，手腕有紋身的蘋果手錶用戶發現顯示屏上的數據顯示非常微弱，甚至沒有。

交叉問題

光電式心率監測器存在由於周期性活動期間的運動而產生的交叉干擾方面的問題，這個問題面臨的最大的挑戰是這種活動帶來持續性的相同重複的動作。這點在記錄慢跑和跑步期間的步伐頻率時最常見，因為這些數據通常與心跳頻率（140-180下／步數每分鐘）處於同一個基本區間里。許多光電式心率監測設備面臨的這個問題使得運演算法則很容易將通過光電監測數據錄入的步伐速率錯誤解讀成心率。這就是為人所知的「交叉問題」，因為在圖表上查看這些數據時，當心率和步伐速率發生重疊，許多光電式心率監測設備傾向於鎖定步伐速率並將其顯示為心率，儘管心率可能會在重疊後發生巨大改變。這個交叉干擾的問題在蘋果表上體現很明顯。

和其他腕部的光電式心率測量設備技術相比，很明顯蘋果表在「交叉」時顯示的心率監測失敗，標籤1到4人的步伐速率和心率相似，蘋果的數字信號不能將它們區分開來。第2處交叉有超過兩分鐘把心率讀成了步伐速率。

感測器在人體上的位置

設備在人體上使用時面臨的獨有的挑戰是位置的不同會導致測量數據產生顯著的區別。最主要集中在三個部位：

1、耳朵－－在音頻耳塞里

2、胳膊－－在上臂臂章上部或者下臂上

3、手腕－－在智能手錶或者運動追蹤器上

事實表明，腕部是最不能做到精確測量的部位之一。因為這個區域（肌肉、肌腱、骨頭等等）會產生更高的光線干擾，並且血管結構有高度的變異性。前臂部位被認為是更好的選擇，因為在那裡的皮膚表面有更高的血管密度。然而，對於光電式心率監測設備來說，耳朵是至今為止被認為最佳的部位。因為那裡只有軟骨和毛細血管，即使身體在運動也不會移動太多，因此大大減少了必須被過濾的光線的干擾。特別是，密集的動脈集合存在於抗耳屏耳和外耳之間。

上圖表明生物識別耳機和胸帶都能很好的排列，而腕部的光電式心率測量設備則做不到。

低灌注

灌注是身體將血液運送到毛細血管床的過程。在膚色上，不同種族之間灌注的水平是有極大差別的，像肥胖、糖尿病、心臟疾病和動脈疾病等問題都會降低血液灌注水平。低水平灌注，特別是在四肢上，會對光電式心率監測設備形成挑戰，因為信號和干擾的比率可能會大幅降低，低水平灌注和低水平的血流信號是相關聯的。不幸的是，低水平灌注在當今社會太常見了。所以，這也是一個很大的問題。幸運的是，在大多數由於低水平灌注導致光電式心率監測設備失敗的案例中，心臟信號會在幾分鐘的熱身後重新恢復，即開始動脈血流流入毛細血管和小動脈的新循環。

光學式心率感測器使用時的注意要點

儘管現在市場上絕大部分的心率測量穿戴設備都採用的是PPG的測量原理，無論是從測量還是使用上來看都比較方便。但唯獨在測量精度、穩定性方面卻時常表現得不盡如人意，誤差較大。

在腕帶式心率測量設備的使用過程中，通常會要求攜帶者佩戴嚴實，以避免漏光而使得環境光線對測量產生干擾。

此外，皮膚的顏色、毛髮和汗液也多多少少會對測量造成影響。一般來說，膚色越深的人光線越是難以穿透。而膚色越淺的人，反射光則在明亮的光束下又越容易散掉。為此，我們也從用戶反饋中窺得其中端倪。一位Samsung Gear 2的黑人用戶表示：膚色深的人根本用不了！我膚色還不算最深的，但是設備卻沒有一次能正常工作。而當我把感測器移到指尖（手上膚色較淺的地方），設備就能好好運作。

影響光學心率測量設備精度的還有另一個重要因素，那就是測量點的選擇。由於腕部毛細血管狹窄，當血液循環至此時，流速已經慢了下來，無法真實反映及時心率。從上面的一個例子不難發現，人體指尖也是準確測量心率的一個絕佳位置。甚至有實驗顯示，在指尖處測量心率的精度要比手腕處高。這主要是因為指尖有一條直通心臟的動脈血管，血液的流速緊隨心臟每一次的怦動。而指尖皮膚呈半透明，有利於光的穿透，這進一步方便了光學感測器在指尖的讀數。

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