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Valencell先進的PPG傳感器有什么作用?

微流控 ? 來源:MEMS ? 作者:麥姆斯咨詢王懿 ? 2021-07-04 15:59 ? 次閱讀

全球領先的生物識別技術公司Valencell的免校準、無袖帶血壓監測技術僅使用佩戴在耳朵、手指或手腕上的光體積變化描記圖(PPG)傳感器和慣性傳感器即可實現。

監測、了解和獲得血壓水平,對于個人當前和未來的健康至關重要。借助Valencell先進的PPG傳感器,人們將能夠每天通過耳朵、手指或手腕跟蹤血壓測量值。

據介紹,在過去十年中,Valencell一直在為可穿戴設備和可聽戴設備開發創新的傳感器技術,以實現有效的健康監測結果。最近,他們的研究人員開發了一種免校準、無袖帶血壓監測技術,可用于一系列可穿戴設備,包括智能手表、健身帶、貼片和脈搏血氧儀指夾等,以提供準確的健康指標。該血壓監測解決方案只需要三項關鍵參數——PPG信號、運動信號和靜態生物特征(身高、體重、年齡、性別)。

與心電圖(ECG)或脈搏傳輸時間等其他監測方法不同,該項技術只需要來自PPG傳感器和慣性傳感器的數據。例如可以讓用戶通過佩戴集成上述兩種傳感器的TWS耳機,即可一整天獲得精確的讀數。這些傳感器數據以及用戶的身體特征由Valencell BP評估軟件在一個嵌入式模型中進行處理后獲得血壓數值,該嵌入式模型利用機器學習技術和來自數以萬計的患者數據創建而成。

主要研究結果

Valencell進行了一項實驗調查,根據ISO 81060-2 (2018)標準來驗證無校準血壓監測技術的性能,對照組采用手動血壓袖帶測量和自動血壓袖帶測量。超過4000名參與者接受了三種連續血壓測量:手動聽診血壓讀數、自動示波袖帶血壓讀數、手指血流量的PPG讀數。將手動聽診血壓讀數作為訓練的基本依據,Valencell開發了一種先進的機器學習模型,以根據手指PPG傳感器數據預測收縮壓和舒張壓測量值。與手動聽診血壓讀數相比,手指血流量的PPG讀數的收縮壓(SBP)和舒張壓(DBP)的準確度分別在0±7.9 mmHg和0.4±7.4 mmHg以內。

Valencell可穿戴血壓監測技術

“我們希望將過去只能在醫院環境中使用的技術應用到人們已經佩戴的設備中,作為他們生活方式的一部分。我們采用的核心技術旨在為用戶在日常生活中提供抗運動干擾的心率識別和其他生物識別功能。然后,我們基于該核心技術構建了機器學習層。”Valencell總裁兼聯合創始人Steven LeBoeuf博士解釋說,“該機器學習層將某人的實際血壓與其血流信息聯系起來。我們使用這種能夠耐受運動的PPG技術來測量血流和血管的變化。”

PPG傳感器能夠為用戶提供有用的健康信息,與其他機制相比,它可以在身體內的一個位置測量更多的信息。PPG傳感器利用紅外光來感知身體的運動,以觀察其如何與組織相互作用,并收集必要的信息,從而確定諸如心率、呼吸頻率或血流量等指標。

PPG傳感器的噪聲消除

構建基于PPG傳感器的機器學習模型需要從身體的不同部位(包括耳朵、手指、手腕和手臂)收集大量數據——5000名受試者的50000個數據集。收集之后,數據在設備的微小芯片上進行處理,然后通過遙測裝置發送到移動設備。第一個讀數大約在30秒內發送,然后每秒鐘更新一次血壓。

盡管PPG長期以來一直用于測量血流變化并將這些變化轉化為脈搏率,但Steven LeBoeuf博士解釋說,在擴展這項技術時面臨的一個主要障礙是運動噪聲。PPG傳感器對運動極其敏感,因此在開發過程中,該團隊非常注重將PPG傳感器發射的紅外光引導到身體的正確位置,以消除處理過程中的噪聲,并對血流信號進行適當濾波。

通過上述消除運動噪聲的工作,Valencell能夠生成“干凈的”PPG信息,并可以利用機器學習模型進一步處理這些信息,以便做出其他重要的健康預測。

Valencell血壓監測工作原理

PPG傳感器首先發射紅外光照射到人體內,然后利用光電傳感器檢測經過人體血液和組織吸收后的反射光強度情況,描記出血管容積在心動周期內的變化,從得到的脈搏波形中計算出生物特征,包括心率、血氧和呼吸頻率等。Valencell血壓監測技術利用PPG和運動數據,以及用戶的年齡、體重、性別和身高,作為嵌入式機器學習模型的輸入信息,然后通過計算獲得血壓。該模型具有袖帶式血壓測量性能,但無需使用袖帶。

“使用‘干凈的’PPG信息可以做很多健康相關的事情,而其他傳感方式則無法做到這一點。我最樂觀的預測是,在10至20年內,幾乎所有的醫療可穿戴設備都將集成PPG傳感器。”Steven LeBoeuf博士說道。

“我們現在為下一代健康監測技術所做的一些研究就是利用這些信息來預測血糖濃度將會升高還是下降。”Steven LeBoeuf博士補充說,“我們的目的不是測量葡萄糖水平,而是預測葡萄糖峰值或下降趨勢。如果你可以使用一個已經佩戴已久的設備(非侵入性)預測血糖濃度趨勢,那真的會改變健康監測的游戲規則。”

輸出有效的健康監測結果

“我們經常會遇到這樣的問題:健康監測接下來會發生什么?下一個偉大的傳感器技術將是什么?”Steven LeBoeuf博士表示,“實際上,我們更多關注大規模應用現有技術,然后在數據科學和機器學習的基礎上進行努力,以呈現新的健康信息見解。”

可穿戴傳感器(例如Valencell開發的PPG傳感器)在提升公共衛生價值方面具有巨大潛力,既可以改善健康狀況,也可以為有需要的人提供更易于把控的成本。據預測,可穿戴設備將繼續發展,最終可能被用來幫助提示疾病的早期階段,包括癌癥或帕金森氏癥。

Steven LeBoeuf博士補充說:“我認為,可穿戴設備對公共衛生所做的很多事情都將體現在篩查方面,作為可能出現問題的早期指標,提供能夠以低成本改善健康的干預措施。而且它不一定需要任何科學突破或新的傳感器技術,這些技術如今已經存在了。但是需要大規模數據訓練及整合,才能輸出有效的健康監測結果。”

責任編輯:lq6

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原文標題:Valencell超小型PPG傳感器和機器學習技術實現可穿戴血壓監測

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