醫療健康健康行業面臨三大挑戰：人口老齡化，慢性病例數量急劇增加，醫療健康費用爆炸式增長。預計未來20年，老年人口將呈指數增長。到2030年，1/3的歐洲人將超過65歲，其中40%需要協助。如果不能得到充分的照料，老年人將會有喪失獨立性的風險。因此，老年人高度期望獨立自主的生活方式。但是，老年人獨立自主的生活方式常常伴隨著高風險。目前已經開發出許多利用各種傳感器實現的智能家居技術，以跟蹤和監測家中老年人的活動，協助他們獨立生活。配備傳感器網絡的樓宇和城市環境為老年人和病人提供了維持獨立性的機會。

環境輔助生活系統(AAL)在這方面可提供一系列好處，包括連接病人、醫生和醫療設備，從而大大提高治療和護理的效率。通過這種連接，無論病人在哪里，都可以自動記錄并評估病人的活動和健康數據。因此，僅當病人的健康狀況實際惡化時，才需要呼叫醫務人員。這樣做的目的是降低醫療健康行業的成本并改善病人護理，即使病人不再在醫院里接受持續監測，而是在家里進行日常監測。

人類行為分析和活動識別是當今AAL系統不可缺少的一部分。準確可靠的監測，以及在需要時實時動作，是這些系統的必然要求。烹飪、睡覺和打掃衛生等日?；顒邮欠从忱夏耆嘶虿∪松眢w能力的良好指標。因此，若一個系統能夠自動識別這些活動，那么就可以自動進行健康監測，為醫務人員提供客觀的測量。這種系統應能檢測任何異常情況，如突然昏倒等，并立即采取動作。因此，活動監測系統是未來健康應用的關鍵環節。

本文介紹一種綜合家用健康監測系統，其中包括一個基于視覺的活動監測系統和一個生命體征監測系統。該系統的作用是監視個人活動，同時能夠在該人執行活動時監視其生命體征?？纱┐麽t療技術與嵌入式視覺技術的整合（綁定）是實現真正家用健康監測系統的關鍵。

基于視覺的檢測

到目前為止，活動監測市場主要由視頻監控技術主導。然而，隨著這種活動監測轉向家庭環境，視頻分析的基本缺陷，例如侵犯被監測者的隱私、需要傳輸的數據負載量很大等，導致其不適合此類應用。嵌入式視覺檢測技術的出現有助于克服這兩個問題。嵌入式視覺檢測平臺在邊緣節點執行實時處理，系統輸出僅對遙測/處理數據有用，故而消除了隱私問題，因為傳輸的數據不是視頻或圖像（這會侵犯隱私），而只是活動數據，如烹飪、打掃衛生或睡覺。由于只有遙測數據被傳輸，所以降低的數據速率可節省90%以上的帶寬需求，相比于視頻傳輸，成本大幅降低。

活動監測嵌入式視覺系統包括探測人員、追蹤人員移動、識別其習慣的姿勢和活動。嵌入式檢測平臺的典型架構通常包括以下部分：

光學系統 （CMOS傳感器加鏡頭）：用于捕捉圖像。正確的光學配置需要根據視場、系統配置和房間幾何形狀來定義。有時CMOS傳感器可能會做一些圖像預處理，從而減少嵌入式處理器的處理負荷，進而降低系統功耗（如果占空比適當）。

處理系統: 處理器是此系統的核心，預期要處理大量控制、檢測和接口工作，而功耗和占用面積必須非常小。嵌入式系統平臺中的處理器，對光學系統捕獲的圖像運行圖像處理算法。處理完成后的系統輸出只是遙測數據。在家庭健康場景中，輸出可以是關于人的活動，例如他/她是否正在睡覺、打掃衛生或已經跌倒。

連接: 嵌入式視覺系統中的連接可以是有線或無線。但在家庭環境中，很有可能是無線連接。由于輸出只是遙測數據，而不是原始視頻數據，所以要傳輸的有效載荷大大減少。數據隨后傳輸到云平臺，經過進一步處理后，以應用程序的形式實時提供給護士或監護人。

云/數據分析: 這構成系統的后端。云基礎設施不僅提供應用程序形式的實時數據訪問，還可以運行后臺數據分析算法來識別家中活動的趨勢。

圖1. 家用綜合健康監測系統。系統監測人員活動和生命體征參數

系統設計考慮和主要挑戰

可靠性: 活動監測系統以可靠、安全、準確的方式提供活動信息是至關重要的。此外，在發生緊急情況時，系統必須能夠準確檢測緊急環境并發出警報，同時要減少誤報的產生，防止意外聯系相關人員或緊急調遣系統。

延遲: 能否對活動監測系統產生的警報作出即時響應/動作/報警，是決定安全系統真實潛力的一個指標。監測活動（無論是睡覺、行走、打掃衛生還是緊急情況）的基本功能應該即時報告，以使事件發生和報告之間的時間延遲較短。

防篡改: 最后，活動監測系統需要有盡可能好的防篡改能力。篡改可能發生在系統的任何部分，無論是終端節點、無線/有線連接還是數據控制和分析周期結束時。樓宇自動化系統/網絡攻擊是安全系統和家用監測系統非常關心的話題。

ADI公司嵌入式視覺檢測平臺

ADI公司的BLIP（Blackfin?低功耗成像平臺）是一種低成本、低功耗、高性能的嵌入式視覺檢測平臺，可以運行大量實時檢測和圖像處理算法。BLIP由ADI公司的Blackfin系列處理器ADSPBFxxx組成，非常適合嵌入式視覺檢測算法。有關BLIP和ADI產品的更多信息，請訪問 analog.com/blip。

精確、緊湊、低功耗生命體征測量

2016年1月初在美國拉斯維加斯舉行的CES展會上，ADI公司首次展示了這一解決方案。演示的生命體征測量(VSM)包括心率和活動，通過戴在手腕上的手表顯示。

這款手表內部有一個模塊化結構，它包括一個嵌入ADI新型Cortex?-M3微控制器（目前市場上功耗最低的M3控制器，名為ADuCM302x）的主板和一個2.4 GHz無線電收發器，支持通過Google Thread協議發送VSM數據。子板上有一個光度測量前端 ADPD103，其周圍有三個綠光LED和一個光電二極管，以及市場上功耗最低的三軸加速度計 ADXL362。這兩個器件彼此同步，以更有效地補償人的移動。

ADPD107是一款光度測量前端，工作原理是反射式光學測量，通過LED驅動器發送8 mA至250 mA的電流，以照亮器件的外部LED。這些LED照亮皮膚，并通過光電二極管使用反射測量，因此信號由前端采集，然后經過放大、濾波、積分和14位ADC轉換，再通過I2C接口傳輸到主機。

讓LED和光電二極管外置有多個優點：允許選擇LED數量、LED顏色及其電流強度，尤其是LED與光電二極管的間隔可以達到較優狀態，使調制指數較大（其設置交流/直流比，從而決定反射信號的質量）。您還可以選擇光電二極管的尺寸（后者越寬，調制指數會越高），并且可以添加一個超低噪聲和低功耗的電流放大器。

圖3. 綜合健康監測系統框圖

根據執行的測量類型（HRM——心率、脈搏血氧飽和度）和皮膚上的測量位置來選擇LED顏色。為在手腕上測量心率，我們選擇綠光LED，因為對于500 nm到600 nm波長，其血紅蛋白吸收率是較高的。當心臟跳動時，血液在手腕中流動，對綠光的吸收效果很優異。在兩次心跳之間，吸收會減少。讓綠光LED每秒閃爍數百次，ADPD107便可計算出每分鐘的心跳次數，這就是您的心率。建議讓綠光LED與光電二極管隔開3 mm或更多（若方便的話），以提高調制指數，如圖3所示。

圖4. 調制指數與LED和光電二極管之間隔的函數關系

若要測量脈搏血氧飽和度，則應選擇一個紅光LED和一個紅外LED，我們將用手指來練習（使用這種方法時，我們也可從HRM獲益），因為它有很強的毛細血管濃度。脈搏血氧測定是醫生用來評估和快速控制患者呼吸功能的非侵入性方法。通過光電二極管的紅光和紅外光的比率表示血液中氧合血紅蛋白與脫氧血紅蛋白的百分比。血液中的氧飽和度也被稱為SpO2。

因此，血氧測定的基礎是測量血液毛細血管中血紅蛋白的光吸收率，具體來說是測定每個紅細胞的氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白的比率：

98% SpO2意味著每個紅細胞含有98%的氧合血紅蛋白和2%的脫氧血紅蛋白

ADI公司還為不需要對光學測量進行大量優化的表面受限應用提供模塊解決方案（模擬前端、光電二極管和LED在同一封裝中）。因此，包含紅光LED和紅外LED的 ADPD142支持在手指上進行SpO2測量。其后續產品 ADPD144提供一種改進的機械設計，可減少內部光污染（即LED與光電二極管之間的直射光）。其24,425次樣品測量的平均測量誤差為2.6%，因此符合FDA要求。ADPD144的封裝尺寸為5 mm×2.8 mm，高度為1.35 mm。

如上所述，為使調制指數較大，從而使測量信號質量較好，LED和光電二極管之間必須有最小間隔，這在空間受限的模塊中可能不是較佳的。因此，對于運動手表之類因運動、排汗和皮膚/手表接觸位移而受到額外限制的應用，ADI公司建議只使用由光度測量前端在外部提供LED和光電二極管的解決方案。

在軟件方面，ADI公司提供光度傳感器和加速度計的驅動程序，并在CES上推出了自己的運動補償算法，該算法運行在Cortex-M3內核 ADuCM3027上，只需1.5 MIPS、13 kB ROM和7.8 kBRAM。這是一個重大突破，因為在此之前，此類算法需要浮點運算，因此需使用更耗電且更昂貴的Cortex-M4型處理器。

還應注意，皮膚顏色或紋身會影響測到的反射信號質量。建議不要將該解決方案放在紋身上。對于深色皮膚的人來說，調制指數略有降低，因此需要優化解決方案的光學設計。

超低功耗平臺

現在，我們來嘗試確定之前討論的手表的功耗，假設我們在Cortex-M3 ADuCM3027上執行運動補償算法，并通過一些特征來確定LED功耗。

ADPD107在一個或兩個時隙上發送一個LED脈沖序列。因此，不同LED可以對應不同的脈沖數量。ADPD107的功耗為AFE和LED功耗之和。

以下述條件為例：

FS = 100 Hz; 2個時隙；脈沖周期A = 20 μs；脈沖周期B = 40 μs

脈沖數目A = 4；脈沖數目B = 8

LED最大電流A = 25 mA；LED最大電流B = 100 mA3 μs

脈沖持續時間A = 3 μs；脈沖持續時間B = 3 μs

故LED_A的有效電流=(3 × 4/10000) × 25 mA = 30 μA

故LED_B的有效電流=(3 × 8/10000) × 100 mA = 240 μA

AFE的A通道電流 =FS((20 + 脈沖數 × 脈沖周期) × Vddpeak + 0.13) =100((20 + 4 × 20) × 0.0093 + 0.13) = 106 μA

AFE的B通道電流 =FS((20 + 脈沖數 × 脈沖周期) × Vddpeak + 0.20) =100((20 + 8 × 20) × 0.0093 + 0.20) = 187 μA

ADPD107的總功耗（包括兩個LED的功耗）為563 μA

如上所述，ADI公司開發的運動補償算法只需要1.5 MIPS便可工作，近似計算運行頻率為1.5 MHz。ADuCM3027的功耗為38 μA/MHz，故微控制器功耗為57 μA。ADXL362在100 Hz采樣頻率時消耗2 μA，故AFE和LED、Cortex-M3以及加速計系統在這個例子中消耗622 μA。如此低功耗可較大限度地延長使用時間，而無需為該手表內置的LiPo電池充電。待機模式下，ADPD107功耗為3.5 μA。其后續產品的功耗將減少到1 μA。

應當注意的是，這個例子的功耗計算并非針對某種精確應用。目標應用、通過LED的電流和采樣頻率與系統功耗直接相關，實際結果可能比上述值更好或更差。

盡管如此，ADI公司的低功耗解決方案有助于減少醫療健康設備的充電時間和功耗，讓老年人能夠過上更加獨立自主的生活。

審核編輯：郭婷