Herzfrequenz-Sensoren für Wearables
Teil 1: PPG – Ein Verfahren für alle Fälle
Im ersten Teil unserer dreiteiligen Serie über optische Herzfrequenz-Sensoren für biometrische Wearables befassen wir uns mit der Funktionsweise entsprechender Sensorsysteme. Genauer gesagt, wie diese arbeiten und was sich mit ihnen messen lässt.
In den meisten Wearables wird die Herzfrequenz ebenso wie andere biometrische Daten mit dem PPG-Verfahren (Photoplethysmographie) gemessen. Hierbei wird Licht in die Haut geleitet und gemessen, wieviel Licht abhängig vom Blutstrom zurückgestreut wird. Diese Beschreibung ist natürlich stark vereinfacht, aber die Funktion optischer Herzfrequenz-Sensoren basiert tatsächlich darauf, dass in den Körper eintretendes Licht auf vorhersagbare Weise gestreut wird, wenn sich die Dynamik des Blutstroms ändert – beispielsweise durch Änderungen der Pulsrate (Herzfrequenz) oder des Blutvolumens (Herzleistung). Bild 1 gibt Auskunft über die wichtigsten Bauteile und das grundlegende Funktionsprinzip eines optischen Herzfrequenzsensors.
In optischen Herzfrequenzsensoren dienen vier Haupt-Bauteile zum Messen der Herzfrequenz. In der Regel sind mindestens zwei LEDs (Optische Emitter) vorhanden, deren Licht in die Haut eingeleitet wird. Photodiode und Analog Front End (AFE) fangen das vom Träger zurückgeworfene Licht auf und wandeln die daraus resultierenden analogen Signale in digitale Informationen um, aus denen aussagefähige Herzfrequenz-Daten berechnet werden können. Der Beschleunigungssensor misst Bewegungen und liefert zusammen mit den Licht-Signalen die Eingangsinformationen für die PPG-Algorithmen. Diese verarbeiten die vom AFE und dem Beschleunigungssensor kommenden Signale in eine PPG-Welle, die kontinuierliche, bewegungstolerante Herzfrequenzdaten und weitere biometrische Informationen generieren kann.
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| Bild 1. Grundsätzlicher Aufbau und Funktionsweise eines optischen Ferzfrequenzsensors (© Texas Instruments/Valencell) |
Potentielle Parameter
Aus der PPG-Welle lassen sich jedoch noch weit mehr Informationen als nur die Herzfrequenz extrahieren, zum Beispiel Atemfrequenz, Sauerstoffsättigung des Blutes, Blutdruck, Durchblutung sowie die Leistungsfähigkeit des Herzens. Die Parameter dienen vor allem dazu, die körperliche Fitness zu bestimmen und daraus Rückschlüsse über die Gesundheit zu ziehen. So ist die Leistungsfähigkeit nicht nur ein Maß dafür, wie effizient das Harz arbeitet, sondern auch ein Indikator für die kardiovaskuläre Gesundheit.
Präzise PPG-Messungen zu erzielen und dauerhaft durchzuführen ist sehr schwierig. Wenn sie jedoch gelingen, können sie wichtige Informationen liefern. So bildet ein qualitativ hochwertiges PPG-Signal die Grundlage für eine Vielzahl biometrischer Informationen, nach denen der Markt heute verlangt. Bild 2 zeigt ein vereinfachtes PPG-Signal mit den verschiedenen darin enthaltenen biometrischen Größen.
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| Bild 2. Typische PPG-Welle (© Texas Instruments/Valencell) |
Optomechanische Herausforderungen
Bei der Integration von PPG-Sensoren gilt es verschiedene optomechanische Aspekte zu beachten (Bild 3). Wird das Licht vom Gerät effizient in den Körper hinein und aus ihm heraus geleitet und gekoppelt? Dies ist entscheidend, um ein maximales Blutflusssignal zu erhalten und gleichzeitig das Rauschen aus der Umgebung (zum Beispiel durch Sonneneinstrahlung) zu minimieren.
Werden für die jeweilige Position am Körper die richtigen Wellenlängen verwendet? Unterschiedliche Wellenlängen werden teils wegen der unterschiedlichen physiologischen Zusammensetzung des Körpers an verschiedenen Stellen benötigt und teils wegen des wechselnden Einflusses von Umgebungsrauschen an verschiedenen Stellen.
Kommen im Design mehrere Emitter zum Einsatz und haben sie den richtigen Abstand zueinander? Der Abstand zwischen den Emittern ist wichtig um sicherzustellen, dass genügend großer Umfang des richtigen Blutflusses und weniger Bewegungsartefakte gemessen werden.
Ist die mechanische Anordnung so gestaltet, dass die Verschiebung zwischen Sensor und Haut bei körperlichen Übungen und Bewegung minimal ist? Dieser Aspekt kann problematisch für viele gängige Aktivitäten sein, die mit Wearables ausgeführt werden (Laufen, Gymnastik).
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| Bild 3. Die wichtigsten Herausforderungen bei der Integration optischer Herzfrequenzsensoren (© Texas Instruments/Valencell) |
Signalextraktions-Algorithmen
Auch zur Signalextraktion sollten sich Entwickler rechtzeitig entscheidende Fragen stellen und beantworten. Wurden die Algorithmen an einer vielfältigen Population erprobt? Es ist unbedingt sicherzustellen, dass das Gerät bei unterschiedlichen Hauttönungen, beiden Geschlechtern, unterschiedlichen Körpertypen und Fitnessgraden usw. funktioniert.
Sind die Algorithmen beständig gegen mehrere Arten von bewegungsbedingtem Rauschen? Die Algorithmen müssen während unterschiedlicher Aktivitäten funktionieren, wie etwa beim Gehen, beim Laufen (sowohl mit gleichbleibend hoher Geschwindigkeit als auch im Intervalltraining), bei Sprints und gymnastischen Übungen sowie bei alltäglichen Tätigkeiten (Schreiben, Autofahren, etc.).
Werden die Algorithmen fortlaufend verbessert, um mehr Anwendungsfälle und neue biometrische Größen abzudecken? Weil diese Technologie und der Wearable-Markt rasche Fortschritte verzeichnen, sind stetige Weiterentwicklungen erforderlich, um die wachsenden Erwartungen der Kunden zu erfüllen.
| Original-Publikation: Optical heart-rate sensors for biometric wearables |
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