量化嵌入型PPG信噪比定义以利用可穿戴设备上的PPG信号质量的调控

技术领域

本公开内容涉及在任何启用PPG的可穿戴传感器、可接近传感器、可摄取传感器和/或可植入传感器和/或所谓的可穿戴设备上所测量的光体积描记(PPG)信号的信号质量的量化，与所述信号强度有关的灵敏度分析，以及具体地定义信噪比(SNR)。

背景技术

近年来，旨在用于有关人类健康的用途的可穿戴设备及其多种相关联的传感器、算法和应用对于非侵入性且连续的检测、记录生物信号且随后将生物信号数字化为数据流已变得极有价值。可穿戴设备市场一直在经历着这样巨大的增长势头，预计将从2015年的200亿美元增长到2025年的700亿美元。现在，卓越的基于腕部且配备传感器的设备不仅普通大众买得起，而且在健身、身体健康和心理健康监测的商业领域中也无处不在，其中将由所述设备收集的数据供医疗机构、健康和寿险公司使用，甚至可能为物联网的使用和发展做出巨大贡献。

这样的设备可以利用许多不同类型的传感器以变化的精度来检测和测量生理信号的任何所述范围。传感器的类型可以包括例如心电图(ECG)、红外线(IR)、PPG和压力。利用不同类型的传感器以及若干其他因素有助于这种设备的操作效率和适销性。例如，在变化的使用条件下(例如，运动/睡眠/苏醒/积极休息等)测定PPG信号质量的能力可以极大地改善所述设备的运作，这是因为当此被实现时可以保证最小的信号质量。然而，为实现此，必须概述信号质量或信噪比(SNR)的定义。因此，可以保证算法在任何及所有条件下的最佳运行。

目前，全球有超过266家公司定期在竞争激烈的市场中生产可穿戴设备，每天都有新的竞争者进入市场。这些可穿戴设备不仅以不同型号的形式呈现，而且作为同一型号的不同版本(包括现有型号的改进版本)呈现，所有这些都是为了满足特定的用户需求以及保持在可穿戴技术的有关健康和健身领域的目标市场的最前沿。制造商之间的竞争异常激烈，以提供不仅实现最全面特征集而且还实现精确的推断、延长的电池寿命、最佳的用户体验以及符合人体工程学和美观的设计的产品。因此，当开发在所述设备中实施的硬件和软件时，能够将不同的设备针对彼此进行基准化会调控最适合特定设备的算法的定制。

另外，能够在整个使用过程中在任何和所有活动状态(例如，睡眠、苏醒、运动、积极休息等)下保证足够的信号质量提出了挑战。

电池寿命的持续时间是制造商和消费者之间的主要考虑因素。随着研究技术改进以及用户需要和需求增加，这些设备上内置特征的数目随之扩展，这强化了对附加电池功率的需求。此外，高分辨率大屏幕、计算算法效率的变化以及“始终在线”特征都是电池功率的需求的原因。

此外，PPG技术是现代可穿戴设备中最重要的电池功率消耗元素之一，在设备上存储原始数据亦是如此。

尽管更长的使用时间以及更短的充电时间对可穿戴设备的用户和制造商同样重要，但是电池容量的当前提高速度却并未跟上设备上组件消耗所述容量的速度。

无线充电尚不足够先进以在全球范围内结合可穿戴设备成功实施。

发明内容

本文所描述的实施方案涉及一种固有稳定的、便携式且可扩展的解决方案，以解决上面所提出的挑战，其中可以在所有使用条件下测定信号质量，可以保证足够的信号质量，且可以在启用PPG的可穿戴设备上节省电池功率而无需牺牲必要或期望的元素。

可穿戴数据获取设备包括用于检测生理信号的传感器，且被用于检测以及测量与穿戴者的健康有关的多种生理参数。然而，为了精确且全面地检测以及推断穿戴者的健康状况，需要在保证足够的信号质量之前对信号质量进行定义。

提出了用于量化任何启用PPG的可穿戴传感器、可接近传感器、可摄取传感器和/或可植入传感器和/或所谓的可穿戴设备的PPG信号质量，与所述信号强度有关的灵敏度分析以及具体地定义信噪比(SNR)的方法，以充分提供用于精确的算法性能的信号质量，从而随后导致电池功率的节省。

在一些实施方案中，PPG频率定义范围定义了驻留在0.35Hz至7Hz的范围内的信号频带中的PPG信号分量。在一些实施方案中，噪声频率定义范围定义了高于7Hz的PPG的频率分量，因此被归类为高频噪声。在一些实施方案中，SNR定义利用3到4秒之间的数据来估计数据的简况。在一些实施方案中，执行通过广泛研究所发现的PPG SNR测定方法，以测定特定算法是否将在任何给定设备上最佳地执行，换句话说，测定运行特定算法所需要的信号质量，从而导致增强的电池寿命。

从皮肤和/或毛细血管所反射的光可以行进至光电二极管(Pd)，或通过互补金属氧化物半导体(CMOS)技术处理。当与具有其自身的控制器的系统一起使用时，SNR控制器(SNRC)可以被用于供给这种控制器，使得系统可以被组织成模块。

本文所描述的SNRC使得能够比较两个或更多个可穿戴设备的PPG质量，而与所述设备的硬件配置无关，且还使得能够测定哪些合适的算法可以与指定的设备兼容。

所要求保护的发明包括一种控制系统，该控制系统使用目标以及计算出的信噪比(SNR)值作为输入。输出是目标光电二极管或模数转换器(ADC)的电流值，该电流值被馈送至闭环控制器(CLC)，所述闭环控制器(CLC)驱动发光二极管(LED)的强度。结果是，锁定在预定义的信号质量且同时使功率消耗最小化的系统。更具体地，在睡眠或其他无运动或低运动活动期间，显著地节省了电池功率，这转而大大延长了皮肤上的数据收集时间。

也观察到了由较深肤色个体的皮肤与由较浅肤色个体的皮肤所直接反射的光量的显著差异。在较浅肤色个体中，大量的光被反射，而PPG并未对此进行建模。在较深肤色个体中，大量的光被吸收，因此，相比于较浅肤色个体，在较深肤色个体中，初始地必须发射多得多的光以实现相同的返回。在睡眠或其他无运动或低运动活动期间，PPG SNR定义被用于评估变化分量的信号质量，从而调整目标，以使较浅肤色个体与较深肤色个体之间的变化分量相等。随后，通过使用此技术，在较深肤色个体的情况下，可以在睡眠中或其他无运动或低运动活动期间节省大量的电池功率。

当未知设备被插入基于云的计算平台时，可以通过SNR计算算法推送相关联的数据，从而产生与所实现的最大信号质量相关联的值。从可用的下游算法，可以为潜在的板上设备提供具有指定精度的特定算法，从而改善所述设备的当前信号质量。因此，可以以此种方式量化潜在的板上设备。在睡眠期间，如果个体长时间保持静止且没有出现运动效应，则PPG信号分量会显著增加。所要求保护的发明包括一种控制系统，该控制系统的功能是在睡眠时间期间显著地节省电池功率，同时确保足够的信号质量。在由某些较深肤色个体与较浅肤色个体的皮肤所直接反射的光量上也观察到显著差异，而PPG并未对此进行建模。在较浅肤色个体中，大量的光被反射，且未被建模，而在某些较深肤色个体中，大量的光被吸收。通常，设备旨在匹配不变反射的幅度，因此，相比于较浅肤色个体，在某些较深肤色个体中，初始地必须发射多得多的光，从而在不变反射上实现相同的返回，这导致某些较深肤色用户消耗更多的电池功率。在睡眠期间，控制器评估变化的分量，调整目标，从而等于变化的分量。随后，通过使用此技术，可以在睡眠期间在较深肤色个体上节省大量功率。

附图说明

附图被纳入本文中且形成说明书一部分，附图例示了本公开内容的实施方案，且与说明书一起进一步用于解释本公开内容的原理且使得相关领域的技术人员能够做出和使用所述实施方案。

图1例示了根据本公开内容的一个实施方案的SNR系统的高级概览图。

图2例示了根据本公开内容的一个实施方案的根据PPG SNR频率定义的PPG SNR测定处理的操作流程。

图3描绘了根据本公开内容的一个实施方案的如在CLC中所实施的简化的SNR控制方案的图。

将参考附图来描述本公开内容。在附图中，相似的附图标记指示相同或功能类似的模块。

具体实施方式

以下详细描述参考附图来例示与本公开内容一致的示例性实施方案。详细描述中对“一个示例性实施方案”、“一示例性实施方案”、“一实施例示例性实施方案”等的引用指示所描述的示例性实施方案可以包括具体的特征、结构或特性，但是每个示例性实施方案可能未必包括具体的特征、结构或特性。此外，这样的短语未必是指相同的示例性实施方案。此外，当结合示例性实施方案描述具体的特征、结构或特性时，结合其他示例性实施方案(无论是否明确描述)来影响这样的特征、结构或特性在有关领域技术人员的知识范围内。

实施方案可以以硬件(例如，电路)、固件、软件或其任何组合来实施。实施方案还可以被实施为存储在机器可读介质上的指令，所述指令可以由一个或多个处理器读取和执行。机器可读介质可以包括用于以机器(例如，计算设备)可读的形式存储或传输信息的任何机制。例如，机器可读介质可以包括：只读存储器(ROM)；随机存取存储器(RAM)；磁盘存储介质；光学存储介质；闪存设备；电学、光学、声学或其他形式的传播信号(例如，载波、红外信号、数字信号等)等。此外，固件、软件、例程、指令可以在本文中描述为执行某些动作。然而，应理解，这样的描述仅仅是为了方便，且这样的动作实际上是由执行固件、软件、例程、指令等的计算设备、处理器、控制器或其他设备引起的。此外，如下面所描述的，任何实施方式变型都可以由通用计算机来执行。

出于讨论的目的，对术语“模块”的任何引用应理解为包括软件、固件和硬件(诸如，一个或多个电路、微芯片或器件或其任何组合)中的至少一个，以及任何它们的组合。另外，将理解，每个模块可以包括实际设备内的一个或多于一个部件，且形成所描述的模块的一部分的每个部件可以协同地或独立于形成该模块的一部分的任何其他部件起作用。相反，本文中所描述的多个模块可以代表实际设备内的单个部件。此外，模块内的部件可以以有线或无线方式在单个设备中或分布在多个设备中。

以下对示例性实施方案的详细描述将如此充分地揭示本公开内容的总体性质，以使得在无需过度的实验的情况下、在不背离本公开内容的精神和范围的情况下，其他人可以通过应用相关领域技术人员的知识而容易地修改和/或适配于这种示例性实施方案的多种应用。因此，基于本文提出的教导和指导，这样的适配和修改旨在在示例性实施方案的含义和多个等同范围内。应理解，本文中的措词或术语是出于描述而非限制的目的，使得相关领域的技术人员根据本文中的教导来解释本说明书的术语或措辞。

图1至图3描绘了用于在可穿戴设备上收集生理数据且在所述可穿戴设备上对所述数据执行SNR计算的方法和系统。该系统可以包括可穿戴设备，该可穿戴设备包括光体积描记器(PPG)和/或用于测量多种生理信号的其他传感器、移动设备(诸如，智能电话、平板计算机或膝上型计算机)、无线通信设备以及第三方服务器(诸如，保险公司或医疗集团实体)可以访问的基于云的计算平台。

图1是示出SNR系统操作控件100的示例性操作步骤的流程图。参考图1，在操作110处，与一个或多个传感器耦合的可穿戴设备、可接近设备、可摄取设备和/或可植入设备获取一个或多个生理信号。在操作111处，以模拟形式输出所获取的一个或多个生理信号。在操作112处，借助于模数转换器(ADC)将输出数字化，该模数转换器(ADC)允许将数字信号用在微控制器、集成电路和/或其他计算设备中。

在操作113处，数字化的信号用于通过下面参考图2详细描述的PPG SNR测定方法来计算PPG信噪比(SNR)。在操作114处，参考图3(a)，PPG SNR被输出到SNR控制器(SNRC)。在操作115处，SNRC基于PPG SNR测定方法来控制SNR，且目标值被输出到闭环控制器(CLC)，如下面参考图3(b)详细描述的。在操作116处，CLC生成数字输出。在操作117处，数字输出被馈送到数模转换器(DAC)。在操作118处，DAC根据由CLC所生成的数字输出来驱动发光二极管(LED)。

也就是说，CLC测定LED应当被驱动的亮度，以完成将SNR控制到PPG的整个环，由此将LED照明亮度馈送至一个或多个启用PPG的可穿戴传感器、可接近传感器、可摄取传感器和/或可植入传感器和/或与一个或多个传感器110耦合的所谓的可穿戴设备，然后传感器输出111进入系统，如之前所描述的。

图2是用于计算PPG SNR 230的方法。在211处，在110处检测生理信号(参看图1)。信号可以被用户的皮肤或任何其他有关组织层反射，此后传感器输出(例如，如上面参考图1的操作111所描述的)被测量且被存储在微控制器单元(MCU)、FPGA或其他可编程逻辑设备的存储器中。信号被数字化(例如，如上面参考图1的操作112所描述的)且被输出为数字化的传感器输出211。信号通过高通滤波器212进行滤波，然后该高通滤波器留下PPG AC分量加上高频噪声213。高通滤波器借助于低通滤波器(LPF)212a以及信号减法器212b来实施。低通滤波器212a具有根据第一PPG频率定义的截止频率。在一些实施方案中，第一PPG频率定义可以是例如0.35Hz。由于此是一个数字滤波器，所以进行缓冲器反转以消除相移。PPGAC分量加上高频噪声213被传递通过具有根据第二PPG频率定义的截止频率的第二LPF214。在一些实施方案中，第二PPG频率定义可以是例如7Hz。实施另一缓冲器反转以消除相移，且在215处所得到的信号仅对应于AC分量。也就是说，在低通滤波器去除了所述高频噪声分量之后，信号AC 215包括无噪声的PPG信号。随后是管理数字数据所必需的序列，其中基于信号AC 215的绝对值来测定PPG信号216。在整个缓冲器上对所得信号求和217减去滤波器建立时间(filter settling time)，再除以218求和值的数目，以为此缓冲器提供平均信号AC 219。从而，测定平均信号PPG 219。

下一步骤是根据噪声频率定义范围来测定噪声分量，如图2中示出的。原始数字化的信号211进入第二HPF 220，在此它被传递通过具有7Hz的截止频率的二阶LPF 221。如之前所讨论的，实施缓冲器反转以消除相移。LPF 221从分量中去除了高频(HF)噪声，得到PPG分量值以及PPG上的低频(LF)漂移222。从原始信号211中减去223LF漂移以及PPG分量值(参看222)，以测定噪声224。对每个噪声值224求平方(225)、求和(226)且除以样本的数目(227)，从而获取平均误差值，类似于上面的算法(例如，217和218)。

由此，测定信号的平均值219以及标准偏差228。然后执行SNR计算，通过该计算将平均值219除以229标准偏差228，以测定PPG对系统噪声的SNR。因此，在第一PPG频率定义以及第二PPG频率定义之间所定义的所述频率的范围内测定SNR 230。在示例性方面，第一PPG频率定义以及第二PPG频率定义在0.35Hz高至7Hz的范围内。然而，在其他方面，第一PPG以及第二PPG的范围可以变化。参考上面所讨论的示例性方面，第一PPG频率定义以及第二PPG频率定义以外的频率(例如，低于0.35Hz或高于7Hz的那些频率)因此被分类为噪声。因此，滤波器212和220的特性显著地有助于测定截止频率。滤波器仅使用二阶滤波器以及三阶滤波器在嵌入水平上实施，以使处理功率消耗最小化。此外，滤波器是手动构造的。

图3描绘了在内部控制环(ICL)312中所实施的简化的SNR控制方案的示意图，其可以与图1和图2的上述实施方案结合。例如，ICL312可以是上面所描述的CLC的至少一部分的一个实施方案(例如，相对于图1的操作115)。例如，取决于PPG感测技术，控制环可以由光电二极管或ADC目标来驱动。在操作112处所获得的目标值可以被用作ADC目标312a的输入，以测定LED照明亮度作为输出312b。

SNR计算可以被用作算法的灵敏度分析的一个部件。例如，睡眠算法将选择一个数据块，且将执行SNR计算，且以信号的平均质量作为结果。然后，可以对与所述信号质量相关联的值进行灵敏度分析，这将产生睡眠精度值，该睡眠精度值转而指示所需要的最小信号质量。在一些实施方案中，当未知设备被插入到基于云的计算平台中时，相关联的数据可以通过所提出的SNR计算算法被推送，从而产生与所实现的最大信号质量相关联的值。从可用的下游算法，可以为待潜在集成的设备提供具有指定精度的某些算法，从而改善所述设备的当前信号质量。因此，可以以此种方式量化潜在集成到平台的设备。

当个体长时间保持静止且没有出现移动效应时，例如在睡眠时，由SNR定义所限定的PPG信号分量会显著地增加，这意味着正被推送通过的LED电流量处于与个体训练(例如，在跑步机上)的条件相同的条件。因此，通过预先测定例如在睡眠时间期间所使用的算法的所需条件，且进行相应的调整，控制器可以调整所施加的电流量，以确保维持所需的最小值。由某些较深肤色个体与较浅肤色个体的皮肤所直接反射的光量上也观察到显著差异，而PPG未对此进行建模。相比于较深肤色个体相比，在较浅肤色个体中，大量的光被反射，且未被建模。通常，设备旨在匹配不变反射的幅度，因此，相比于较浅肤色个体，在较深肤色个体中，初始地必须发射多得多的光，以在不变反射上实现相同的返回，从而对于具有较深肤色用户而言，电池功率消耗更大。在睡眠期间，控制器评估变化的分量，以调整目标，从而等于变化的分量。随后，通过使用此技术，可以在睡眠期间在较深肤色个体上节省大量的功率。这是通过控制器与已知的所需信号质量一致地减少或增加在光电二极管上所生成的光子的数目来实现的，此后针对信号强度以及噪声分量所计算出的值将被用于量化所测量的PPG信号的质量。这与所使用的LED功率量相关，因此，LED功率被降低或增加至所产生的信号质量处于所需最小值的水平。

根据光电二极管(Pd)电流和/或原始传感器输出所导出的值可以用作计算的输入。在一方面，在没有过多加速度计移动的情况下，在6次连续SNR计算之后，激活SNR控制器(SNRC)，且在嵌入水平上执行SNR计算。通过使用比例积分(PI)控制器来改变从传感器所测量的DC信号，且如果检测到加速度计移动高于预定义的阈值，则使控制器移出SNRC模式且返回至标准DC跟踪。SNRC使用SNR计算来迫使信号质量(向上或向下)达到预定义的目标数，同时将信号质量保持在安全的操作界限内。这与所生成的LED光子的数目有关，所述LED光子转而在Pd或CMOS上生成一定数目的光子。所测量的信号的DC由所讨论的控制器控制。在一方面，可以将控制器设置为将电流调节至6μA，此后控制器将设置LED以跟踪及供应期望的电流。在后端处，可以放大信号。然后采用第二控制器环来控制用于将电流量放大成大PPG信号的增益量。这两个控制器环构成CLC。

所测量的反射中的分量包括：

a.直流(DC)偏移量，该直流偏移量对SNR计算没有帮助，因此被抑制

b.低频漂移，该低频漂移包括呼吸率以及其他伪像，且在SNR计算中被抑制

c.由HR所生成的信号变化，该信号变化被用于SNR计算且以尽可能少的抑制与其余信号隔离

d.高频噪声，该高频噪声构成分量和测量噪声

SNR计算可以解释如下：

信号：

标准噪声偏差：

用于计算设备上信号质量的公式也可以被用于测定某个信号质量的故障百分比。因此，通过改变所使用的功率量，可以对控制器进行编程，以确保在已知所需精度的情况下，针对指定算法始终实现预定信号质量。

将所有原始数据存储在设备上耗尽电池功率。通过采用SNR计算算法，仅存储以指定的精度目标水平登记的数据。以这种方式，无需存储所述原始数据就可以在设备上计算质量度量。

从25Hz PPG数据来计算某些1Hz下游度量，例如心率和脉搏波形。然而，由于存储限制，大量的25Hz数据被丢弃。因此，分析用于计算嵌入的1Hz数据的PPG数据的质量是不可能的。本文中所公开的实施方案提供了一种解决方案，该解决方案关于用所述1Hz数据来周期性地记录嵌入式SNRC，从而测定何时足以记录PPG数据的信号质量。

CLC和SNRC的组合通过以下方式改善穿戴检测：将穿戴检测触发馈送到CLC，作为响应，该CLC显著地增加了目标Pd电流，因此也增加了照明光。当将计算出的SNR值馈送至CLC时，CLC评估信号质量且做出关于何时将目标Pd降低至其正常值的有根据的决策。这有助于拒绝作为不良信号质量的结果而非离开皮肤事件的穿戴检测触发。

本文中所描述的示例性实施方案是出于例示目的而非限制目的而提供的。其他示例性实施方案是可能的，且可以在本公开内容的精神和范围内对示例性实施方案做出修改。因此，具体实施方案无意限制本公开内容。准确地说，仅根据所附权利要求及其等同物来限定本公开内容的范围。