15.09.2015

Design von am Handgelenk tragbaren Herzfrequenzmessern




Abbildung 1. Erfassung des IR‚ÄďLichts in einem Herzschlag-√úberwachungssystem
Abbildung 2. Beispiel eines Fitnessbands mit mehreren LEDs Lichtenergie des Senders

 

Autor: Kevin Kilbane, Silicon Labs

 

Am Handgelenk tragbare Fitness-Armbänder und Smartwatches bewegen sich von grundlegenden, auf Beschleunigungsmessern basierenden "intelligenten Schrittmessern" in Richtung biometrische Erfassung wie zum Beispiel die Herzfrequenzmessung. Dieser Trend wird zum einen von Herstellern vorangetrieben, die nach einer Differenzierung im rasch wachsenden Wearable-Markt suchen, zum anderen von gebildeten Endverbrauchern, die ihre Performance und Fitness durch noch effektiveres Training auf ein Höchstmaß steigern möchten.

Die kontinuierliche Herzfrequenzmessung in Echtzeit tr√§gt zur Motivierung von Endverbrauchern bei, ihre Workouts dem r√ľckgemeldeten Herzschlag anzupassen. Die Entwickler dieser Wearables der n√§chsten Generation sehen sich bei der Implementierung einer kontinuierlichen Herzfrequenz√ľberwachung in ihre Produkte vor eine Reihe von Problemen gestellt:

  • Messgenauigkeit des Herzschlags
  • Verfolgen der Genauigkeit w√§hrend des Trainings
  • Validierung der Performance √ľber viele einzigartige Individuen hinweg
  • Reduzierung von Abmessungen und Dicke von Wearable-Designs
  • Verl√§ngerung der Batterielebensdauer.

Die Entwickler von Wearable-Systemen haben die Wahl, entweder nicht-invasive optische oder elektrische Techniken zu implementieren. Die elektrischen L√∂sungen verwenden normalerweise Brustgurte mit zwei Hautkontakten zur Messung des Herzschlags. Diese Methode ist im Allgemeinen genau, doch m√ľssen die Endanwender ein dickes Band mit einer Batterie und einer drahtlosen Kommunikation um ihre Brust tragen, was unangenehm und unbequem sein kann. Optische Techniken werden bevorzugt, weil sie das unbequeme Brustband vermeiden und stattdessen einen optischen Sender und Sensor verwenden, der in das Armband integriert ist.

 

Das Prinzip der Herzschlag√ľberwachung mit Armb√§ndern

Infrarot-(IR-)Licht von einer LED strahlt auf die Haut des Handgelenks des Anwenders, wie in Bild 1 dargestellt. Das Licht, das in die Haut eindringt, wird absorbiert, gestreut und von Gewebe, Knochen, Venen und Arterien reflektiert. Mithilfe eines optischen Sensors werden diese schwachen Reflexionen erfasst. Das von Gewebe und Knochen zur√ľckgeworfene Licht ist zeitinvariant und ergibt einen nur auf Gleichstrom (DC) bestehenden Pegel. Wenn das Herz pumpt, ver√§ndert sich das vom arteriellen Blut reflektierte Licht und f√ľhrt zu einem Wechselstrom-(AC-)Signal. Eine moderne digitale Signalverarbeitung entfernt das DC-Signal und errechnet den Herzschlag auf dem schwachen AC-Signal. Diese Art der Verarbeitung generiert ein so genanntes Fotoplethysmographie-(PPG-)Signal.

 

Es sind viele Faktoren, die zu genauen PPG-Signalen in einem optischen Design beitragen. Zu ihnen z√§hlen die Wellenl√§nge des/der optischen Sender(s), die Empfindlichkeit des Systems bei diesen Wellenl√§ngen, die Abst√§nde zwischen Sender und Sensor, die von der LED erzeugte Lichtmenge, die Anzahl der Sender sowie das Rauschen/die St√∂rungen im System. Das Herzschlag-√úberwachungssystem, das f√ľr den einen Anwender ideal ist, kann m√∂glicherweise f√ľr einen anderen nicht zufriedenstellend arbeiten, und zwar wegen der Unterschiede in der Hautpigmentierung sowie wegen anderer physiologischer Charakteristika des jeweiligen Handgelenks. Entwickler m√ľssen ihre Wahl sorgf√§ltig treffen und, sofern m√∂glich, adaptive Techniken einsetzen, damit ein gutes Arbeiten √ľber eine breite Verbraucherbev√∂lkerung hinweg gew√§hrleistet ist. Eine Nichtbefolgung kann unzufriedene Kunden sowie eine hohe R√ľckgaberate von Wearable-Produkten zur Folge haben. Befassen wir uns nun mit einigen kritischen Aspekten des Designs von Herzschlag-√úberwachungssystemen.

 

Wellenlänge des Senders

Typische Herzschlag-√úberwachungssysteme an den Fingerspitzen oder am Ohr verwenden Infrarot-(IR-) Sender im 850-nm- bis 940-nm-Band. IR-Sender sind f√ľr Armbandl√∂sungen nicht ideal, weil das Handgelenk nicht die gleichen blutreichen Kapillaren nahe der Haut aufweist, wie sie an den Fingerspitzen oder am Ohr vorhanden sind. Es hat sich herausgestellt, dass gr√ľne (525 nm) Wellenl√§ngen in der Umgebung des Handgelenks f√ľr Personen mit heller Hautfarbe eine √ľberlegene Performance bieten. Leider jedoch kann dunkel pigmentierte Haut gr√ľne Wellenl√§ngen absorbieren. Man hat herausgefunden, dass gelbe Wellenl√§ngen (590 nm) mit dunklen Hautpigmentierungen am besten arbeiten. Um eine optimale Funktion √ľber die gr√∂√üte Zahl von Anwendern zu erreichen, k√∂nnen sowohl gr√ľne als auch gelbe LEDs eingesetzt, wobei ein geringf√ľgiger Kompromiss hinsichtlich gestiegener Kosten und h√∂herem Stromverbrauch in Kauf genommen werden muss. Mithilfe einer adaptiven Technik wird das beste Signal zur Berechnung des Herzschlags f√ľr jedes einzelne Individuum ausgew√§hlt.

 

"Optokopplung" mit der Haut

Wichtig ist eine gute Kopplung der optischen Signale zwischen dem Handgelenk und dem Wearable-Ger√§t, weil Luftspalte die Genauigkeit beeintr√§chtigen. Die Verwendung eines flexiblen Armbands erm√∂glicht eine enge, dabei aber bequeme Anpassung. Sitzt das Band zu eng, wird zwar die Kopplung verbessert, doch kann die Blutstr√∂mung eingeschr√§nkt sein, was eine geringere Genauigkeit zur Folge hat. Sitzt das Band zu lose, kann es sich frei bewegen. Ein Problem, das alle Systeme mit nur einer LED haben, ist, dass das Armband eventuell weiter oben am Arm befestigt oder leicht verdreht werden muss, um eine optimale Performance zu erreichen. Die Verwendung von zwei LEDs, die auf gegen√ľberliegenden Seiten des optischen Sensors angeordnet sind, minimiert Probleme sowohl bez√ľglich der Platzierung des Bands als auch der Verkantung. Letztere k√∂nnte w√§hrend des Trainings auftreten, wenn eine Seite des Armbands gut mit der Haut gekoppelt ist, w√§hrend die andere Seite einen Luftspalt hat. F√ľr Wearable-Entwicklungen werden deshalb drei LEDs empfohlen, die h√∂chste Genauigkeit √ľber ein breites Spektrum von Endanwendern hinweg gew√§hrleisten. Zum Beispiel enth√§lt das Hochleistungs-Fitnessband Scosche Rhythm Plus zwei gr√ľne LEDs und eine gelbe LED in einer Dreiecksanordnung, wie in Bild 2 gezeigt wird.

 

Die Lichtenergie des Senders wird in erster Linie durch den Ansteuerstrom der LED, die Spannung, die Impuls-Einschaltdauer, die Halbwinkel-Intensit√§t und die Lichtst√§rke bestimmt. Steht ein optisches Sensorsystem zur Verf√ľgung, das eine Regelung √ľber mehrere dieser Parameter erm√∂glicht, dann kann sich die Software f√ľr jedes einzelne Individuum selbst optimal konfigurieren. Beispielsweise zeichnen sich gr√ľne LEDs durch eine hohe Durchlassspannung auf, die unter Umst√§nden einen Kompromiss zwischen LED-Spannung und Leistungsabgabe erfordert. Eine h√∂here Spannung f√ľr die LED ist nicht immer technisch m√∂glich, deshalb kann durch eine l√§ngere Impuls-Einschaltdauer die Lichtenergie des Senders erh√∂ht werden, w√§hrend die normalen Betriebsparameter der LEDs im normalen Bereich bleiben. Eine automatische Erkennungsfunktion kann den Treiberstrom der LED und/oder die LED-Einschaltdauer einstellen, um das reflektierte Signal f√ľr ein einzelnes Individuum zu optimieren. Diese automatische DC-Erkennung tr√§gt zur Minimierung der Anforderungen an den Dynamikbereich des Analog-zu-Digitalwandlers (ADC) des Systems bei und bringt das Signal in den optimalen Bereich, in dem das schwache AC-Herzschlagsignal erkannt wird.

 

Verfolgung der Genauigkeit während des Trainings

Die gr√∂√üte Schw√§che der meisten kommerziell erh√§ltlichen Armband-Wearables liegt darin, dass sie den Herzschlag nicht genau erfassen k√∂nnen, solang der Anwender trainiert. Es ist eine gro√üe Herausforderung, die Bewegungen und die physiologischen St√∂rsignale w√§hrend des Trainings zu kompensieren. Normalerweise finden in Wearables Beschleunigungsmesser Verwendung, weil sie effektiv mit einer fortschrittlichen Signalverarbeitung kombiniert werden k√∂nnen, um durch Bewegungen verursachte Artefakte zu verringern. Diese Algorithmen k√∂nnen mithilfe von Daten des Beschleunigungsmessers Herzschlagmuster zur√ľckweisen, die durch Rauschen beeintr√§chtigt sind, oder sie k√∂nnen die St√∂rungen aktiv unterbinden. Trotz dieser Algorithmen kann das Herzschlagsignal vor√ľbergehend verlorengehen. Ein adaptiver Algorithmus, der durch den Einsatz von Qualit√§tsabstufung erkennt, wenn die Sensordaten nicht g√ľltig sind, erm√∂glicht Sch√§tzungsergebnisse, die eine gleichbleibenden Verfolgungsgenauigkeit bieten, wenn der Anwender trainiert. Wichtig ist dar√ľber hinaus eine Validierung der Algorithmen mit einer gro√üen Stichprobe von Anwendern, die unterschiedliche Hautt√∂nungen, ethnische Zugeh√∂rigkeiten, Alters- und Gewichtsklassen repr√§sentieren.

 

Reduzierung von Größe und Dicke des Endprodukts

Die Unterbringung von Herzschlagsensoren erfordert mehr Platz in einem Wearable-Design. Viele bereits vorhandene Wearable-Entwicklungen zur Herz√ľberwachung verwenden gro√üe diskrete Fotodioden in Verbindung mit einem analogen Front-End (AFE) und MCUs. Das AFE umfasst die LED-Treiber, ADC, analoge Filter und Regler. Eine kleinere, hochempfindliche Fotodiode, die im ADC integriert ist kann zusammen mit der analogen Filterung und den LED-Treibern ein wesentlich niedrigeres Grundrauschen haben, weniger ADC-Bits verbrauchen und weniger Platz auf der Leiterplatte beanspruchen. Zum Beispiel sind im optischen Sensor Si114x von Silicon Labs hochempfindliche Fotodioden, ein 17-Bit-ADC, eine rauscharme Analogfilterung, bis zu drei dynamisch konfigurierbare LED-Treiber sowie eine I2C-Schnittstelle in einem kompakten, transparenten QFN-Geh√§use mit den Abmessungen von 2 mm x 2 integriert. Dagegen ist die Montagefl√§che eines typischen AFE in einem Geh√§use 3 mm x 3 mm sowie einer diskreten Fotodiode in einem 2 mm x 2 mm-Geh√§use 3-mal gr√∂√üer.

 

Verlängerung der Batterielebensdauer

Der gr√∂√üte Energieverbraucher in einem Herzschlag-Monitor ist im Allgemeinen die LED-Abtastenergie sowie die Signalverarbeitung zur Verringerung von Bewegungs-Artefakten. Ein Schl√ľsselfaktor beim Energieverbrauch ist die verwendete Abtastrate. Genaue Herzschlag√ľberwachung kann schnellere Abtastraten erforderlich machen, wenn man mit hohen Herzschl√§gen pro Minute (BPMs, Beats per Minute) trainiert. Der Einsatz eines dynamischen Algorithmus, der die Abtastrate in Abh√§ngigkeit von den BPMs √§ndert, kann die Genauigkeit beibehalten und gleichzeitig den Leistungsverbrauch minimieren. Au√üerdem kann auch eine Interpolation der Abtastungen anstatt einer Erh√∂hung der Abtastrate den Stromverbrauch senken. Sensoren, die in der Lage sind, ihren LED-Ansteuerstrom dynamisch zu ver√§ndern, k√∂nnen den DC-Pegel zur Senkung des Leistungsbedarfs und zur Verbesserung der Performance automatisch erfassen. Ein dynamisches Einschalten von zwei oder drei LEDs im Systemdesign kann zudem eine hohe Performance aufrechterhalten und gleichzeitig den Leistungsbedarf minimieren.


 


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