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各種智能手錶/智能手環的心率監測功能精準度怎麽樣?都有哪些技術在裏面?

2019-11-18數碼

有夥伴私信我推薦適合的智能手環,有夥伴表示內容太專業太長了表示沒有耐心看完,那就直接看前面推薦的手表即可。 如果想了解更多,可以慢慢閱讀深度原理層面的內容。

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100元價位入門級智能手環:

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恰好最近在研究類似心率手環分析,然無人邀請自己,容我孤獨寂寞冷一會兒。

過5贊開始答題。

不管到不到5贊,自己都想回答這個問題了。

第一種:PPG 光電容積脈搏波描記法原理(Photo Plethysmo Graphy)

簡單來說,反射而已,就是利用血液中透光率的脈動變化,折算成電訊號,對應就是心率。

代表產品:Fitbit charge HR & Surge

當一定波長的光束照射到指端皮膚表面時,光束將透過透射或反射方式傳送到光電接收器,在此過程中由於受到指,端皮膚肌肉和血液的吸收衰減作用,檢測器檢測到的光強度將減弱。其中皮膚、肌肉組織等對光的吸收在整個血液迴圈中是保持恒定不變的,而皮膚內的血液,容積在心臟作用下呈搏動性變化。當心臟收縮時外周血容量最多光吸收量也最大,檢測到的光強度最小。而在心臟舒張時,正好相反,檢測到的光強度最大,使光接收器接收到的光強度隨之呈脈動性變化。

附上臨床的套用論文 光電容積脈搏波描記法原理及其在臨床上的套用

為什麽經常見到的都是綠光LED?

因為在血液這種紅色液體面前,綠光的吸收率是最大的,對於數據判斷是比較準確的。
當使用者的心臟跳動時,會有更多的血液流過使用者的手腕,綠光的吸收量也會越大。在心臟跳動間隙,血液流量減少,導致綠光的吸收也會減少。

舉個例子,假設手環的發光數值為100,皮膚肌肉組織吸收恒定的10,血液總吸收為15,那反射後為100-10*2-15=65,然後動脈血過來,紅細胞含氧增多,血液總吸收變成了2被,那反射後為50,

之後會一直處於65-50-65-50-65-50-65-50-65-50……,透過計算每秒多少次脈沖變化,就得出你的心率。

不知道PPG這種方式有沒有看明白呢?
不熟悉血液迴圈方式的,可以看下這個心博與血液迴圈模型,大洋科教,順便復習下初中學過的血液迴圈知識。

它的原理就決定了它的缺點 ,如果手環和皮膚直接有很多汗液呢?那數值就會不準確。
如果你的數值是這樣變化,65-50-65-50-65-50-66-51-62-50-65等,這也會讓機器蒙逼了。

總結來說:
這種方法,測量靜息脈搏和正常有規則運動(跑步等)還是比較準的,但對於無規則的運動,如足球羽毛球等無規則運動,舉例所說的假設數值會亂蹦,會稍微準確度下降。但也是相差幾個數值來說,對於非專業人士,我感覺應該足夠了吧。

第二種:心電訊號測量,類似ECG(心電圖)
這個說的簡單點,就是你去醫院做過的心電圖,其實有點類似。不同的是,醫院需要在心口、腳上、手腕上都要加上電極,需要測量更多的數據,而腕式手表就不需要那麽多數據,僅僅心率就夠了。

簡單來說,

心臟周圍的組織和體液都能導電,因此可將人體看成為一個具有長、寬、厚三度空間的容積導體。心臟好比電源,無數心肌細胞動作電位變化的總和可以傳導並反映到體表。在體表很多點之間存在著電位差,也有很多點彼此之間無電位差是等電的。透過收集到的電極變化,經過演算法處理,可以還原出很多數值,其中可以還原出心率數值。

(圖片看看就算了,侵權聯系我刪除)

每次心跳,人的體表都會有微小的電極變化,而捕捉到這些電極變化,再經過演算法就可以還原出心率跳動的頻率。據我所知,手環內,好像jawbong UP 3采用的是心電測量技術,其它大部份都是光電技術。截圖為例

至於心率帶,一般也都采用心電測量,檢測體表電極變化,還原出心率數值。
再多說幾句,心率帶有硬性和軟性兩種材料,區別很簡單,看是不是有柔性薄膜電極。通常情況下,有柔性薄膜電極的數值會準確一點,而且沾點水會更緊密些。(想想我去測量一些對比心率數值時,會偶爾用嘴舔下然後粘上去,畫面不敢想象)

為什麽要用柔性薄膜點選?
柔性薄膜電極可以緊密地貼住胸部輪廓,光滑的電極表面沾水後會產生很強的吸附性,牢牢地粘附在皮膚表面,大大降低了運動中胸帶位移摩擦對心率訊號的幹擾。目前主流的心率表廠家比如 POLAR 博能,, SUUNTO 松拓, GARMIN 佳明,MIO邁歐等等都有相關產品,我就不做廣告了。

心電測量有什麽缺點?
我擦,必須有啊。想象你做心電圖的時候,一次都要百十塊錢,憑什麽啊?因為數據處理復雜,它測量的電極變化中,不僅僅只有心率數據而已,還有更多的資訊,心率只是其中很小的數據,各個組織器官正常和病變情況下的數據也都是不同的。微小的變化,是好事也是壞事,一方面精準,一方面更難把控。詳細可以參考@miracle,他更專業,部份圖片也是來自他那裏的。更多的醫學上心電測量的,可以看下他的回答。

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懶得再更新了,也懶得辯論了,蘋果寫的比我好N多倍。

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