传感器能否提供可靠的数据取决于目标信息、部署的算法以及给定用例的具体细节。光学生物传感已成为智能手表和健身可穿戴设备的主流功能，为支持预防性医疗保健、慢性疾病管理和远程患者监测提供可操作的见解。Maxim Integrated的医疗技术专家Ian Chen在他的博客文章中概述了光学生物传感器收集的光电体积描画(PPG)数据的相互作用。什么是光电容积描记术数据？看看传感器性能和算法之间的相互作用。
PPG测量通过组织反射(后向散射)或透射的光，以调查每次心跳时血容量的变化。研究者和医生通过对PPG数据进行不同算法的处理，得到了心率、呼吸频率、氧饱和度、血管黏度、静脉回流、冷敏感性、血压、心排血量等信息。捕获的PPG数据能否可靠地提供所有这些见解取决于许多因素。
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当我们将信噪比(SNR)作为PPG数据可靠性的衡量指标时，我们发现，特定最终用途中的测量环境和底层PPG系统设计在确保可靠性方面起着根本作用。考虑以下参数:
- 光学配置，包括光的波长，发光二极管(LED)的效率和视场，光电探测器(PD)的响应性，以及光路的设计。这些因素中的每一个都影响传感系统的当前传输速率(CTR)。
- 受试者的肤色、皮肤温度、血液灌注、传感器在身体上的位置均影响灌注指数(PI)。对于大多数用例，受试者的皮肤特征超出了设计师的控制范围。虽然医疗实践通常从手指和耳垂采集PPG数据，但这些位置可能不方便进行动态和长期监测。因此，许多设计期望并接受较低的PI值。
- 光学元件和系统设计最终控制了PPG系统中的噪声。在大多数可穿戴应用中，NTX和NRX可以通过选择具有更好的固有信噪比性能的模拟前端来最小化。这一点尤其重要，因为CTR通常是一个很小的数字，特别是当小型化或其他工业设计考虑因素可能限制光学设计时。因此，方程分母中的噪声项开始占主导地位。
- 通过增加LED功耗来提高信噪比。当所有这些都失败时，设计师仍然可以通过提高LED电流来获得可靠的PPG数据，当然，这大大增加了系统功耗。此外，过多的功耗可能会导致系统中的其他复杂性，从而损害数据可靠性。
一般来说，信噪比差代表数据可靠性不足，而运动伪影等其他因素可能会在不同程度上影响不同PPG数据衍生信息的可靠性。阅读Chen的博客可以更好地理解PPG数据中可以嵌入的信息，以及这些信息如何最终为可穿戴设备消费者提供更好的健康和福祉见解。
