手首に装着できるフィットネスバンドやスマートウォッチは、基本的な加速度計ベースの「スマート歩数計」から、心拍数モニタリングなどの生体認証センシング機能を備えたものへと進化しています。この傾向は、急速に成長するウェアラブル市場で差別化を図ろうとするメーカーと、より効果的なトレーニングでパフォーマンスとフィットネスを最大限に高めたいと考える知識豊富な消費者によって推進されています。
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心拍数の測定精度
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運動中の追跡精度
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多くのユニークな個人のパフォーマンスを検証する
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ウェアラブルデザインのサイズと厚さの削減
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バッテリー寿命の延長
ウェアラブル システムの設計者は、非侵襲的な光学技術または電気技術を実装することを選択できます。電気的手法では通常、心拍数を測定するために、皮膚に2か所接触する胸部ストラップを使用します。この方法は通常は正確ですが、エンドユーザーはバッテリーと無線通信を備えたかさばるバンドを胸の周りに装着する必要があり、不快感や不便を感じる可能性があります。光学技術は、リストバンドに統合された光エミッターとセンサーを使用することで不快な胸部ストラップを排除できるため、好まれます。
手首型光学式心拍数モニタリングの原理
図1に示すように、LEDからの赤外線 (IR) 光がユーザーの手首の皮膚に照射されます。皮膚に入った光は吸収され、散乱し、組織、骨、静脈、動脈で反射されます。これらの弱い反射を検出するために光学センサーが使用されます。組織や骨から反射される光は時間的に不変であり、直流 (DC) レベルのみになります。心臓が拍動すると、動脈血から反射される光が変化し、交流 (AC) 信号が発生します。高度なデジタル信号処理により、DC信号が除去され、弱いAC信号から心拍数が計算されます。この処理技術は、光電式容積脈波記録法 (PPG) 信号と呼ばれる信号を生成します。
光学設計における正確なPPG信号には、多くの要因が影響します。これらの要因には、光エミッタの波長、それらの波長におけるシステムの感度、エミッタとセンサーの間隔、LEDによって生成される光の量、エミッタの数、システム内のノイズが含まれます。あるユーザーにとって理想的な心拍数モニタリング システムは、皮膚の色素や手首のその他の生理学的特性の違いにより、別のユーザーにとってはうまく機能しない可能性があります。デザイナーは、幅広い消費者層にうまく対応できるように、慎重に選択し、可能な場合は適応型のテクニックを使用する必要があります。そうしないと、顧客の不満やウェアラブル製品の返品率の上昇につながる可能性があります。ここで、心拍数モニター システム設計の重要な側面をいくつか考えてみましょう。
エミッターの波長
一般的な指先と耳を使った心拍数モニタリング システムでは、850 nm ～ 940 nm帯域の赤外線 (IR) エミッターを使用します。手首には指先や耳にあるような皮膚近くに血液が豊富な毛細血管がないため、IRエミッターは手首ベースのソリューションには適していません。緑色 (525 nm) の波長は、肌の色が薄い人の手首部分に優れたパフォーマンスを発揮することがわかっています。残念ながら、色素の濃い肌は緑の波長を吸収する可能性があります。黄色（590 nm）の波長は、色素の濃い肌に最も効果的であることがわかっています。最も多くのユーザーにわたって最高のパフォーマンスを実現するには、コストと消費電力の増加とわずかにトレードオフして、緑色と黄色の両方のLEDを使用できます。適応技術を使用して、各個人の心拍数を計算するための最適な信号を選択します。
皮膚への「光結合」
空気の隙間があると精度が低下するため、手首とウェアラブル デバイス間の光信号の結合が良好であることが重要です。柔軟なリストバンドにより、ぴったりと快適にフィットします。バンドがきつすぎると結合は改善されますが、血流が制限され、精度が悪くなる可能性があります。バンドが緩すぎると、自由に動いてしまいます。単一LEDシステムの一般的な問題は、
最適なパフォーマンスを得るには、リストバンドを腕のさらに上の位置に調整するか、わずかに回転させる必要がある場合があります。光学センサーの反対側に間隔を空けて配置された2つのLEDを使用すると、バンドの配置や傾きによる問題が最小限に抑えられます。リストバンドの片側は皮膚とよく密着しているのに、もう片側に空気の隙間があると、運動中に傾きの問題が発生する可能性があります。幅広いエンドユーザーに対して最高の精度を保証するために、ウェアラブル設計には3つのLEDが推奨されます。たとえば、高性能のScosche Rhythm Plusフィットネス バンドでは、三角形に配置された2つの緑色LEDと1つの黄色LEDが使用されています。
エミッター光エネルギー
エミッタ光エネルギーは、主にLED駆動電流、電圧、パルスオン時間、半角、および光度によって決まります。これらのパラメータのいくつかを制御できる光学センサー システムを備えているため、ソフトウェアは各個人に合わせて最適に構成できます。たとえば、緑色のLEDは順方向電圧が高いため、LED電圧と電力出力とのトレードオフが必要になる場合があります。LEDの電圧を高くすることは必ずしも可能ではないため、LEDの通常の動作パラメータの範囲内にとどまりながら、より長いパルスオン時間を使用してエミッタの光エネルギーを増やすことができます。自動検知機能により、LEDドライバ電流やLEDオン時間を調整して、個々の反射信号を最適化できます。この自動DC検知により、システムのアナログ/デジタル コンバータ (ADC) のダイナミック レンジ要件が最小限に抑えられ、弱いAC心拍数信号を検出するために信号を最適な範囲に配置することができます。
運動時の追跡精度
市販されているほとんどのリストウェアラブルデバイスの最大の弱点は、ユーザーが運動しているときに心拍数を正確に追跡できないことです。運動中の動きや生理学的アーティファクトを適切に補正することは非常に困難です。加速度計は一般的にウェアラブルで使用され、高度な信号処理と組み合わせることでモーションアーティファクトを低減する効果を発揮します。これらのアルゴリズムは、加速度計のデータを使用することで、ノイズによって破損した心拍数サンプルを拒否したり、ノイズを積極的にキャンセルしたりすることができます。これらのアルゴリズムにもかかわらず、心拍信号が一時的に失われる可能性があります。品質グレーディングを使用してセンサーデータが有効でないことを認識できる適応型アルゴリズムにより、ユーザーが運動しているときに推定技術で一貫した追跡精度を提供できるようになります。 さまざまな肌の色、民族、年齢、体重を代表する大規模なユーザーサンプルでアルゴリズムを検証することも重要です。
最終製品のサイズと厚さの削減
心拍センサーを追加すると、ウェアラブル設計にさらに多くのスペースが必要になります。既存の心臓モニタリングウェアラブル設計の多くは、アナログフロントエンド (AFE) とMCUを組み合わせた大型の個別フォトダイオードを使用しています。AFEには、LEDドライバ、ADC、アナログ フィルタリング、および制御が含まれます。アナログ フィルタリングとLEDドライバとともにADCに統合された小型の高感度フォトダイオードは、ノイズ フロアを大幅に低減し、ADCビットの使用を減らし、フットプリントを小さくすることができます。たとえば、Silicon LabsのSi114x光センサーは、高感度フォトダイオード、17ビットADC、低ノイズ アナログ フィルタリング、最大3つの動的に構成可能なLEDドライバ、およびI2Cインターフェイスを、コンパクトな2 mm x 2 mmの透明QFNパッケージに統合しています。3 mm x 3 mmパッケージの一般的なAFEと2 mm x 2 mmパッケージの個別フォトダイオードは、フットプリントが3倍大きくなります。
バッテリー寿命の延長
心拍数モニターの最大の電力消費は、通常、LEDサンプリング電力とモーション アーティファクト低減のための信号処理です。電力消費の重要な要素は、使用されるサンプル レートです。1分あたりの心拍数 (BPM) が高い運動をしているときは、正確な心拍数モニタリングを行うために、より高速なサンプル レートが必要になる場合があります。BPMに基づいてサンプル レートを変更する動的アルゴリズムを使用すると、電力を最小限に抑えながら精度を維持できます。サンプルの補間により、サンプル レートを上げるよりも消費電力を抑えることもできます。LED駆動電流を動的に変更できるセンサーは、DCレベルを自動検知して電力を削減し、パフォーマンスを向上させることができます。システム設計で1つ、2つ、または3つのLEDを動的に使用すると、消費電力を最小限に抑えながら高いパフォーマンスを維持することもできます。
結論
ウェアラブル製品における光学式心拍数モニタリング ソリューションの設計には、多くの技術的な課題が伴います。Silicon LabsのSi114xセンサー ファミリなどの高性能統合光センシング ソリューションと、臨床研究で検証された心拍数アルゴリズムを組み合わせることで、開発者はバッテリ寿命を最大限に高め、手首ベースの心拍数モニタリング デバイスの物理的サイズを最小限に抑える堅牢なウェアラブル システムを設計できます。Silicon Labsは、急成長している消費者向けウェアラブル デバイス市場において、光学式心拍数モニタリングを不可欠な機能にすることに向けて大きな一歩を踏み出しました。