Maxim Integrated PPG Algorithms Specifications

Abstract

Maxim Integrated的PPG算法提供完备的健康状况测量，包括生命体征 (心率、心博间期、SpO2和呼吸率) 测量、活动跟踪和健康状况监测(睡眠质量评估、压力水平及运动训练测量)。目标产品针对智能健康、健身数据测量等应用，以超高精度和最优电源管理支持每周7天、每天24(24/7)的连续监测。

引言

Maxim针对智能健康和健身数据测量推出的算法旨在为可穿戴产品创建最先进的功能，帮助用户快速地将产品推向市场。可穿戴心率监测(WHRM)产品包括心率(HR)和活动跟踪算法，非常适合心率检测、心跳检测、步数测量和活动分类。目标产品针对智能健康和健身数据测量等应用设计，经过优化的电源管理支持7x24小时连续监测，提供高精度心率(HR)和心博间期(IBI)检测、步数检测和逐样本活动分类。SpO2测量算法以业内最高精度提供被测对象的血氧饱和度。这些算法随MAX32664B/C生物传感器集中器提供，连接Maxim的光传感器产品提供完备的嵌入式方案。

RRM (呼吸率测量)算法提供另一项生命体征数据：呼吸率。借助睡眠质量评估和运动训练指导算法，可以从总体上了解受试者的体能状况。通过处理MAX32664B/C生物传感器集中器的输出，这些算法可用于支持不同版本的平台。

Maxim的WHRM方案

心率是用每分钟心跳(BPM)表示的心脏收缩频率；脉搏率则是动脉由于心脏收缩造成血压变化而产生的、可测量的脉冲次数。通常情况下，光电容积脉搏波(PPG)信号提供的是脉搏率信息，而非心跳信息。但我们在这里依照市场上的标准使用“心率”。

Maxim的WHRM算法基于同步3轴加速度计和PPG数据，提供多种输出数据，例如：心率、活动相关数据统计，如步数、燃烧卡路里、用户活动类别等，具有友好的用户健康数据跟踪体验。PPG信号可从手指、手腕、耳朵、脚趾、胸部等部位心室收缩获得。

输入参数

Maxim的HRM方案可以接受使用者的附加用户信息，这些信息作为参数输入到系统，包括：年龄、身高、体重、性别等个人信息。如表1所示，算法进行初始化时获得这些详细信息。

表1所示输入参数是可选项，默认采用平均值。

表1. Maxim HRM算法用户输入参数
用户输入 注释
年龄 用户年龄(岁)
身高 用户身高(cm)
体重 用户体重(kg)
性别 用户性别

测量质量评估

影响PPG的HRM算法精度的因素有许多，例如：周期性/非周期性运动、电子噪声、机械/腕带设计、环境光、黑色素/肤色、低血流量等。

因此，为了可靠地报告心率数据，测量质量非常关键。在验证阶段，可将算法报告与基于心电图(ECG)的测试数据进行比较，并对测量质量/性能进行评估计算。然而，在现实生活中，很难获得用于评估测量质量的参考设备。Maxim的WHRM方案提供了测量质量评估，能够实时地逐样本评估心率报告。

Maxim的HR测量质量评估依照0至100对测量进行评分：

  • 100%：测量质量完美
  • 75%：测量质量足够好
  • 50%：测量质量一般
  • 25%：测量质量较差
  • 0%：测量不可靠

报告的每个心率值都附带算法中一个测量质量评估值，所以能够实时评估心率报告。以下为一组极具挑战的数据(表2)，其中包含大量不同活动的数据序列，例如：躺、坐、站、睡眠、慢跑、跑步机上常规速度/快速/爬坡行走、跑步机随机行走模式、室内/室外骑行、跑步、椭圆机、划船、日常活动，以及综合活动(所有活动/数据点)等。

表2. Maxim HRM方案的测量质量评估和心率测量性能
休息(躺、坐、站、睡眠)
数据点，带测量质量评估 ≥ 100 ≥ 75 ≥ 50 ≥ 25 ≥ 0
±5 BPM精度[%] 98.77 98.28 97.75 97.42 97.34
平均绝对误差[BPM] 0.99 1.08 1.18 1.24 1.24
报告覆盖率[%] 82.80 94.07 97.61 99.36 100.00
走路
数据点，带测量质量评估 ≥ 100 ≥ 75 ≥ 50 ≥ 25 ≥ 0
±5 BPM精度[%] 94.48 92.49 91.24 90.21 89.77
平均绝对误差[BPM] 1.67 1.86 1.98 2.18 2.26
报告覆盖率[%] 64.04 84.07 93.34 97.99 100.00
跑步
数据点，带测量质量评估 ≥ 100 ≥ 75 ≥ 50 ≥ 25 ≥ 0
± 5 BPM精度[%] 96.39 95.03 92.11 88.61 86.57
平均绝对误差[BPM] 1.36 1.67 2.07 2.63 3.04
报告覆盖率[%] 55.12 72.79 82.46 91.15 100.00
骑行
数据点，带测量质量评估 ≥ 100 ≥ 75 ≥ 50 ≥ 25 ≥ 0
± 5 BPM精度[%] 95.81 94.22 92.27 90.41 89.71
平均绝对误差[BPM] 1.55 1.78 1.94 2.11 2.17
报告覆盖率[%] 60.20 80.17 89.97 96.83 100.00
综合活动
数据点，带测量质量评估 ≥ 100 ≥ 75 ≥ 50 ≥ 25 ≥ 0
± 5 BPM精度[%] 96.62 95.28 94.02 92.78 92.07
平均绝对误差[BPM] 1.34 1.53 1.68 1.88 1.99
报告覆盖率[%] 67.13 84.45 92.16 96.94 100.00
日常活动
数据点，带测量质量评估 ≥ 100 ≥ 75 ≥ 50 ≥ 25 ≥ 0
± 5 BPM精度[%] 97.40 95.20 93.60 92.90 91.10
平均绝对误差[BPM] 1.34 1.41 1.47 1.61 1.82
报告覆盖率[%] 53.00 75.00 88.00 96.00 100.00

± 5误差带精度


绝对误差≤ 5 BPM的有效数据点的百分比，相对于参考设备输出(ECG胸带)。该评估指标以1Hz进行计算。


平均绝对误差


平均绝对误差(MAE)是每个Maxim HRM算法与参考设备输出(ECG胸带)的绝对差值的平均值。该评估指标以1Hz进行计算。


报告覆盖率


测量质量度量大于某个门限的有效数据点的百分比。

算法输出

心率


Maxim的HRM输出提供带有质量评估度量的心率测量值，包含表3所示属性。

表3. Maxim HRM方案技术指标
Maxim的心率监测  
参数 说明
测量单位 BPM — 每分钟心跳
刷新频率 1Hz
HR报告范围 30 BPM–210 BPM
传感器输入 PPG和3轴加速度计
活动类型 全部(利用躺、坐、站、睡眠、慢跑、走路、骑行、椭圆机、划船和日常活动测量)
首次报告时间 5s–15s
输入参数 见 输入参数 部分
输出 心率(BPM)、测量质量评分(0至100)

采样模式心率测量

采样模式心率测量是在较短的时间间隔内打开光信号，并尽可能快地获取心率估算值。采样模式心率测量中有两个关键因素：

  • 评估短时间估算在什么时间可靠(以关断发光二极管[LED])
  • 以最少的测量历史信息获得可靠估算

在短时估算可靠的情况下，借助测量质量评估获得算法输出。根据信号质量和活动类型，在5秒至20秒之间计算心率。采样模式下的心率测量报告更新率由用户控制，在两次采样模式心率测量之间不进行测量，以节省能量。详见 表4.

表4. Maxim HRM方案在采样模式心率测量下的技术指标
参数 说明
测量单位 BPM —每分钟心跳
更新频率 可配置(例如，每分钟测量1次，每10分钟测量1次等)
HR报告范围 30 BPM –210 BPM
传感器输入 PPG和3轴加速度计
活动类型 全部
首次报告时间 5s–20s
输入参数 参见 输入参数 部分
输出 心率(BPM)、测量质量评分(0至100)

心搏间期


每次心跳之间的时间间隔被称为心博间期。这是一个重要的健康指标。这是计算心率变异的主要输入，用于心率健康和自主神经系统健康监测。该指标也可广泛用于临床实践、睡眠质量监测以及压力和康复分析等。

Maxim的IBI在静态条件下的测量精度如下：

MAE：7ms；期外收缩检测：3%；脉搏短绌：2%。95%覆盖率，见表5。

参数 心搏间期
测量单位 毫秒
更新频率 每次心跳
IBI报告范围 285ms–2000ms
传感器输入 PPG和3轴加速度计
活动类型 静止
首次报告时间 5s–15s
输入参数 见 输入参数 部分
输出 IBI单位为ms，测量质量评分以离散百分比表示：
0% 无输出
25% 坏信号
50% 一般
75% 好
100% 完美

信号要求

  • 应满足传感器与皮肤的正确耦合。手表应贴身、舒适。
  • 加速度计和PPG信号采样率应为25Hz，采样间隔为38ms至43ms。
  • 加速度计与PPG的同步应在25ms之内，以采样时间戳为基准。
  • 丢弃的加速度计和PPG数据点不超过每分钟1个采样。

参考测试设备

  • 心率 — 考虑使用最小采样率为250Hz的ECG胸带，例如Polar H10。

信号质量要求

Maxim算法对信号的质量要求为：每个绿光通道，静态下PPG的pSNR峰值信噪比(pSNR*)大于15dB；运动期间大于6dB，可以达到表2所示的精度。HR频率是PPG频谱中的主导频率。

*注: 对于pSNR计算(也称为交流信号SNR)，信号功率定义为心跳频率及其二次和三次谐波处的功率。噪声功率定义为其他所有信号分量的功率，包括运动伪影。

活动分类器

在连续测量模式下，Maxim的活动类型评估已连续模式输出用户的活动状态。通过基于机器学习的算法，利用大量真实数据，增强了活动类型评估。活动分类器是一个独立模块，不要求PPG输入即可工作，见表6。

表6. Maxim HRM方案的活动分类器
参数 说明
单位 活动类型
活动类型 静态
走路
跑步
骑行
其他
传感器输入 3轴加速度计
3轴加速度计 2s

表7所示为Maxim活动分类器展示的一个例子。

表7. Maxim HRM方案的活动分类器示例
活动类型 准确度[%] 查全率 精度
休息 99 0.93 1.00
走路—室内 96 0.97 0.91
跑步—室内 98 0.93 0.96
走路—室外 95 0.95 0.99
骑行—室外 98 0.85 0.95

能量消耗

Maxim方案中的能量消耗(EE)评估输出提供该时刻与运动类型相关的能量消耗。Maxim HRM算法能够输出静态EE (基础代谢率—BMR)、活动EE (活动代谢率—BMR)和总EE，后者为任务代谢当量(MET—kcal/kg/h) 评估中的活动与静态EE率之和，见表8。

表8. Maxim HRM方案的能量消耗评估
参数 Maxim HRM EE
定义 自上次算法复位后的累计EE。
测量单位 kcal
传感器输入 3轴加速度计
输入参数 年龄、性别、身高、体重、活动
输出 BMR
AMR
总 EE

步数

Maxim的计步功能依据手腕运动输出总步数，将走路和跑步视为独立活动，见表9。

表9. Maxim HRM方案的步数
参数 Maxim步数
测量单位 步数
传感器输入 3轴加速度计
输出 总走路步数
总跑步步数

表10所示为Maxim计步功能的示例。

表10. Maxim HRM方案计步功能参数示例
活动类型 步数的绝对百分比误差(%)
走路 (室内) 0.90
跑步 (室内) 4.18
走路 (室外) 6.45

踏频

踏频表示在走路、跑步和骑行等训练中检测到的每分钟步数(节奏)，见表11。

表11.Maxim HRM方案提供的踏频
参数 Maxim踏频
测量单位 步/分钟
传感器输入 3轴加速度计
适合活动 走路、跑步、骑行
更新频率 25Hz
输出 踏频

SpO2 - 血氧饱和度

The SpO2也被称为血氧饱和度，是动脉血中氧合血红蛋白数量与血红蛋白总量之比。SpO2水平以百分比表示。该指标与心率、呼吸率、血压和体温一起，被认为是人类维持生命功能状态的5大生命体征之一。Maxim的SpO2测量方案可用作腕戴式健康手环以及其他基于手指的脉搏血氧计设备的一个插件。SpO2算法的指标汇总参见表12。

表12. Maxim方案的SpO2算法指标
参数 SpO2
测量单位 百分比 (%)
输入采样频率 25Hz
更新频率 1Hz
量程 70%–100%
精度(RMSE) 3.5%
传感器输入 PPG、3轴加速度计
适合活动 静态、睡眠
首次报告时间 约20s
输出 SpO2、信号质量标识、运动标识

Maxim SpO2 算法要求

SpO2算法要求的操作条件如下：

  • 传感器与皮肤耦合正确。
  • 可穿戴设备应贴身、舒适。
  • 用户应将可穿戴设备轻轻放在手腕上，无需额外按压即可获得信号。不应过紧或过松。
  • 用户不应挤压手臂、手握任何东西或在同一手腕上穿戴其他设备。
  • 用户应没有畸形、异常，或者可能妨碍正确使用测试设备的其他健康问题。
  • 用户应无已知的心律不齐，例如房颤、房扑、阵发性心搏过速(PSVT)、室性心动过速、室颤、房性早搏、心律失常、室性早搏(PVC)、长QT综合症、窦房结功能障碍和心传导阻滞。
  • 应在25ms之内保证加速度计与PPG数据采集同步，以采样时间戳为基准。
  • 不应丢弃任何加速度计或PPG数据点。

SpO2算法对信号质量的最低要求如下：

  • 灌注指数范围

    • PI ≥ 0.2%
  • 采样率

    • Red/IR PPG 25Hz
  • 信号连续性

    • 超过30s的RED/IR PPG连续信号，带有“Low PI”、“Low SNR”和“Motion”标识
  • 信噪比

    • PPG信号质量要求：静态下 AC SNR > 35dB (时域)和pSNR > 10dB (频率)，其中

      • AC SNR定义为：SNR = 20 * Log (PAC / PNoise)，PAC为“PPG脉搏的峰峰幅值”，PNoise为“AFE噪声的有效值”。
      • 对于pSNR计算，信号功率定义为心跳频率及其二次和三次谐波处的功率。噪声功率定义为其他所有信号分量的功率，包括运动伪影。

    呼吸率

    呼吸频率是表示健康和健身状况的生命体征，可作为多种应用的输入，例如睡眠质量评估、压力水平评估和能量消耗评估等。Maxim RRM算法是基于来自手腕或指尖的PPG信号测量用户呼吸率的可穿戴方案，见表13。

    表13. Maxim的呼吸率算法指标
    参数 呼吸率
    测量单位 每分钟1次呼吸 (brpm)
    输入采样频率 25 Sa/s
    更新频率 25Hz
    量程 6brpm–30brpm
    精度 (MAE) 1.6brpm (休息)
    传感器输入 PPG
    适合活动 静态、睡眠
    延迟 ~60s
    输出 呼吸率、输出置信度 (0%–100%)

    睡眠质量评估

    睡眠身体恢复过程；恢复的效率与每个睡眠阶段的时长直接相关。缺少任何睡眠阶段或对应睡眠阶段的时间不足都会造成严重的疾病和认知能力问题。因此，跟踪睡眠阶段对于人类的健康评估至关重要。Maxim睡眠质量评估(SQA)算法通过可穿戴设备自动跟踪睡眠质量，见表14和表15。

    表14. Maxim睡眠质量评估算法的睡眠/清醒检测指标
    参数 睡眠清醒状态
    测量单位 睡眠状态
    输入采样频率 1 Sa/s
    更新频率 每 30s
    范围 睡眠/清醒
    精度 92%
    输入参数 心率、IBI、加速度计幅值、活动
    适合活动 静态、睡眠
    首次报告时间 最长5分钟
    延迟 最长30分钟
    配置参数 年龄、性别、体重、静止心率
    输出 睡眠/清醒状态、延迟报告、更新标识
    表15. Maxim睡眠质量评估算法提供的睡眠阶段检测指标
    参数 睡眠阶段状态
    测量单位 睡眠阶段
    输入采样频率 1 Sa/s
    更新频率 每5min
    范围 浅睡/深度/快速眼动
    精度 66%
    输入参数 心率、心博间期、加速度计幅值、活动
    适合活动 睡眠
    首次报告时间e 最长30分钟
    延迟 最长30分钟
    配置参数 年龄、性别、体重、静止心率
    输出 睡眠阶段、更新标识

    运动训练

    为了实现健康的生活方式，人们在日常生活中必须保持运动。人们需要规划、跟踪其运动表现及频度，以调整其生活方式，从而使自身保持健康。随着可穿戴设备的广泛使用，人们开始其它跟踪自身的生命体征(心率、SpO2水平等)和体育运动(走路、跑步、骑行等)。下一步，可穿戴设备需要为跟踪人们的体育活动提供服务。

    体能年龄是一个衡量值，依照年龄解释用户的最大VO2 MAX 值， 参见表16。

    表16. Maxim方案的VO2 Max测量指标
    参数 VO2 MAX
    测量单位 1ml/min/kg
    输入采样频率 25 Sa/s
    更新频率 每次会话1个输出
    范围 0–100
    传感器输入 PPG
    适合活动 适合活动
    首次报告时间 最长 6min
    输入参数 年龄、性别、体重、活动
    输出 VO2 MAX, 体能年龄

    EPOC是用户身体恢复到其体内稳态所需的氧气量。体内稳态是生物体的一种状态，此时在物理和化学上都达到稳定状态。因此，EPOC是衡量受试者身体训练效果的一个指标，参见表17。

    表17. Maxim方案的EPOC测量算法指标
    参数 运动后持续耗能(EPOC)
    测量单位 1ml/kg
    输入采样频率 25 Sa/s
    更新频率 每次会话1个输出
    范围 0–200
    传感器输入 PPG
    适合活动 休息(训练后)
    首次报告时间 最长5分钟
    输入参数 年龄、性别、体重、身高、训练强度、训练后时间
    输出 EPOC、恢复时间

    恢复时间是人体达到体内稳态所需的时间。恢复期间，身体修复和准备下一次训练，是以健康方式改善运动效果所必需的，见表18。

    表18. Maxim方案的恢复时间评估算法指标
    参数 恢复时间
    测量单位 分钟
    输入采样频率 25 Sa/s
    更新频率 1 次输出每会话
    范围 0–ꚙ
    传感器输入 PPG
    适合活动 休息(训练后)
    首次报告时间 最长5分钟
    输入参数 年龄、性别、体重、活动
    输出 恢复时间

    准备度是一个基于HRV的估值，表示人体的物理状态以及身体为下一次训练做好准备的程度，参见表19。

    表19. Maxim方案的准备度估算指标
    参数 准备度
    测量单位 无单位
    输入采样频率 25 Sa/s
    更新频率 1 次输出每会话
    范围 1–100
    传感器输入 PPG
    适合活动 休息
    首次报告时间 最长5分钟
    输入参数 年龄、性别、体重、活动
    输出 准备度

    心率变异

    心率变异(HRV)是一项非常重要的个人健康指标。Maxim HRV算法利用IBI信息产生各种HRV评估。这些评估对于运动训练和压力评估尤其重要，算法指标参见表20。

    表20. Maxim方案的心率变异算法指标
    参数 HRV
    测量单位 ms，时域评估
    ms2 频域评估
    输入 心跳至心跳持续时间，单位为ms，以及时间戳信息
    (备注：算法能够处理高达20%的IBI值丢失，以及偶发额外值，最多可达每10秒1次。)
    输入范围 300ms–2000ms
    输出 时域指标：AVNN、SDNN、RMSSD、pNN50
    频率指标：ULF、VLF、LF、HF、LF/HF、TOTPWR
    输出更新率 可配置：1秒至6分钟
    默认值：30 s
    延迟 HRV是一种基于窗口的计算。窗口大小可配置：25s–360s。
    默认值：300s
    适合活动 静态、睡眠

    压力监测

    日常生活的压力是现代化生活所面临的的重要问题之一。主要有两种压力现象：急性应激和慢性应激。急性应激源于最近和不久的将来的压力。例如，运动激发或任何突发性焦虑都会造成急性应激。另一方面，慢性应激来源于长期压力，例如社会经济条件、人际关系中持续存在的问题等。Maxim方案提供的压力监测算法能够利用可穿戴设备快速评估受试者的急性应激，算法指标参见表21。

    表21. Maxim方案的压力监测算法指标
    参数 压力评分
    测量单位 无单位
    输入采样频率 25 Sa/s
    更新频率 1 次输出每会话
    范围 0–18
    适合活动 休息
    输入参数 时域HRV评估(AVNN、SDNN、RMSSD、pNN50)
    频域HRV评估(ULF、VLF、LF、HF、TOTPWR)
    输出 压力评分(见表22)、压力类型、压力百分比e
    表22. 压力评分解释
    压力评分 说明
    0-8 从最高到最低水平的压力评分，其中交感神经系统占主导地位。
    9-18 从最高到最低水平的无压力评分，其中副交感神经系统占主导地位。

    自动照射控制

    自动照射控制(AEC)算法负责优化Maxim的PPG传感器模拟前端设置，用于优化功耗和心率测量性能。算法指标参见表23。

    表23. Maxim方案的自动照射控制算法指标
    参数 AEC
    输入 PPG和加速度计数据
    输入频率 25Hz
    输出 模拟前端设置：

    • LED电流
    • 积分时间e
    • 采样平均设置
    输出更新率 25Hz
    延迟 无
    适合活动 静态，用于智能目标水平计算，其他所有活动用于将LED水平与目标相匹配。