对于那种可以实时评估个人血氧浓度(SpO2)的电子光学(electro-optical，E-O)夹持设备我想大家并不陌生。这种小型血氧仪的价格约为25美元，可以说随处可见，彻底改变了以往繁琐的测量方法。
这正是一个出色的案例，展现了光谱分析法与光体积变化描记图法(PPG)的有效结合，并且证明了只要适当整合LED、光传感器与先进的算法，即可在毫无负面影响的情况下创造显著优势。
利用光学技术进行非侵入式测试的好处显而易见。因此，目前还有许多有趣的研究正致力于善加利用LED、光传感器以及高性能模拟前端(AFE)放大器与人工智能(AI)，进一步降低成本、提高灵活性并改善使用体验。
这些研究的目标在于超越测量SpO2的范畴，进一步去探索血压(BP)、皮肤病变，甚至某些类型癌症的生物医学指标。而推动这些创新的关键之一，正是电光组件所带来的相对较低的成本、低功耗、低电压与操作简便等优势
许多由此开发的设备都是非侵入式的皮肤贴片，从测试阶段到最终实际应用，均未表现出风险。当这些设备再去结合先进的算法，以及针对常规和个别患者进行训练后的AI模型，有望带来一些令人印象深刻的成果。
然而，这些项目的实施必须跳脱传统射频(RF)或功率电路的思维，转向模拟信号处理领域。人体内的信号频率相对较低，通常低于100Hz，因此，诸如RF的寄生效应等问题并不至于造成难题。同时，相关的电压、电流与功率值也仅落在毫微级。
由于信号强度较低——例如，100mm Hg的血压读数相当于2psi或0.13bar，而且信号易受到人体内的电气、化学与运动噪声的干扰，因此，监测系统需要具备高分辨率与宽动态范围。此外，由于基线波动较大、噪声类型与频谱难以表征，导致信噪比(SNR)偏低。
为了满足对于连续、非侵入式且精确的血压数据测量的需求，美国波士顿大学工程学院的团队开发了一套390Hz的散斑对比光谱(speckle contrast optical spectroscopy，SCOS)系统，能与PPG信号同步测量心脏血流波形，并具备高时间分辨率。
该系统采用高速多路复用技术检测手腕和手指上的光学散斑图案，能够获取与血压高度相关的新特征。尽管PPG信号能反映组织中脉搏血容量的变化，但其对于心脏周期中血流速度变化的反应并不如SCOS灵敏。
这种SCOS方法所捕捉的动态干涉图案，被称为散斑图案(speckle pattern)，源自于激光在组织内的散射，而组织直接受血流影响。通过高速取样取得散斑图案，SCOS可以揭示脉搏血流指数(BFi)波形，为诊断提供新方向。
此外，PPG和BFi波形截然不同，这为检测心血管健康和血压相关的新功能提供了机会。再者，BFi波形在低组织灌流状态下比PPG信号更具稳定度，更能抵抗噪声干扰，而且对温度和运动也较不敏感，可以显著提升准确度。
研究团队将SCOS系统连接至手指，针对30名受试者分别在倒蹬训练的运动前、运动中和运动后进行测量，光信号则通过光纤传输至传感器(如图1所示)。
图1：这看起来不像一个典型的血压监测仪，但该设备是由美国波士顿大学光学技术实验室设计和研发，利用光追踪血压取代传统血压测量仪的设备。(来源：Boston University)
在此系统中，采用50:50光纤分光器以808nm光波同时照射手指与手腕，其中一根光纤置于手指，另一根则放在手腕。532nm与808nm的光源光纤在手腕上相距1公分(如图2所示)。
图2：在SCOS测量时，(A)随着血流和血容量在收缩期增加，散斑对比度与光强度降低；(B)显示数据处理流程。(C)显示在一次心跳脉冲期间具代表性的BFi和PPG波形。(D)聚焦于测量设置。(E)当在手腕进行532nm/808nm反射测量时，在手指上则进行808nm透射测量。(F) 显示每个测量位置的PPG和BFi波形。(G) 设备被放置于受试者的手腕与手指上。(H)不同Fitzpatrick肤色数值的受试者在各测量位置的BFi与PPG信号的SNR对比。(来源：bioRxiv)
所取得的波形具备较高的时间分辨率，提供了各种形状、时域和频域的特征，这些特征可用于机器学习模型，有助于估算受试者的连续血压。相较于仅使用PPG，无论是在倒蹬还是其他运动，SCOS均可提供更丰富的信息，显著提高了运动期间的血压预测准确性。
最终的数据经过多种静态分析和误差分析，并导入各种既有的血流与血压模型进行评估(如图3所示)。特定病人的模型甚至能在大约20周后重新测量时，还能够提供非常精确的血压预测。
图3：(A)显示测量方案、数据分析与倒蹬测试结果。(B) SCOS设备在基线、运动和恢复期间的血压波形；在此处，单一手指808nm BFi波形显示基线、运动和恢复之间的形态变化，位于光波形下方。(C)时间和区域相关特征显示在代表性的BFi波形上，其中Tc是心脏周期的长度，Td是舒张时间，Ts是收缩时间，T75、T50、T25分别是脉冲幅度的75%、50%和25%宽度。(D)来自手指的BFi和PPG波形，突显BFi和PPG波形的收缩峰值时间延迟。(E)频域特征显示，其中H1、H2、H3是谐波峰值。(F)显示BP估算模型。(来源：bioRxiv)
然而，研究并未止步于血压监测。研究团队目前正积极探索其他非侵入式或零风险的测试技术，这些测试也可以利用电光技术来实施。他们正在测试一种类似的新型光学技术，通过测量光的吸收与散射，读取癌细胞的代谢信号，并通过分析氧合与脱氧红细胞的浓度与比例，来预测肿瘤是否可能缩小。
此外，研究团队还尝试进一步微型化光学荧光检测(FLD)的设备体积。这项技术让研究人员得以观察到细胞或组织中各种组成分子的分布、定位与交互作用，提供了传统光学显微镜无法捕捉到的细胞活动过程和功能。相较于传统的光吸收、散射或反射，FLD主要依靠荧光进行成像并产生信号。
这种FLD方法使用荧光染料(荧光分子)来标记蛋白质、组织和细胞等样本，以产生信号，并吸收特定波长范围的光源能量，使染料分子内部的电子跃迁至激发态，随后电子返回基态并释放能量，以另一特定波长范围的形式发射光能。接着，这些光再由传感器接收并进行测量。
IC供应商对于LED与光传感器组合的应用表现出高度支持。例如Analog Devices (ADI)的MAX86171即是一例(如图4所示)，这是一款集成度极高、超低功耗的光学数据采集系统，具有传输和接收通道，非常适合这些应用。尽管其内部结构复杂，但这些实际应用只需要少数几个分立元件。
图4：MAX86171是一款具有多通道、超低功耗的光学数据采集IC (上图)，通过高度集成简化外部布线的复杂度，并减少了对无源组件的需求(右图)。(来源：Analog Devices Inc.)
在LED方面，该芯片拥有9个可编程LED驱动输出引脚，连接到三个高电流、8位LED驱动器。在光传感器方面，该IC提供2组低噪声的充电积分前端，并搭载环境光抑制(ALC)电路，从而形成一个高效能、高整合度的光学数据采集系统。
LED与光传感器的进步及其所带来的各种机会，为生物医学领域带来了很多意想不到的收获——这些光电元件最初虽然是为其他用途而开发的，但由于其技术的进步与巧妙的适应改造，使其成为推动各种医疗创新的理想选择。
(原文刊登于EDN姊妹网站Planet Analog，参考链接：Electro-optics, AFEs, and AI enable biomedical-sensing innovations。)
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