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Wearables: Smart Watch misst Herzschlag

Die Armbanduhr entwickelt sich immer mehr zu einer Schnittstelle zwischen menschlichem Körper und Smartphone und ermöglicht ihrem Träger, Vital- und Umweltparameter abzurufen, um so seine tägliche Gesundheit zu überwachen sowie Aktivitäten und sportliche Betätigungen zu messen. Wie komplex es jedoch ist, allein den Herzschlag zu ermitteln, zeigt dieser Beitrag.

Analog Devices Bildquelle: © Analog Devices

Als ich vor 40 Jahren meine erste Armbanduhr bekam, musste ich diese ständig von Hand aufziehen, damit die eingebaute Feder die Uhr antreibt. Wenige Jahre später kamen Digitaluhren auf den Markt. Ausgestattet mit einer kleinen Knopfzelle verfügten diese über genügend Energie für mindestens ein Jahr. Heutzutage »beladen« wir unser am Handgelenk getragenes System – von einer Uhr kann man nicht mehr sprechen – mit einer Reihe von Sensoren, damit ein »intelligentes« System entsteht. Die Armbanduhr entwickelt sich immer mehr zu einer Schnittstelle zwischen menschlichem Körper und Smartphone und ermöglicht ihrem Träger, Vital- und Umweltparameter abzurufen, um so seine tägliche Gesundheit zu überwachen und Aktivitäten sowie sportliche Betätigungen zu messen.

Eine solche Smart Watch kann Parameter wie Herzfrequenz, Körpertemperatur, Bewegung und Aktivität sowie die Sauerstoffsättigung im Blut und vieles mehr messen. Alle aufgezeichneten Daten können in die Cloud geladen werden, damit man später bestimmte Verhaltensweisen untersuchen und, falls erforderlich, anpassen kann. Durch die Erweiterung des Systems »Smart Watch« um zusätzliche Sensoren sinkt die Batterielaufzeit rapide. Da die Anwender nicht bereit sind, größere Formfaktoren zugunsten größerer Batterien mit längerer Laufzeit in Kauf zu nehmen, oder gezwungen sind, ihre Geräte täglich aufzuladen, haben Sensorhersteller mit der Entwicklung »intelligenter« Sensoren und Sensor-Front-Ends begonnen, um so die Leistungsaufnahme ohne Beeinträchtigung der Leistungsfähigkeit bezüglich der gemessenen Parameter zu reduzieren.

Gesundheit und Wohlbefinden gehen Hand in Hand mit der Leistungsfähigkeit des Herz-Kreislauf-Systems. Deshalb ist die Herzfrequenz als einer der wichtigsten Parameter zu überwachen. Doch nicht nur die Zahl der Herzschläge pro Minute ist von Interesse. Auch kann man eine beachtliche Menge an Informationen erhalten, indem man den Herzrhythmus und Herzfrequenzabweichungen (Heart Rate Variability, HRV) untersucht. Je nach Aktivität sollte der Herzrhythmus ein mehr oder weniger konstanter Parameter sein, allerdings mit geringen Abweichungen. Eine sehr konstante Herzfrequenz ohne kleine Änderungen kann auf emotionale Erregung oder Stress zurückzuführen sein. Dies ist ein Parameter, der zum Beispiel bei Schlafstudien verwendet wird. Ein sich schnell ändernder Herzrhythmus ist ebenfalls ungut, da dies ein Indikator für eine Herzkrankheit wie etwa Vorhofflimmern sein könnte.

Klassischerweise ermittelt eine Biopotenzialmessung die Herzfrequenz und -aktivität. Dazu werden Elektroden an den Körper angelegt, und man misst so die elektrische Aktivität im Herzgewebe. Da dieses Messprinzip eine elektrische Verbindung an jeder Seite des Herzens erfordert, eignet sich diese Technik nicht für am Handgelenk getragene Geräte. Eine Einpunkt-Messung der Herzfrequenz, die man in ein am Handgelenk getragenes Gerät integrieren kann, lässt sich durch Photoplethysmografie (PPG) erreichen. Bei dieser Technik strahlt eine Lichtquelle auf die Oberfläche des Gewebes, wo das Licht durch die roten Blutzellen absorbiert und zurück zur Gewebeoberfläche reflektiert wird [1 [1]]. Ein Fotosensor misst das empfangene Signal. Während eines Herzschlags ändern sich Blutfluss und Volumen und damit auch die Streuung des Lichts. Die Herzfrequenz ist somit eine Funktion des reflektierten Lichts, das auf den Fotosensor trifft.

Optisches Herz-Monitoring

Bei der Entwicklung eines optischen Herzfrequenzmonitors sind mehrere Aspekte genau zu berücksichtigen. Optische Messungen können durch Transmission oder Reflexion erfolgen. Bei der Transmissionsmessung, bei der Licht durch einen bestimmten Teil des menschlichen Körpers geschickt und auf der anderen Seite empfangen wird, sind die Signalstärken rund 30 dB höher als bei einem Messverfahren auf der Basis von Reflexion. Finger zum Beispiel sind für eine Transmissionsmessung sehr gut geeignet, weil das zu durchdringende Gewebe relativ dünn ist.

Da sich die Transmissionsmessung aus mechanischer Sicht normalerweise schwer integrieren lässt, ist die reflektive Messung eine üblichere Technik. Für Reflexionsmessungen in einem am Körper getragenen Gerät ist das Handgelenk der offensichtlich beste Platz für Messungen – aber auch der mit den größten Herausforderungen. Denn auf der Oberseite des Handgelenks ist viel Knochenmasse vorhanden, auch Venen gibt es kaum. Somit ist der Blutfluss nur gering. Dies erschwert es, ein verwertbares Signal zu empfangen. Bei am Handgelenk getragenen Geräten muss der Puls von Venen und Kapillaren direkt unter der Gewebeoberfläche erfasst werden, weil sich an der Oberseite des Handgelenks keine Arterien befinden. Für diesen Anwendungsfall ist grünes Licht mit einer Wellenlänge zwischen 500 nm und 550 nm an effektivsten, da es nicht sehr tief in das Gewebe eindringt. Bei Messungen an Stellen mit guter Durchblutung, etwa am Oberarm, an der Schläfe oder am Ohrläppchen, sind die Empfangssignale normalerweise viel besser. Rote oder infrarote Lichtquellen sind in diesem Fall zu empfehlen, da das Licht tiefer in das Gewebe eindringt und so die besten Messergebnisse liefert.

Neben der Wellenlänge des Lichts spielt die Position der Lichtquelle in Bezug auf den Fotosensor eine wichtige Rolle. Platziert man die LEDs zu nahe an den Fotosensor, erhält das Licht keine Chance, das Gewebe ausreichend zu durchdringen, um den richtigen Absorptionsgrad zu erhalten. Auch Licht, das den Fotosensor erreicht, ohne das Gewebe zu durchdringen, kann die Eingangsstufe übersteuern. Dies könnte passieren, wenn sich ein Schutzfenster zwischen Sensor und Gewebe befindet. Bei diesem Phänomen – »interne Lichtverschmutzung« genannt – kommt es zu einem DC-Offset. Platziert man die LEDs zu weit entfernt vom Fotosensor, empfängt man nur schwache Signale, da die Lichtstärke mit dem Quadrat der Entfernung abnimmt. Auch aus Sicht der Leistung ist dies nicht optimal, denn der Pegel des Empfangssignals ist in Bezug auf die verbrauchte Leistung klein.

Aufbau der Senderseite

Bild 1: Blockdiagramm des »ADPD103« von Analog Devices Bildquelle: © Analog Devices

Bild 1: Blockdiagramm des »ADPD103« von Analog Devices

Nach der Wahl und der Entwicklung der Optik des Systems besteht der nächste Schritt darin, die Sensorsignale mit der digitalen Welt elektronisch zu verbinden. Zwar lässt sich die Übertragungs- und Empfangssignalkette diskret aufbauen, allerdings wird dies wegen des recht großen Platzbedarfs bei den »Wearables« naturgemäß meist als nachteilig betrachtet. Falls die Baugröße doch nicht das größte Hindernis sein sollte, ist es besser, der Smart Watch eine größere Batterie zu spendieren, statt den wertvollen Platz mit Elektronik zu belegen. Dadurch kann man die Laufzeit der Uhr verlängern.

Der »ADPD103«, den Analog Devices Mitte Oktober 2015 vorstellen wird, verfügt über alle Leistungsmerkmale, die für eine leistungsstarke optische Signalkette erforderlich sind. Bei dem Baustein handelt es sich um ein hocheffizientes analoges, fotometrisches Frontend mit internem A/D-Wandler und I²C-Schnittstelle, entwickelt für leistungs- und platzkritische Anwendungen, wie zum Beispiel Wearables. Bild 1 zeigt dessen Blockdiagramm.

Darin sind im unteren Teil drei programmierbare LED-Treiber zu sehen. Diese können in zwei unabhängigen Zeitfenstern (Time Slots) arbeiten, wobei jedes dieser Zeitfenster sequenziell ausgeführt wird. Die Stromquellen sind gepulst programmierbar und können Ströme zwischen 10 mA und 250 mA aufnehmen (Sink). Neben der Größe sind auch die Impulsbreite und die Zahl der Impulse über den integrierten Zustandsautomaten (State Machine) des ADPD103 programmierbar. Trotz der hohen LED-Spitzenströme bleibt der durchschnittliche Stromverbrauch gering, da die Pulse im Mikrosekundenbereich liegen. Je nach LED-Typ und Wellenlänge kann die Vorwärtsspannung der LED eingestellt werden. Da die meisten tragbaren Systeme von nur einer Knopfzelle versorgt werden, sind eventuell Aufwärtswandler (Boost Converter) erforderlich, um die Vorwärtsspannung über die Batteriespannung hinaus anzuheben. Diese Anforderungen erfüllt beispielsweise der »ADP2503/4« [2 [2]3 [3]] von Analog Devices.

Auf der Empfängerseite verfügt der ADPD103 über vier identische Eingangssignalketten zum Anschluss von bis zu acht Fotodioden. Bei je zwei dieser Eingänge ist ein Multiplexer integriert, gefolgt von einem Transimpedanzverstärker (Trans Impedance Amplifier, TIA), der den Fotostrom in eine Spannung wandelt. Nach dem Ausgang des Verstärkers folgen ein Bandpassfilter (BPF) und schließlich ein Integrator für synchrone Demodulation. Neben der Verstärkung des Fotostromes ist die Unterdrückung von Interferenzen durch das Umgebungslicht das Hauptziel der analogen Signalkette. Sonnenlicht ist nicht die am schwersten zu unterdrückende Störquelle. Lichtquellen wie Leuchtstofflampen und Energiesparlampen sind schwer auszufiltern, da diese als relevantes Signal »gesehen« werden können. Der ADPD103 unterdrückt diese »Störer« um 100 dB bei DC und bei 100 kHz noch um etwa 60 dB. Um die Flexibilität beizubehalten, gibt es auch einen TIA-ADC-Modus, bei dem Bandpassfilter und Integrator umgangen werden können.

Aufbau der Empfangsseite

Bild 2: Durch diese Beschaltung des ADPD103 lässt sich der Dynamikbereich maximieren Bildquelle: © Analog Devices

Bild 2: Durch diese Beschaltung des ADPD103 lässt sich der Dynamikbereich maximieren

Welche und wie viele Fotosensoren verwendet werden, richtet sich nach dem jeweiligen Einsatzfall. Die meisten Anwendungen kommen mit nur einem solchen Detektor aus. Für dieses Szenario empfiehlt es sich, den Sensor entweder an den Eingang PD1 oder PD5 anzuschließen. Dadurch maximiert sich das Signal-Rausch-Verhältnis (Signal to Noise Ratio, SNR). Um den Dynamikbereich zu optimieren, sollte man den Fotosensor an die ersten oder die letzten vier Eingänge anschließen (Bild 2). Es lassen sich auch mehrere Fotodioden an das System anschließen, entweder um die Empfindlichkeit zu erhöhen oder um es unempfindlicher zur relativen Position am Körper zu machen. »Blockierer« in der Empfangssignalkette, zum Beispiel Haare oder Pigmentflecken, können die gesamte Leistungsfähigkeit erheblich beeinträchtigen.

Stehen mehrere Fotosensoren zur Verfügung, erhöht sich die Flexibilität, da man zwischen den Kanälen umschalten und den Eingang mit dem besten Empfangssignal wählen kann.

Bild 3: Betriebsdiagramm des ADPD103 bei N Impulsen in einem Zeitfenster Bildquelle: © Analog Devices

Bild 3: Betriebsdiagramm des ADPD103 bei N Impulsen in einem Zeitfenster

Eine weitere Möglichkeit bietet der Einsatz mehrerer Fotosensoren und deren Nutzung als optische Näherungssensoren. Wird das Gerät nicht am Körper getragen, »sehen« alle Eingänge in etwa den gleichen optischen Eingangspegel. Wird das Gerät hingegen am Körper getragen, »sieht« der Fotosensor, welcher der Lichtquelle (LED) am nächsten liegt, den höchsten Signalpegel. Dadurch lassen sich LEDs selektiv abschalten, falls das Gerät gerade nicht am Körper getragen wird. Dies kann die Laufzeit der Batterie verlängern. Bild 3 veranschaulicht die Sequenz des Übertragungs- und Empfangsprozesses im ADPD103. Die Ansicht zeigt das Timing für lediglich ein Zeitfenster.

Nachdem der LED-Impuls, bei dem sich Amplitude und Zeit programmieren lassen, erzeugt ist, misst, filtert und integriert der Transimpedanzverstärker den Fotostrom über ein definiertes Zeitfenster. Der aufbereitete Ausgang jedes Integrators gelangt per Multiplexing in den 14 Bit breiten SAR-A/D-Wandler (siehe Bild 1). Dieser digitalisiert das Signal am Fotodiodenausgang nach jedem LED-Impuls mit einer zwischen 0,1 Hz und maximal 2,6 kHz programmierbaren Abtastfrequenz.

Bild 4: Abgetastetes PPG-Signal mit fünf LED-Impulsen pro Datenpunkt Bildquelle: © Analog Devices

Bild 4: Abgetastetes PPG-Signal mit fünf LED-Impulsen pro Datenpunkt

Jedes nachfolgende Wandlungsergebnis lässt sich mit dem vorherigen Ergebnis summieren (bis zu 255 Impulse), um schließlich einen maximalen Bereich von 20 Bit für jede Abtastperiode zu erhalten. Das Beispiel in Bild 4 zeigt ein gemessenes PPG-Signal, abgetastet mit einer Datenrate von 10 Hz (fünf Impulse pro Sample).

Zusätzliche Auflösung erhält man, indem man die 20-Bit-Ergebnisse akkumuliert und den Mittelwert bildet. So lässt sich eine maximale Auflösung von 27 Bit erreichen. Die Ergebnisse können in einem 32-Bit-Register gespeichert werden. Allerdings ist es auch möglich, die Ergebnisse als »nackte« 16-Bit-Zahl zur Verfügung zu stellen. Auf die Messung kann man direkt oder über ein internes FIFO zugreifen.

Bei der Entwicklung einer Sportuhr besteht die größte Herausforderung darin, eine gute Leistungsfähigkeit bei möglichst niedrigem Energieverbrauch zu erzielen. Der ADPD103 bietet eine Reihe von Parametern, die sich nutzen lassen, um das Verhältnis zwischen Signal und Rauschen und der verbrauchten Energie zu optimieren. Man kann das System in mehreren Schritten feinabstimmen, um den geeigneten Betriebspunkt herauszufinden.

Das System einer Smart Watch feinabstimmen

Ohne Fotostrom liegt der Ausgang des ADCs im mittleren Bereich. Daher kann man zur Maximierung des Dynamikbereichs einen Offset anlegen, um ohne Licht am Eingang des Fotosensors einen ADC-Code von Null zu erreichen. Im folgenden Schritt wird der normale Betriebspunkt auf etwa 60% eingestellt. Damit bleibt genügend Reserve zum Aufspüren eines Herzschlags.

Um den Betriebspunkt zu finden, kann man die Verstärkung des TIAs feinabstimmen. Dies sollte mit der Einstellung des LED-Spitzenstromes kombiniert werden. Nach diesem Schritt lässt sich die Zahl der LED-Impulse erhöhen, um »mehr« Signal zu erhalten. Man beachte, dass durch eine Erhöhung des LED-Spitzenstromes das Signal-Rausch-Verhältnis proportional steigt. Erhöht man die Zahl der Impulse um einen Faktor n, verbessert sich der SNR lediglich um √n.

Das Optimum für ein Gerät zur Messung der Herzfrequenz zu finden hängt auch stark vom Benutzer ab. So beeinträchtigen Hauttyp, Geräteposition, Temperatur und Blutstrom die Signalstärke. Ein auto-adaptiver Algorithmus kann helfen, die Leistungsfähigkeit eines Geräts zu erhöhen. Bei jeder Nutzung des Geräts verändert es die Einstellungen leicht, um letztendlich den optimalen Störabstand für ein angepeiltes Energiebudget zu erreichen.

Die Stromaufnahme des optischen Frontends ist die Summe zweier Bestandteile, IADPD und ILED. Ersterer Term ist die Summe der Ströme der Eingangsverstärkerstufe, des A/D-Wandlers und des digitalen Zustandsautomaten. Die Werte für IADPD hängen sehr stark von der Abtastrate des ADCs ab. Der LED-Strom ILED hängt stark vom Hauttyp und der Position des Sensors auf dem Körper ab. Bei dunkleren Hauttypen sowie bei Sensorpositionen mit geringer Durchblutung ist ein höherer LED-Strom erforderlich. Der durchschnittliche LED-Strom ILED,avg ist das Produkt aus folgenden Parametern: ILED,pk, tpulse, npulses und fsampling; ILED,pk ist dabei der maximale LED-Strom, tpulse die Impulsbreite, npulses die Zahl der Impulse und fsampling die Abtastfrequenz. Dies kann als ein Zeitfenster gesehen werden und wiederholt sich bei jedem neuen Abtastwert (Sample).

Für eine gute Herzfrequenzmessung am Handgelenk ist ein LED-Spitzenstrom von etwa 125 mA mit zwei Impulsen von je 1 µs Dauer erforderlich. Bei einer Abtastfrequenz von 100 Hz ergibt sich ein durchschnittlicher LED-Strom von 25 µA. Addiert man 250 µA durchschnittlichen AFE-Strom, nimmt das optische Frontend 275 µA (bei 3 V also 825 µW) auf. Hinzu kommen die Leistungsaufnahme des Prozessors sowie die im Bewegungssensor umgesetzte Energie. Speziell für Wearables bietet Analog Devices Prozessoren mit »ARM Cortex-M«-Core mit sehr niedriger Leistungsaufnahme und einen Bewegungssensor an, der bei dreiachsigen Messungen nur wenige Mikroampere aufnimmt. Der größte Verbraucher im System ist die Funkeinheit, wobei der gesamte Energieverbrauch davon abhängt, wie oft man die Messergebnisse zum Host weiterleitet.

Probleme bei Bewegungen lösen

Auf optischen Messungen basierende Sportuhren können nur schwer mit Bewegungsartefakten umgehen. Bewegungen der Uhr auf der Haut beeinträchtigen die Messung des optischen Signals. Dies ist so, weil das gemessene Signal eine Komponente des reflektierten Lichts in Bezug auf die optische Änderung durch Bewegung ist. MEMS-Bewegungssensoren können verwendet werden, um die physikalische Bewegung der Uhr zu messen und die bei der optischen Messung erzeugten Fehler zu kompensieren.

Der dreiachsige MEMS-Bewegungssensor »ADXL362« [4 [4]] von Analog Devices eignet sich für batteriegespeiste Produkte und Wearables. Das Bauteil misst Beschleunigungen (g) mit Auflösungen im mg-Bereich und wandelt diese mit seinem internen 12-Bit-ADC direkt in einen digitalen Wert. Je nach gewählter Ausgangsdatenrate arbeitet dieser Sensor bei 300 nA bis 3,0 µA (für eine komplette Dreiachsenmessung bei 400 Hz Ausgangsdatenrate (Output Data Rate, ODR). Für ein einwandfrei arbeitendes System zur Messung der Herzfrequenz müssen abschließend die optischen Rohdaten und die der Bewegung verarbeitet werden, um die zu messende Herzfrequenz zu erhalten.

Über den Autor:

Jan-Hein Broeders ist Healthcare Business Development Manager Europe bei Analog Devices.