本文主要是介绍(二)、软硬件全开源智能手表,可全面高精度采集生命体征数据,进行健康检测。(HealthyPi Move),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
HealthyPi Move是一款开放式硬件设备,可让您高精度地跟踪所有生命体征。它不仅仅是另一款带有心率监测器的智能手表,它还是手腕上的完整生命体征监测和记录设备,可以测量心电图(ECG)、光电容积脉搏波 (PPG)、SpO₂、血压(基于手指)、EDA/GSR、心率变异性(HRV)、呼吸频率,甚至体温。
01、特性与规格
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微控制器:Nordic nRF5340 双核 ARM M33
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传感器
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MAX30001 ECG 和生物阻抗前端
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MAX30101 光学PPG传感器
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MAX32664 传感器
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MAXM86146腕部PPG传感器前端,带运动补偿功能
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LSM6DSO 6-DoF IMU
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MAX30205体温传感器
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内存:用于数据存储的 128 MB NOR QSPI 闪存
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显示屏:1.28英寸TFT显示屏,带电容式触摸屏
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接口
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蓝牙低功耗 (BLE 5.2)
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USB Type-C,用于数据传输、充电、JTAG和UART
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2 个用于用户输入的侧面按钮
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电源管理:Nordic nPM1300 单芯片 PMIC
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集成 800 mA 电池充电器,支持 USB Type-C 供电
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2 个集成可编程降压转换器,可实现高效的电源管理
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用于电池监控的集成电量计
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用于选择性电源管理的集成负载开关
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200 mAh 锂聚合物电池
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USB Type-C 充电端口
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板载实时时钟,带超级电容器备份
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监控参数
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心电图
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心率(来自心电图或 PPG 手腕或手指传感器)
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心率变异性(HRV)(来自 ECG 或 PPG 手腕或手指传感器)
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PPG(来自手腕或/和手指 PPG 传感器)
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SpO₂(来自手腕或手指 PPG 传感器)
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血压(仅来自手指 PPG 传感器)
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EDA/GSR
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呼吸率(ECG 得出)
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温度
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活动级别和步数
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能量消耗(燃烧的卡路里)
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软件
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基于 Zephyr RTOS 和 nRF Connect SDK 的固件
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用 Flutter 编写的适用于 Android、iOS、macOS、Windows 和 Linux 的配套应用
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尺寸:直径 43 mm,厚度 16 mm,兼容 22 mm表带
02、传感器和生物识别信号
HealthyPi Move配备了传感器,可以监控各种生物识别信号。以下是板载关键传感器:
2.1、心电图(ECG)
心电图使用心脏的电活动来指示心脏健康状况。HealthyPi Move包含一个单导联心电图,设备背面有一组电极,可以触摸一只手腕的皮肤,而设备顶部有另一个电极,你可以用另一只手的手指触摸HealthyPi Move ECG 侧电极,从而形成Lead-II型心电图配置。
ECG 数据由板载SoC处理,可以在显示屏上实时可视化,也可以通过蓝牙(BLE) 发送到智能手机或计算机。心率和HRV也是根据心电图数据实时计算得出的。呼吸率也是使用 EDR 方法间接从心电图得出的。
从心电图数据得出的参数包括:
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心率
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心率变异性(HRV)
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呼吸频率
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可以得出QT 间期、QRS 持续时间等
2.2、光电容积胸腺造影(PPG)
HealthyPi Move在不同位置配备了两个PPG传感器,这是这种外形尺寸的可穿戴设备的第一次。基于手腕的 PPG 位于设备下方,用于日常心率和 SpO₂ 监测。基于手指的 PPG 是可选的,可插入设备的 USB Type-C 端口。它可用于更准确的 SpO₂ 监测,这在低灌注条件下特别有用,也可用于血压趋势监测。下面是HealthyPi Move手腕和手指传感器的图片。这里展示的手指传感器是一个带有表带的原型,但最终版本将集成到一个小型、灵活的指环中,该指环通过柔性电缆连接到主板。
HealthyPi Move可以使用手腕传感器或手指传感器,甚至可以同时运行两者。这种双位置 PPG 配置开辟了一系列有趣的新应用,从日常健身跟踪到血压趋势和脉搏传输时间 (PTT)测量,所有这些都使用同一设备。
HealthyPi Move有两个MAX32664传感器,一个用于手腕传感器,一个用于手指传感器。它们带有医疗级 PPG 算法库,除了输出原始数据外,还可用于计算 HR、SpO₂ 和 BPT 值。手腕传感器有四个 LED(两个绿色、一个红色和一个红外线)和两个光电二极管,用于可靠的 PPG 数据采集。手指传感器有一个带有红色和红外 LED 的MAX30101传感器模块和一个光电二极管。
血压趋势(BPT)是使用从手指传感器获取的 PPG 数据实时计算的。集成在指环中的微型传感器板具有MAX30101集成的光学传感器模块,而HealthyPi Move传感器板具有板载MAX32664D生物识别传感器集线器,该传感器集线器提供了一个PPG算法库,可用于计算SpO₂和BPT值。几项研究表明,根据 PPG 数据计算的 BPT 值与使用传统的袖带式血压监测仪获得的值相当。
从 PPG 数据派生的参数包括:
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血氧水平(SpO₂)
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血压趋势 (BPT) - 需要手指传感器
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心率
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心率变异性(HRV)
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脉冲传输时间(PTT)、睡眠模式等
2.3、皮肤电反应(EDA/GSR)
EDA / GSR 提供皮肤电导率的测量,该电导率随其湿度水平而变化。这是精神状态变化的良好指标,可用于监测压力水平和情绪反应。HealthyPi Move的背面有两个电极,可以触摸手腕的皮肤并测量皮肤的电导率,这与EDA / GSR活动有关。GSR/EDA数据可以被记录或显示在显示屏上。
从 EDA/GSR 数据得出的参数包括:
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压力水平(有待开发)
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对刺激的情绪反应(尚未开发)
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其他参数 - 如皮肤电导率、身体成分等 - 可以使用您自己的算法得出
2.4、体温和活动水平
手表集成体温传感器,并且背面带有感应垫。同时有 6 轴加速度计和陀螺仪的惯性测量单元 (IMU),用于监控您的活动水平。IMU 可用于监控身体活动、睡眠模式和其他需要运动感应的参数。
03、外壳
HealthyPi Move外壳的设计简单、纤薄、易用且尽可能轻便,同时仍然足够坚固以容纳必要的传感器和电子设备。
3.1、SLA 3D打印版本
当前版本(如上面的各种图片所示)是我们一直在用于原型设计和测试的SLA 3D打印版本。外壳的最终版本将是注塑成型的,并由生物相容性ABS型材料制成。外壳的设计使得整个 PCB 和电池组件可以从背面一次性插入并用螺丝固定。外壳将包括一个表带连接机构,可容纳任何标准的 22 毫米表带。
3.2、CNC金属外壳
金属版本的外壳,该外壳将更加耐用和时尚。这种合金外壳将由生物相容性材料制成。
这两种外壳设计都是在 Autodesk Fusion 360 软件上开发的。
原文地址:
软硬件全开源智能手表,可全面高精度采集生命体征数据,进行健康检测。(HealthyPi Move)
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