最近爆火的電子血氧儀是什么原理?測的準嗎?

嵌入式ARM 2023-01-09 12:01

繼口罩、抗原、藥品之后,最近電子血氧儀的價格也開始水漲船高。從一個多月前的100多元,暴漲到了300多元。

那么,這類家用的電子血氧儀是如何工作的呢?測量數據到底準不準?今天就帶大家來分析一下。

一、血氧儀工作原理

血氧儀是一種監測脈搏、血氧飽和度等指標的醫療器械,常見的家用型血氧儀,主要有指夾式、腕表式等形式。

一般大家最關注的是血氧飽和度(oxygen saturation簡寫為SpO2),它是指在全部血容量中被結合O2容量占全部可結合的O2容量的百分比,是人體攜帶氧氣能力的重要參考值。人體正常的SpO2應該不小于95%,長期低于93%時需要就醫。

SpO2 一般由以下公式計算:

其中CHbO2是氧合血紅蛋白濃度,CHb是還原血紅蛋白濃度。

一方面,這兩種血紅蛋白對不同波長的光有不同的吸收度;另一方面,當動脈跳動時,動脈中的血液量會發生變化,可以區分出皮膚、肌肉、靜脈血等對光的吸收影響(這些組織對光的吸收可以認為固定不變)。因此,利用兩種不同波長的光,經透射或反射后,采集數據綜合處理,就能計算出血氧飽和度。

現在市面上最常見的,都是光電式的血氧儀,如下圖所示,有透射式和反射式兩種實現方法。

常見的指夾式血氧儀就是透射式,智能手環或手表就是反射式,原理是差不多的。

而LED光源的選擇,與血紅蛋白對不同光波長的吸收率有關,下圖是兩種血紅蛋白對不同波長的光的消光系數圖:

可以看到,兩種血紅蛋白對波長為660nm左右光的吸收差別最大,而對波長為800nm左右光的吸收基本相等。

從理論上說,使用660nm和800nm波長的光作為光源是最合適的,但由于在800nm左右時,二者的消光系數斜率相差較大,光波長偏差一點就會引起較大的吸收率變化,這對LED的制造工藝要求太高。所以,工程實現時,一般不用800nm波長的LED,而選擇波長為860nm~920nm的LED作為另一個光源,這個區間的消光系數斜率基本一樣,而且變化平緩。

至此,硬件部分的實現我們已經了解大概了,其實核心就是要使用兩個LED作為光源,一個660nm波長的紅外光,一個900nm左右波長的紅光。兩束光分別通過透射(或反射)皮膚后,到達光電接收管,再采集光電接收管的值。

那么,采集到兩個光源的值后,又該如何處理呢?這里由于有比較多的公式推導,我們直接略過,給出下面的公式:

這里的實現需要三步:

第一步,我們采集的兩個LED光源的值,需要分離出直流分量和交流分量,也就是:紅光的交流分量ACred、紅光的直流分量DCred、紅外光的交流分量ACired、紅外光的直流分量DCired;

第二步,用采集到的四個值,計算出R;

第三步,用R計算SpO2,這個計算公式中a、b、c是三個需要校準的參數。需要大量的試驗數據去擬合出來。

二、血氧儀的制作

有了以上的理論基礎,我們可以自己動手DIY一個血氧儀。

Maxim公司有一款集成芯片,可以實現大部分的硬件功能,就是MAX30100、MAX30102系列芯片。MAX30100已停產,新設計中不推薦使用,MAX30102是新一代產品。

目前價格還沒有太離譜:

MAX30102集成了一個660nm紅光LED、880nm紅外光LED、光電檢測器,以及帶環境光抑制的低噪聲電子電路。芯片內部含18bit ADC采集電路。對外是I2C接口。基本上單芯片就能實現光源信號的采集。

要注意,MAX30102的輸出值,只是兩個LED光源的采集值。后續還需要軟件去實現交流、直流分離,R的求解、SpO2的求解。順帶也可以求解出脈搏數據。

使用max30102很簡單,用I2C接口訪問,初始化代碼如下:

max30102_Bus_Write(REG_INTR_ENABLE_1,0xc0);  // INTR settingmax30102_Bus_Write(REG_INTR_ENABLE_2,0x00);max30102_Bus_Write(REG_FIFO_WR_PTR,0x00);    //FIFO_WR_PTR[4:0]max30102_Bus_Write(REG_OVF_COUNTER,0x00);    //OVF_COUNTER[4:0]max30102_Bus_Write(REG_FIFO_RD_PTR,0x00);    //FIFO_RD_PTR[4:0]max30102_Bus_Write(REG_FIFO_CONFIG,0x0f);    //sample avg = 1, fifo rollover=false, fifo almost full = 17max30102_Bus_Write(REG_MODE_CONFIG,0x03);    //0x02 for Red only, 0x03 for SpO2 mode 0x07 multimode LEDmax30102_Bus_Write(REG_SPO2_CONFIG,0x27);    // SPO2_ADC range = 4096nA, SPO2 sample rate (100 Hz), LED pulseWidth (400uS)  max30102_Bus_Write(REG_LED1_PA,0x24);     //Choose value for ~ 7mA for LED1max30102_Bus_Write(REG_LED2_PA,0x24);     // Choose value for ~ 7mA for LED2max30102_Bus_Write(REG_PILOT_PA,0x7f);     // Choose value for ~ 25mA for Pilot LED
主函數中循環調用fifo讀取函數,用于獲取LED光源的采集值:
void maxim_max30102_read_fifo(uint32_t *pun_red_led, uint32_t *pun_ir_led){  uint32_t un_temp;  unsigned char uch_temp;  char ach_i2c_data[6];  *pun_red_led=0;  *pun_ir_led=0;
//read and clear status register maxim_max30102_read_reg(REG_INTR_STATUS_1, &uch_temp); maxim_max30102_read_reg(REG_INTR_STATUS_2, &uch_temp);
IIC_ReadBytes(I2C_WRITE_ADDR,REG_FIFO_DATA,(u8 *)ach_i2c_data,6);
un_temp=(unsigned char) ach_i2c_data[0]; un_temp<<=16; *pun_red_led+=un_temp; un_temp=(unsigned char) ach_i2c_data[1]; un_temp<<=8; *pun_red_led+=un_temp; un_temp=(unsigned char) ach_i2c_data[2]; *pun_red_led+=un_temp;
un_temp=(unsigned char) ach_i2c_data[3]; un_temp<<=16; *pun_ir_led+=un_temp; un_temp=(unsigned char) ach_i2c_data[4]; un_temp<<=8; *pun_ir_led+=un_temp; un_temp=(unsigned char) ach_i2c_data[5]; *pun_ir_led+=un_temp; *pun_red_led&=0x03FFFF; //Mask MSB [23:18] *pun_ir_led&=0x03FFFF; //Mask MSB [23:18]}

采集值最好經過濾波,以減少噪聲的干擾。

之后,再分離出交流、直流分量,求出R和SpO2即可,核心是這個函數:

void maxim_heart_rate_and_oxygen_saturation(uint32_t *pun_ir_buffer,  int32_t n_ir_buffer_length, uint32_t *pun_red_buffer, int32_t *pn_spo2, int8_t *pch_spo2_valid,                               int32_t *pn_heart_rate, int8_t  *pch_hr_valid){    uint32_t un_ir_mean ,un_only_once ;    int32_t k ,n_i_ratio_count;    int32_t i, s, m, n_exact_ir_valley_locs_count ,n_middle_idx;    int32_t n_th1, n_npks,n_c_min;          int32_t an_ir_valley_locs[15] ;    int32_t an_exact_ir_valley_locs[15] ;    int32_t an_dx_peak_locs[15] ;    int32_t n_peak_interval_sum;
int32_t n_y_ac, n_x_ac; int32_t n_spo2_calc; int32_t n_y_dc_max, n_x_dc_max; int32_t n_y_dc_max_idx, n_x_dc_max_idx; int32_t an_ratio[5],n_ratio_average; int32_t n_nume, n_denom ; // remove DC of ir signal un_ir_mean =0; for (k=0 ; k un_ir_mean =un_ir_mean/n_ir_buffer_length ; for (k=0 ; k
// 4 pt Moving Average for(k=0; k< BUFFER_SIZE-MA4_SIZE; k++){ n_denom= ( an_x[k]+an_x[k+1]+ an_x[k+2]+ an_x[k+3]); an_x[k]= n_denom/(int32_t)4; }
????//?get?difference?of?smoothed?IR?signal???? for( k=0; k an_dx[k]= (an_x[k+1]- an_x[k]);
// 2-pt Moving Average to an_dx for(k=0; k< BUFFER_SIZE-MA4_SIZE-2; k++){ an_dx[k] = ( an_dx[k]+an_dx[k+1])/2 ; }
// hamming window // flip wave form so that we can detect valley with peak detector for ( i=0 ; i s= 0; for( k=i; k s -= an_dx[k] *auw_hamm[k-i] ; } an_dx[i]= s/ (int32_t)1146; // divide by sum of auw_hamm ????}
n_th1=0; // threshold calculation for ( k=0 ; k n_th1 += ((an_dx[k]>0)? an_dx[k] : ((int32_t)0-an_dx[k])) ; } n_th1= n_th1/ ( BUFFER_SIZE-HAMMING_SIZE); // peak location is acutally index for sharpest location of raw signal since we flipped the signal maxim_find_peaks( an_dx_peak_locs, &n_npks, an_dx, BUFFER_SIZE-HAMMING_SIZE, n_th1, 8, 5 );//peak_height, peak_distance, max_num_peaks
n_peak_interval_sum =0; if (n_npks>=2){ for (k=1; k n_peak_interval_sum += (an_dx_peak_locs[k]-an_dx_peak_locs[k -1]); n_peak_interval_sum=n_peak_interval_sum/(n_npks-1); *pn_heart_rate=(int32_t)(6000/n_peak_interval_sum);// beats per minutes *pch_hr_valid = 1; } else { *pn_heart_rate = -999; *pch_hr_valid = 0; }
for ( k=0 ; k????????an_ir_valley_locs[k]=an_dx_peak_locs[k]+HAMMING_SIZE/2;?
// raw value : RED(=y) and IR(=X) // we need to assess DC and AC value of ir and red PPG. for (k=0 ; k an_x[k] = pun_ir_buffer[k] ; an_y[k] = pun_red_buffer[k] ; }
// find precise min near an_ir_valley_locs n_exact_ir_valley_locs_count =0; for(k=0 ; k un_only_once =1; m=an_ir_valley_locs[k]; n_c_min= 16777216;//2^24; if (m+5 < BUFFER_SIZE-HAMMING_SIZE && m-5 >0){ for(i= m-5;i if (an_x[i] if (un_only_once >0){ un_only_once =0; } n_c_min= an_x[i] ; an_exact_ir_valley_locs[k]=i; } if (un_only_once ==0) n_exact_ir_valley_locs_count ++ ; } } if (n_exact_ir_valley_locs_count <2 ){ *pn_spo2 = -999 ; // do not use SPO2 since signal ratio is out of range *pch_spo2_valid = 0; return; } // 4 pt MA for(k=0; k< BUFFER_SIZE-MA4_SIZE; k++){ an_x[k]=( an_x[k]+an_x[k+1]+ an_x[k+2]+ an_x[k+3])/(int32_t)4; an_y[k]=( an_y[k]+an_y[k+1]+ an_y[k+2]+ an_y[k+3])/(int32_t)4; }
//using an_exact_ir_valley_locs , find ir-red DC andir-red AC for SPO2 calibration ratio //finding AC/DC maximum of raw ir * red between two valley locations n_ratio_average =0; n_i_ratio_count =0;
for(k=0; k< 5; k++) an_ratio[k]=0; for (k=0; k< n_exact_ir_valley_locs_count; k++){ if (an_exact_ir_valley_locs[k] > BUFFER_SIZE ){ *pn_spo2 = -999 ; // do not use SPO2 since valley loc is out of range *pch_spo2_valid = 0; return; } } // find max between two valley locations // and use ratio betwen AC compoent of Ir & Red and DC compoent of Ir & Red for SPO2
for (k=0; k< n_exact_ir_valley_locs_count-1; k++){ n_y_dc_max= -16777216 ; n_x_dc_max= - 16777216; if (an_exact_ir_valley_locs[k+1]-an_exact_ir_valley_locs[k] >10){ for (i=an_exact_ir_valley_locs[k]; i< an_exact_ir_valley_locs[k+1]; i++){ if (an_x[i]> n_x_dc_max) {n_x_dc_max =an_x[i];n_x_dc_max_idx =i; } if (an_y[i]> n_y_dc_max) {n_y_dc_max =an_y[i];n_y_dc_max_idx=i;} } n_y_ac= (an_y[an_exact_ir_valley_locs[k+1]] - an_y[an_exact_ir_valley_locs[k] ] )*(n_y_dc_max_idx -an_exact_ir_valley_locs[k]); //red n_y_ac= an_y[an_exact_ir_valley_locs[k]] + n_y_ac/ (an_exact_ir_valley_locs[k+1] - an_exact_ir_valley_locs[k]) ;

n_y_ac= an_y[n_y_dc_max_idx] - n_y_ac; // subracting linear DC compoenents from raw n_x_ac= (an_x[an_exact_ir_valley_locs[k+1]] - an_x[an_exact_ir_valley_locs[k] ] )*(n_x_dc_max_idx -an_exact_ir_valley_locs[k]); // ir n_x_ac= an_x[an_exact_ir_valley_locs[k]] + n_x_ac/ (an_exact_ir_valley_locs[k+1] - an_exact_ir_valley_locs[k]); n_x_ac= an_x[n_y_dc_max_idx] - n_x_ac; // subracting linear DC compoenents from raw n_nume=( n_y_ac *n_x_dc_max)>>7 ; //prepare X100 to preserve floating value n_denom= ( n_x_ac *n_y_dc_max)>>7; if (n_denom>0 && n_i_ratio_count <5 && n_nume != 0) { an_ratio[n_i_ratio_count]= (n_nume*20)/n_denom ; //formular is ( n_y_ac *n_x_dc_max) / ( n_x_ac *n_y_dc_max) ; ///*************************n_nume原來是*100************************// n_i_ratio_count++; } } }
maxim_sort_ascend(an_ratio, n_i_ratio_count); n_middle_idx= n_i_ratio_count/2;
if (n_middle_idx >1) n_ratio_average =( an_ratio[n_middle_idx-1] +an_ratio[n_middle_idx])/2; // use median else n_ratio_average = an_ratio[n_middle_idx ];
if( n_ratio_average>2 && n_ratio_average <184){ n_spo2_calc= uch_spo2_table[n_ratio_average] ; *pn_spo2 = n_spo2_calc ; *pch_spo2_valid = 1;// float_SPO2 = -45.060*n_ratio_average* n_ratio_average/10000 + 30.354 *n_ratio_average/100 + 94.845 ; // for comparison with table } else{ *pn_spo2 = -999 ; // do not use SPO2 since signal ratio is out of range *pch_spo2_valid = 0; }}
需要注意的是,這里使用的函數是SpO2 = -45.060*R*R+ 30.354*R+ 94.845,采用了查表法求解。
這個函數執行完后,變量n_heart_rate中存儲的是心率,變量n_sp02存儲的就是血氧飽和度。最后將血氧飽和度值顯示出來就行了。

三、血氧儀測量準不準?

在實現過程中,SpO2與R的關系的系數是非常難確定的,需要大量的試驗數據來擬合,見下圖,是maxim公司應用文檔中的擬合過程:
(每種顏色是一組測試結果,黃色叉是去除掉的偏離比較大的野值)
可以發現,有些測量數據的方差是相當大的,很多數據偏離了擬合后的曲線很遠。maxim公司建議在校準時,需要不斷剔除偏離較大的數據,均方根誤差(RMES)需要在3.5%以內。
最終給出一組值:
可是,在另一篇maxim公司的應用文檔中,又給出了SpO2 = 104-17*R這個公式,其中0.4
為什么這兩公式相差這么大?
通過查閱一些論文發現,對于R值與血氧飽和度的公式并不固定,SpO2可以表示為R的一個高次的多項式函數,由于正常人體測出的R值都較小,人們一般關注的是R值小于1的情況,大于1已經是明顯的不健康情況。所以,在計算SpO2時常常會去掉高次項,采用一階函數或者二階函數來擬合。
又由于SpO2的測量方法本身誤差較大,所以測量數據不同時,擬合出來的參數就大相徑庭了。
這里還收集了幾個論文中擬合出的R值與SpO2之間的函數關系:
  • SpO2 = -45.060*R*R+ 30.354*R+ 94.845

  • SpO2 = -7.6*R*- 20.7*R+ 112.2,(0.5

  • SpO2 = -86.47*R*R+ 77.21*R+ 81.68,(0.4

  • SpO2 = -20*x+107.2,(0.36
把這幾個函數的圖形繪制在同一張圖中:
可以看到,在R為0.4~1.0這個區間里,這些函數的值大體上相差不大,變化趨勢也基本一樣。而且這些參數,一般都是以正常人的數據來擬合的。所以,在正常血氧的范圍內,可以認為用這種方法來測量血氧飽和度基本靠譜。而當血氧飽和度偏離正常值時,誤差會顯著增大。
當然,這需要建立在光源的采集數據準確的前提下,也就是R值準確的時候。
而現實是,在采集光源的數據時,會有環境光干擾、工頻干擾、各種噪聲干擾;即使濾除了這些噪聲,還會有如下圖這種低頻的漂移。此時,要準確提取出光源的直流分量、交流分量是非常困難的。
因此,如果信號處理的算法不好,就會把微弱的噪聲、漂移等等干擾識別為脈搏引起的光強變化,網上出現的各種能測出香腸的血氧和脈搏的笑話也就不足為奇了。
綜合來看,此類血氧儀作為健康監測的參考手段之一是可以的,但數據準確性存疑。所以,以它來判斷身體是否健康是萬萬不能的!
好了,本節內容就分享到這里了,希望這篇文章能對大家有所幫助。

END

來源:小白白學電子

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  • 在前六期中,我們已經分別討論了 CRA 的適用范圍、整體影響、漏洞通報義務、風險評估與技術文檔證據鏈、第三方組件與 SBOM 供應鏈治理,以及產品上市后的支持期、安全更新、用戶說明和終止支持管理。到這里,企業已經能夠回答幾個核心問題:產品是否落入 CRA 適用范圍,產品由哪些組件構成,企業如何證明自己在設計、開發和上市前采取了必要的安全措施,以及產品上市后如何持續維護和安全下線。但對于真正準備落地 CRA 合規的企業來說,還有一個更現實的問題:CRA 的法規條文相對原則化,企業應當如何把“網絡安
    虹科云科技 2026-08-03 16:51 255632瀏覽
  •                                                                        
    廣州鐵金剛 2026-08-06 17:44 227807瀏覽
  • 導語在現代高速數字電路設計中,信號的完整性已不僅是理想波形推演,而是一場與物理非理想特性正面博弈的工程實踐。濾波器芯片作為凈化傳輸鏈路的關鍵屏障,其核心挑戰在于:能否有效識別并濾除那些隱匿在電平跳變過程中的亞納秒級瞬態脈沖干擾,這類干擾持續極短,卻足以在高速鏈路中引發誤觸發。然而,傳統函數發生器受限于采樣率與邊沿速率,根本無法忠實復現如此狹窄且陡峭的異常波形。針對此困境,德思特TS-AWG7000系列任意波形發生器以17 GS/s采樣率與50 ps原生邊沿速度,為瞬態脈沖提供精細刻畫,配合SPG
    德思特測試測量 2026-08-05 14:06 5瀏覽
  • 做藍牙音箱的工程師大概都碰過這個局面。產品要連手機放歌,要本地播開機提示音和按鍵音,還要接 App 做配網和狀態上報。三件事拆開,早先的常規做法是音頻藍牙一顆料、數傳藍牙一顆料、本地播放再掛一顆小 MCU 加一片 Flash。板子越畫越大,BOM 越算越貴,待機電流和固件工作量也跟著漲。WT2605C 出來以后,這套需求可以集成到一顆芯片,就是 WT2605C-32N,該芯片采用QFN32 封裝,4×4 毫米,把音頻藍牙、BLE 數傳和 MP3 本地播放三樣全包了。對藍牙音箱來說,最實在的好處就
    唯創知音語音芯片 2026-08-06 15:14 424瀏覽
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