醫療保健部門面臨三大挑戰：人口老齡化，慢性病病例急劇增加，醫療保健成本爆炸式增長。預計未來20年，老年人口將呈指數級增長。到2030年，65/40的歐洲人將超過<>歲，其中<>%將需要援助。如果得不到足夠的照顧，老年人就有失去獨立性的風險。因此，老年人非常渴望獨立的生活方式。但老年人的獨立生活方式往往伴隨著高風險。已經開發了許多使用各種傳感器實施的智能家居技術，以跟蹤和監控老年人在家中的活動并幫助他們獨立生活。配備傳感器網絡的建筑物和城市環境為老年人和病人提供了更長時間保持獨立性的機會。

環境輔助生活（AAL）在這方面提供了一系列好處。這些好處包括將患者、醫生和醫療設備聯系起來，這大大提高了治療和護理的效率。該鏈接可以自動記錄和評估患者的活動和健康數據，無論他們身在何處。因此，只有在患者的健康狀況實際惡化時，才需要召集醫務人員。這里的目標是降低醫療保健部門的成本并改善患者護理 - 即使患者不再在醫院接受持續監測，而是在家中進行日常生活中的監測。

人類行為分析和活動識別是當今AAL系統不可或缺的一部分。可靠和準確的監控，以及在需要時的實時驅動，是這些系統的要求。烹飪、睡覺和清潔等日常活動是老年人或病人身體能力的良好指標。因此，自動識別這些活動的系統允許自動健康監測，并為醫務人員提供客觀的衡量標準。這樣的系統應該能夠檢測到任何異常情況，例如突然跌落，并提供立即驅動。因此，活動監測系統是未來健康應用的關鍵步驟。

在本文中，我們介紹了一個集成的家庭健康監測系統，該系統包括基于視覺的活動監測系統和生命體征監測系統。該系統的目的是能夠監測個人的活動，同時能夠在執行該活動時監測他/她的生命體征。可穿戴醫療技術和嵌入式視覺技術的集成（綁定）在一起是實現真正的家庭健康監測系統的關鍵。

基于視覺的傳感

到目前為止，活動監控市場主要由視頻監控技術主導。然而，隨著這種活動監控在家庭環境中的轉變，視頻分析由于其基本缺點而未能成為正確的解決方案，例如侵犯被監控者的隱私以及需要傳輸的數據負載量，因為它是視頻。嵌入式視覺傳感技術的出現有助于克服這兩個問題。嵌入式視覺傳感平臺在邊緣節點執行實時處理，系統的輸出僅對遙測/處理數據有用，從而克服了隱私問題，因為傳輸的數據不是視頻或圖像（侵犯隱私），而只是烹飪、清潔或睡眠等活動數據。由于僅傳輸遙測數據，因此降低的數據速率可節省 90% 以上的帶寬要求，從而節省傳輸視頻所需的成本。

活動監控嵌入式視覺系統包括檢測人員，跟蹤人員的移動，以及識別其姿勢和感興趣的活動。嵌入式傳感平臺的典型架構通常包括以下內容：

光學系統（CMOS傳感器加鏡頭）：用于捕獲圖像。正確的光學配置需要根據視場、系統配置和房間幾何形狀來定義。有時，CMOS傳感器可能會進行一些圖像預處理，從而減少嵌入式處理器的處理負載，如果占空比正確，這反過來又可以降低系統的功耗。

處理系統：處理器是該系統的核心，現在預計它將進行更多的控制、傳感和接口，同時消耗很少的功率和面積。嵌入式系統平臺中的處理器，對光學系統捕獲的圖像運行圖像處理算法。完成處理后，系統的輸出只是遙測數據。在家庭健康方案中，輸出可能是關于人員的活動，例如他/她是否在睡覺、清潔或跌倒。

連接性：在嵌入式、基于視覺的系統中，這可以是有線或無線的。但是，它可能是家庭環境中的無線連接。由于輸出只是遙測數據，而不是原始視頻數據，因此要傳輸的有效負載大大減少。然后將其傳輸到云平臺，并以應用程序的形式為您的護士或監護人實時提供。

云/數據分析：這構成了系統的后端。云基礎架構不僅以應用程序的形式提供對數據的實時訪問，還可以運行后臺數據分析算法，以識別家庭活動上下文中的趨勢。

圖1.家庭使用的集成健康監測系統。該系統監控人員的活動和重要參數。

系統設計考慮因素和主要挑戰

可靠性：活動監控系統以最可靠、安全和準確的方式提供活動信息非常重要。此外，在緊急情況下，系統必須能夠準確檢測緊急環境并發出警報，重點是減少誤報的產生，以防止意外聯系人員或緊急調度。

延遲：對活動監控系統生成的警報進行即時響應/啟動/報警是一項功能，用于定義安全系統的確切潛力。監控活動的基本功能（無論是睡覺、走路、清潔還是緊急情況）都應以即時方式報告，以便在發生和報告之間實現最小的時間延遲。

防篡改： 最后，活動監控系統需要盡可能防篡改。篡改可能發生在系統的任何階段，無論是終端節點、無線/有線連接，還是在周期的數據控制和分析結束時。破壞樓宇自動化系統/網絡是安全系統和家庭監控系統中非常關注的話題。

ADI嵌入式視覺檢測平臺

ADI公司的BLIP（Blackfin低功耗成像平臺）是一款低成本、低功耗、高性能嵌入式視覺檢測平臺，可運行大量實時檢測和圖像處理算法。BLIP由ADI公司的Blackfin系列處理器ADSP-BFxxx組成，非常適合嵌入式視覺檢測算法。

準確、緊湊、低功耗的生命體征測量

ADI公司首次展示了該解決方案。所呈現的生命體征（VSM）測量包括心率和活動，并通過戴在手腕上的手表顯示。

在這款手表中，我們發現了一個模塊化架構，包括一個嵌入ADI公司新型Cortex-M3微控制器的主板，這是市場上消耗最少的M3控制器，名為ADuCM302x，以及一個2.4 GHz無線電收發器，允許使用Google Thread協議發送VSM數據。子板上是一個光度學前端ADPD103，周圍環繞著三個綠色LED和一個光電二極管，以及市場上功耗最低的3軸加速度計ADXL362。這兩個設備彼此同步，以更有效地補償人的運動。?

ADPD103是一款光度前端，通過反射式光學測量工作，通過其LED驅動器發送8 mA至250 mA電流，照亮組件的外部LED。這些LED照亮皮膚，并通過光電二極管使用反射測量，因此信號由前端采集，然后由14位ADC放大、濾波、積分和轉換，然后通過IC接口傳輸到主機。2

將LED和光電二極管放在外部有多種優點：它允許選擇LED的數量，LED的顏色，它們的電流強度，特別是LED與光電二極管的最佳間距，以最大化調制指數（它設置交流-直流比，從而設置反射信號的質量）。它還允許您選擇光電二極管的尺寸（當后者更寬時，調制指數會更高），并可能為其添加超低噪聲和低功耗電流放大器。

圖3.集成健康監測系統框圖。

根據執行的測量類型（HRM-心率，脈沖血氧飽和度）和測量在皮膚上的位置，選擇LED的顏色。為了測量手腕上的心率，我們選擇綠色LED，因為它們的血紅蛋白吸收在500 nm至600 nm波長下最高。當您的心臟跳動時，手腕中的血液流動并且綠光的吸收效果更好。在節拍之間，它減少。通過每秒閃爍數百次綠色 LED，ADPD103 可以計算心臟每分鐘跳動的次數，即您的心率。建議將綠色LED與光電二極管間隔3 mm，或更方便，以提高調制指數，如圖3所示。

圖4.調制指數是LED和光電二極管之間間距的函數。

如果我們想測量脈沖血氧飽和度，那么我們選擇紅色 LED 和紅外 LED，我們將用手指練習（我們也受益于這種方法的 HRM），因為它具有很強的毛細管濃度。脈搏血氧儀是醫生用來評估和快速控制患者呼吸功能的一種非侵入性方法。通過光電二極管的紅光和紅外光的比例表示血液中氧合血紅蛋白與脫氧血紅蛋白的百分比。血液中的氧飽和度也稱為SpO2。

因此，血氧測定基于毛細血管中血紅蛋白光吸收的測量，特別是每個紅細胞的氧合血紅蛋白（氧合血紅蛋白）和脫氧血紅蛋白（脫氧血紅蛋白）的速率：

98% SpO2 意味著每個紅細胞都含有 98% 的氧合血紅蛋白和 2% 的脫氧血紅蛋白

ADI公司還為表面受限應用提供模塊解決方案（同一封裝中的模擬前端、光電二極管和LED），這些應用不需要對光學測量進行大量優化。因此，ADPD142 包括一個紅色 LED 和一個紅外 LED，允許在手指上進行 SpO2 測量。其后繼產品ADPD144采用改進的機械設計，可減少內部光污染（LED和光電二極管之間的直射光）。它在 2，6 個樣品測量中提供 24.425% 的平均測量誤差，使其符合 FDA 標準。ADPD144的封裝尺寸為5 mm×2.8 mm，高度為1.35 mm。

如上所述，為了最大化調制指數，從而最大限度地提高測量信號的質量，LED和光電二極管之間的間距必須最小，這在空間受限的模塊中可能不是最佳的。因此，對于運動手表等因運動、汗水和皮膚與手表接觸點的位移而受到額外限制的應用，ADI公司建議僅使用光度前端的外部LED和光電二極管的解決方案。

在軟件方面，ADI公司提供亮度傳感器和加速度計的驅動器，并在CES上推出了自己的運動補償算法，該算法在Cortex-M3內核ADuCM3027上運行，1 kB ROM和RAM僅為5.13 MIPS。這是一個重大突破，因為在此之前，這種類型的算法需要浮點計算，因此需要Cortex-M7處理器類型，它更耗電，更昂貴。另請注意，皮膚或紋身的顏色會影響測量反射信號的質量。建議不要將溶液放在紋身上;對于深色皮膚的人來說，調制指數略有降低，因此需要優化解決方案的光學設計。

超低功耗平臺

現在，讓我們嘗試確定前面討論的手表的功耗，假設我們在Cortex-M3 ADuCM3027上執行運動補償算法和一些特性來確定LED的功耗。

ADPD103在一個或兩個時隙上發送LED脈沖序列。例如，這允許從一個LED到另一個LED的不同數量的脈沖。ADPD103的功耗是AFE和LED功耗的總和。

讓我們以這些條件為例：

滿量程 = 100 赫茲;2個插槽;脈沖周期A = 20 μs;脈沖周期 B = 40 μs

脈沖數 A = 4;脈沖數 B = 8

LED A 中的最大電流 = 25 mA;

LED B 中的最大電流 = 100 mA

脈沖持續時間A = 3 μs;脈沖持續時間 B = 3 μs

因此，LED_A中的有效電流 =

（3 × 4/10000） × 25 mA = 30 μA

因此，LED_B中的有效電流 =

（3 × 8/10000） × 100 mA = 240 μA

AFE 的 A 通道中的電流 =

FS（（20 + 脈沖計數×脈沖周期） × Vdd峰值 + 0.13） =

100（（20 + 4 × 20） × 0.0093 + 0.13） = 106 μA

AFE B 通道中的電流 =

FS（（20 + 脈沖計數×脈沖周期） × Vdd峰值 + 0.20） =

100（（20 + 8 × 20） × 0.0093 + 0.20） = 187 μA

ADPD103的總電流（包括兩個LED的功耗）為563 μA

如上所述，ADI公司開發的運動補償算法僅需1.5 MIPS即可工作，我們將其近似為1.5 MHz的運行頻率。ADuCM3027的功耗為38 μA/MHz，這意味著微控制器的功耗為57 μA。ADXL362在2 Hz采樣頻率下使用100 μA電流，因此，在本例中，AFE和LED、Cortex-M3和加速度計系統的功耗為622 μA。這種低功耗可最大限度地延長使用時間，而無需為這款手表中的內置鋰聚合物電池充電。在待機模式下，ADPD103的功耗為3.5 μA。其后繼器件會將該值降低到1 μA。

應該注意的是，此示例顯示的功率計算與精確應用不對應。您可以獲得更好或更差的結果，具體取決于目標應用、通過 LED 的電流以及與系統功耗直接相關的采樣頻率。也就是說，ADI的低功耗解決方案有助于縮短醫療設備的充電周期和功耗，使老年人能夠過上更獨立的生活方式。

審核編輯：郭婷