解码光容积图以扩大健康监测技术的范围

光容积描记术是一种在心血管和心理健康监测中用于测量心率的光学技术，要推进它的潜在应用，就需要对来自光容积描记术(PPGs)的复杂非线性数据进行分析。东京科学大学的研究人员绕过传统的解析复杂和动态PPG信号的分析方法，使用非线性分析来确定使用短PPG信号估计的动态特征的准确性。

随着世界各地心血管和精神疾病负担的增加，需要及早发现和及时发现健康监测正变得越来越中肯。可穿戴设备是一种实用的、负担得起的、非侵入性的系统和长期健康监测方法。“光容积描记术”是一种基于光电脉冲波信号的简单光学技术，几十年来一直被用于监测心跳、氧率和临床环境以及现场的血容量变化等参数可穿戴设备．这些测量依赖于基本的信号处理和分析，如噪声滤波和运动减少。

从光体积描记术中记录的生物信号——光体积描记术(ppg)的动态中提取的信息可用于生理和心理健康监测，但这种高级应用受到ppg中测量噪声高和运动伪影的阻碍，特别是使用可穿戴设备获得的那些。

那么如何分析ppg复杂的非线性动力学以扩大其临床应用呢?

深入分析PPG的复杂特征，来自日本的一组研究人员评估了短PPG信号的非线性分析在临床测量中的适用性，以及他们可以估计PPG的动力学特性的准确性。由东京理科大学助理教授Nina Sviridova博士带领的研究团队，包括东京理科大学池口Tohru教授、新潟农产食品大学赵铁军博士和千叶大学Akimasa Nakano教授，在该杂志的特刊《移动健康的数据分析》上发表了他们的研究成果传感器．该研究于2022年7月9日发表在该杂志第22卷第14期。

“滤波信号可用于传统的光电体积描记术应用;然而，它们不适合进行高级分析。作为一种替代方案，只能使用高质量的PPG信号短片段，但非线性分析对这种短记录的适用性还没有进行详细的研究，”Sviridova博士解释说。

用于估计PPG动态的高级非线性分析方法往往受到应用数据长度的限制。以往的研究表明，循环量化分析(RQA)是一种非线性分析方法，不受信号长度的影响。在本研究中，研究人员利用RQA从短信号中提取ppg的确定性、发散性、可预测性和复杂性等动力学特性。通过测量皮肤表面近红外光的透射，从30个健康个体中获得PPG记录。这些记录被进一步采样以生成稀疏的时间序列数据。进一步，混沌“Rössler模型”(一个用于描述动态非线性系统中连续混沌的模型)被用来计算相对误差，同时考虑噪声。

结果表明，利用短时间序列信号可以很好地估计确定性、可预测性和熵等动力学特性(误差小于1%)。与有噪声的罗斯勒系统的比较表明，在没有噪声的情况下，较短的时间序列长度可以准确地测量这些特性。然而，对于一些性质，如散度，短ppg不足以进行精确估计，误差可接受(低于1%)。

这些观测结果可以帮助估计在只有短长度PPG信号的情况下与动力学特性相关的误差，并有助于未来使用其他光电探测器进行研究，以及在不同的实验和现实环境中进行研究。了解ppg的复杂特征可以进一步提高可穿戴健康监测技术的临床应用。

Sviridova博士强调了他们的研究的更广泛的应用，他说:“这项研究的发现将有助于提高使用可穿戴设备对健康参数的估计，最终加快世界卫生组织早期发现心血管和精神疾病的目标。”

我们当然希望看到这些发现转化为社会的有形医疗福利。

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