Die Entwicklung von Biosensor-Front-Ends für Wellness-Wearables ist knifflig – diese Entwicklungskits sind ein Rettungsanker

Vielleicht ist es Ihnen nicht bewusst, aber Sie sind mit dem Luft- und Raumfahrtingenieur Edward Murphy bereits gut vertraut. Er arbeitete an sicherheitskritischen Systemen, aber jeder Biotechniker kennt sein Gesetz, dass alles, was schief gehen kann, auch schief geht. Selbst bei scheinbar einfachen Systemen, bei denen ein gutes Wissen und Verständnis über die einzelnen Teile vorhanden ist, kann das Zusammenfügen aller Teile etwas ergeben, das weit weniger als die Summe seiner Teile ist.

Mit diesem Phänomen – und mit Murphys Gesetz – werden Sie wahrscheinlich sehr gut vertraut sein, wenn Sie ein individuelles Design für ein Gesundheits- und Fitness-Wearable entwickeln, das genaue Messungen liefern kann.

Die Konzepte, die hinter der Messung der Vitalparameter mit Hilfe eines Photoplethysmogramms (PPG) oder eines Elektrokardiogramms (EKG) stehen, sind sicherlich gut bekannt. Ingenieure wissen, dass sie die PPG-basierte Herzfrequenz durch Messung der Veränderungen des Blutvolumens in den peripheren Blutgefäßen oder die EKG-basierte Herzfrequenz durch Überwachung der vom Herzmuskel erzeugten bioelektrischen Aktivität ermitteln können. Sie verstehen die einfache Theorie hinter der Schätzung der peripheren Sauerstoffsättigung (SpO2) durch Nutzung des Unterschieds zwischen den Absorptionsspektren von Oxyhämoglobin und Desoxyhämoglobin. Außerdem machen sich Ingenieure mit anspruchsvolleren Messmöglichkeiten vertraut, wie z. B. der Verwendung der Pulslaufzeit (pulse transit time, PTT) oder der Pulsankunftszeit (pulse arrival time, PAT), um Blutdruckmessgeräte ohne Manschette zu bauen.

Diese verschiedenen Messungen beruhen auf ähnlichen Signalketten aus Verstärkern und Filtern zur Aufbereitung von Sensorsignalen, die an einen Analog/Digital-Wandler (A/D-Wandler) geliefert werden. Anhand der umgewandelten Daten führt ein Mikrocontroller (MCU) gut dokumentierte Algorithmen aus, um Werte für Herzfrequenz, SpO2, Blutdruck und mehr zu generieren.

Erfassung sauberer Biosignale

Entwickler können von einer Fülle von stromsparenden, hochpräzisen Geräten profitieren, um kundenspezifische Signalketten und Verarbeitungssubsysteme zu erstellen und ihre Gesundheits- und Fitnessprodukte von anderen abzuheben. In den meisten Fällen erübrigt sich jedoch der Aufbau einer eigenen Biosensor-Signalkette für diese Anwendungen durch die Verfügbarkeit von spezialisierten, handelsüblichen Biosensoren.

Bausteine wie der MAX86140 und der MAX86141 von Analog Devices sind speziell für optische PPG-Verfahren konzipiert. Für Biopotential-EKG-Messungen implementieren die Bausteine MAX30003, AD8232A und AD8233A von Analog Devices die erforderlichen Signalketten. Das ADPD4100 und das ADPD4101 von Analog Devices können beide Arten von Messungen unterstützen. Diese multimodalen Analog-Front-Ends (AFEs) enthalten ein Paar mehrkanaliger Signalverarbeitungsketten, die einen Transimpedanzverstärker (trans-impedance amplifier, TIA), einen Bandpassfilter (BPF), einen Integrator und einen A/D-Wandler umfassen.

Entwickler können diese AFEs als Grundlage sowohl für bioelektrische EKG-Messungen (Abbildung 1, links) als auch für PPG-Messungen auf optischer Basis (Abbildung 1, rechts) verwenden, da sie sich sehr gut für tragbare Geräte eignen.

Abbildung 1: Die AFEs ADPD4100 und ADPD4101 von Analog Devices unterstützen sowohl PPG- (links) als auch EKG-Messungen (rechts). (Bildquelle: Analog Devices)

Diese spezialisierten Biosensoren helfen, die Entwicklung zu beschleunigen, aber sie bieten keinen Schutz vor all den Dingen, die beim Umgang mit biologischen Systemen schief gehen können. Unvorhersehbare (aber nicht unerwartete) Artefakte wie transiente Umgebungsquellen und Hautinhomogenität beeinträchtigen das PPG, während elektromagnetische Störungen (electromagnetic interference, EMI) und eine ganze Reihe physiologischer elektrischer Signalquellen wie die Skelettmuskelkontraktion das EKG erschweren. (Die Auswirkungen dieser verschiedenen Artefakte auf das Signal-Rausch-Verhältnis (signal-to-noise ratio, SNR) können manchmal überwältigend sein, wie ich während meiner Dissertation herausgefunden habe. Ich musste meine primären Ziele aufschieben, um eine Art Subsystem für maschinelles Lernen (ML) zu entwickeln, nur um saubere Biosignale zu erhalten.)

In Anbetracht der Natur biologischer Systeme ist die Entwicklung eines Gesundheits- oder Fitness-Wearables selbst mit einem vollständigen Verständnis der Theorie hinter PPG, EKG, PAT/PTT und anderen biophysikalischen Verfahren eben nicht der suggerierte „Spaziergang“. Wenn sie sich nur auf ihre Signalketten und Algorithmen konzentrieren, kann es leicht passieren, dass die Entwickler von ihrer eigenen Arbeit abgelenkt werden, weil sie sich mit den Unwägbarkeiten der Erfassung sauberer Biosignale auseinandersetzen müssen.

Mithilfe von Biosensor-Entwicklungskits können Entwickler jedoch schnell Prototypen bauen, um die Auswirkungen verschiedener Lichtwellenlängen, Elektrodenplatzierungen oder die vielen anderen Möglichkeiten zur Optimierung der Biosignalerfassung zu erforschen (oder einfach nur, um sie überhaupt zum Laufen zu bringen).

Spezialisierte Kits für das Prototyping von Wellness-Wearables

Kits wie das Evaluierungskit EVAL-ADPD4100Z-PPG und das Gesundheitssensorband MAXREFDES103# von Analog Devices wurden speziell dafür konzipiert, die Entwicklung von Wellness-Wearables zu beschleunigen. Während der Entwicklung wird das EVAL-ADPD4100Z-PPG mit der Cortex-M3-basierten Hauptplatine EVAL-ADPDUCZ des Herstellers programmiert, die über den USB-Mikroanschluss des Kit-Boards angeschlossen wird. Nach dem Abziehen des USB-Kabels können Entwickler ihre Entwürfe an Ort und Stelle testen, indem sie die mitgelieferten Armbänder in Aussparungen auf der Platine platzieren (Abbildung 2).

Abbildung 2: Das Evaluierungsboard EVAL-ADPD4100Z-PPG von Analog Devices kann am Handgelenk getragen werden, um reale Einsatzbedingungen von Biosensoren zu untersuchen. (Bildquelle: Analog Devices)

Das Kit MAXREFDES103# kombiniert ein Sensor-Subsystem auf Basis des Biosensors MAX86141 mit einem umfassenden Host-Subsystem auf Basis des Mikrocontrollers MAX32630 in einem vorgefertigten Wearable-Gehäuse. Neben Tasten und einer farbigen Leuchtdiode (LED) zur Anzeige des Gerätestatus verfügt das Wearable-Gehäuse über einen USB-Typ-C-Anschluss, an den eine mitgelieferte Adapterkarte für Firmware-Updates angeschlossen werden kann (Abbildung 3).

Abbildung 3: Das Wellness-Referenzdesign MAXREFDES103# umfasst ein Wearable zur Untersuchung von Biosensoranwendungen im Feld. (Bildquelle: Analog Devices)

Am wichtigsten ist vielleicht, dass jedes Kit ein Softwarepaket zur Analyse der Messdaten enthält, mit dem Entwickler die während der Dauermessung in verschiedenen Messkonfigurationen erzeugten Wellenformen studieren und die Auswirkungen von beabsichtigten oder unbeabsichtigten Artefakten untersuchen können. Mit der Evaluierungssoftware Wavetool von Analog Devices können Entwickler das EVAL-ADPD4100Z-PPG in verschiedenen Anwendungsmodi betreiben, einschließlich SpO2- und EKG-Modus.

Das Referenzdesign-Softwarepaket MAXREFDES103# von Analog Devices enthält die Anwendung DeviceStudio, mit der Entwickler den Biosensor und die eingebetteten Algorithmen für Herzfrequenz und SpO2 konfigurieren können. Ebenfalls erhältlich ist die Health Sensor Platform (Biosensorplattform) des Herstellers - eine Android-App, die zusätzliche Algorithmen für Schlafqualität, Atemfrequenz und Herzfrequenzvariabilität (heart rate variability, HRV) bietet. Letzteres hat in der medizinischen Fachwelt besondere Aufmerksamkeit erregt, da es eine nicht-invasive Methode zur Überwachung von Veränderungen im autonomen Nervensystem einer Person darstellt.

Fazit

Die Entwicklung von Biosensorsignalketten für Wearables von Grund auf ist nichts für schwache Nerven. Wenn Sie sich jedoch dazu entschließen, Ihr eigenes Gerät zu bauen, können die hier beschriebenen spezialisierten Entwicklungskits als lebenswichtiger Rettungsanker dienen, während Sie sich durch die sehr realen Herausforderungen der Biosensorik arbeiten.