¿Cuál es el papel de los diodos en la monitorización de la frecuencia cardíaca de las pulseras inteligentes?

1. Principio de la tecnología PPG: el mecanismo central de los diodos
La monitorización de la frecuencia cardíaca de las pulseras inteligentes se basa principalmente en la tecnología PPG y su proceso principal incluye cuatro pasos: emisión de fuente de luz, penetración y reflexión de señales de luz, recepción de señales de luz y procesamiento de señales. En este proceso, los diodos desempeñan un doble papel de emisión de fuente de luz y recepción de señal luminosa:

Emisión de fuente de luz: el diodo LED (normalmente luz verde, longitud de onda de 530 nm) integrado en la pulsera emite regularmente luz que penetra la piel. La hemoglobina de la sangre absorbe eficazmente la luz verde, mientras que la luz no absorbida se refleja de nuevo en la superficie de la piel. Esta selección de longitud de onda se basa en las fuertes características de absorción de la sangre hacia la luz verde, lo que puede maximizar el contraste de la señal.
Recepción de señales ópticas: Los fotodiodos (como el VEMD2704 de Vishay) son responsables de recibir señales ópticas reflejadas y convertirlas en señales eléctricas. Cuando el corazón bombea sangre, el volumen de los vasos arteriales cambia periódicamente, provocando fluctuaciones en la intensidad de la luz reflejada. Los fotodiodos generan señales eléctricas sincronizadas con la frecuencia cardíaca al capturar estos cambios sutiles en la intensidad de la luz.
Procesamiento de señal: el chip-integrado en la pulsera filtra, amplifica y analiza la señal eléctrica mediante algoritmos y, en última instancia, calcula el valor de la frecuencia cardíaca. Por ejemplo, la Xiaomi Mi Band 7 logra protección electrostática a través del diodo TVS (ESD5641D12) empaquetado en DFN2x2-3L, asegurando la estabilidad de la transmisión de la señal.

2, Selección de dispositivo: adaptación al rendimiento y escenarios.
El rendimiento de los fotodiodos determina directamente la precisión y fiabilidad de la monitorización de la frecuencia cardíaca. En aplicaciones prácticas, es necesario considerar exhaustivamente los siguientes parámetros clave:

Rango de respuesta de longitud de onda: la monitorización de la frecuencia cardíaca debe cubrir la banda de luz verde (530 nm), mientras que la monitorización del oxígeno en sangre debe admitir tanto la luz roja (660 nm) como la luz infrarroja (940 nm). Algunas pulseras-de gama alta, como el Apple Watch, utilizan fotodiodos de múltiples longitudes de onda para lograr una monitorización sincrónica de la frecuencia cardíaca y el oxígeno en sangre mediante el análisis de las diferencias en la absorción de luz en diferentes longitudes de onda.
Sensibilidad y relación señal-a-ruido: en movimiento, la intensidad del reflejo de la luz en la superficie de la piel fluctúa dramáticamente, lo que requiere que los fotodiodos tengan una alta sensibilidad para capturar señales débiles. VEMD2704 de Vishay mejora la relación señal-a-ruido a más del doble que la de los dispositivos tradicionales al optimizar la curva de respuesta de la luz infrarroja, lo que reduce eficazmente la interferencia de artefactos de movimiento.
Tamaño del paquete y consumo de energía: las pulseras inteligentes tienen requisitos estrictos de miniaturización del dispositivo y bajo consumo de energía. Por ejemplo, VEMD2704 adopta un micropaquete de 1,8 mm × 2,0 mm con un consumo de energía de solo 0,1 mW, que puede cumplir con los requisitos de duración de la batería de la pulsera por hasta 7 días.

3, Desafío de aplicación: interferencia de factores ambientales y fisiológicos
A pesar de la alta madurez de la tecnología PPG, todavía enfrenta múltiples desafíos en el uso práctico, que deben abordarse mediante una combinación de selección de diodos y optimización de algoritmos.

Interferencia de luz ambiental: la luz intensa (como la luz solar) puede provocar la saturación de los fotodiodos, lo que provoca distorsión de la señal. La solución incluye:
Al utilizar filtros de banda estrecha, solo se permite el paso de la longitud de onda objetivo (como 530 nm);
Ajuste dinámicamente la corriente de conducción del LED para equilibrar la intensidad de la señal y los efectos de luz ambiental.
Artefacto de movimiento: el balanceo del brazo o la contracción muscular pueden alterar la trayectoria de la luz en la superficie de la piel, provocando fluctuaciones de la señal. Por ejemplo, los datos de frecuencia cardíaca de la pulsera pueden ser temporalmente anormales mientras se corre. Las direcciones de optimización incluyen:
Elija fotodiodos con una gran capacidad anti-interferencia (como condensadores de unión baja);
Combinando datos del sensor de aceleración, elimina la interferencia de movimiento a través de algoritmos.
Diferencias de piel: la piel oscura o los tatuajes pueden reducir la eficiencia del reflejo de la luz y afectar la precisión del monitoreo. Algunas pulseras alivian este problema aumentando la potencia de conducción del LED o utilizando fuentes de luz de múltiples longitudes de onda (como la luz roja y verde).

4, Optimización técnica: innovación desde dispositivos hasta sistemas
Para mejorar la precisión de grado médico del monitoreo de la frecuencia cardíaca, la industria está promoviendo actualizaciones tecnológicas desde dos niveles: diseño del dispositivo e integración del sistema.

Innovación de dispositivos:
Integración de múltiples longitudes de onda: por ejemplo, el fotodiodo BPW34 de ROHM integra sensores verdes, rojos e infrarrojos en un solo chip para lograr un monitoreo sincrónico de la frecuencia cardíaca, el oxígeno en sangre y la presión arterial.
Sustrato flexible: la tecnología de diodo líquido 3D (3D LD) propuesta por la Universidad de la ciudad de Hong Kong logra una transmisión unidireccional del sudor y una mejor transpirabilidad mediante la construcción de microestructuras humectantes heterogéneas, resolviendo el problema de deriva de la señal causado por la acumulación de sudor en las pulseras tradicionales.
Optimización del algoritmo:
Modelo de aprendizaje profundo: las pulseras de la serie Huawei GT utilizan redes neuronales convolucionales (CNN) para analizar las características de forma de onda de las señales PPG, distinguir entre frecuencia cardíaca real y artefactos de movimiento y reducir los errores de frecuencia cardíaca estática dentro de ± 1 bpm.
Fusión de múltiples sensores: combina electrodos de ECG con sensores PPG, calibra los datos de frecuencia cardíaca comparando el retardo de tiempo de las señales de ECG y las señales ópticas y mejora la precisión en escenas dinámicas.