ՊրովաԴիՎիտա բժշկական գիտահետազոտական ինստիտուտ

Ֆոտոպլեթիզմոգրաֆիան (PPG) լայնորեն օգտագործվող օպտիկական տեխնիկա է հյուսվածքի միկրոանոթային շերտում արյան ծավալի փոփոխությունները չափելու համար:

PPG-ի արդյունավետությունը կենսաչափական կիրառությունների համար էականորեն ազդում է լույսի ալիքի երկարությունից, որն օգտագործվում է ազդանշան ստանալու համար: Տարբեր ալիքների երկարությունները տարբեր ձևերով փոխազդում են մաշկի և արյան հետ՝ ազդելով PPG ազդանշանի որակի և բնութագրերի վրա:

Ալիքի երկարության բնութագրերը և ազդանշանի որակը

1. Ներթափանցման խորությունը.
- Տարբեր ալիքների երկարություններ թափանցում են մաշկի հյուսվածքներ տարբեր խորություններում: Օրինակ՝ ավելի երկար ալիքների երկարությունները (օրինակ՝ ինֆրակարմիր 940 նմ) կարող են ավելի խորը թափանցել, քան ավելի կարճ ալիքները (օրինակ՝ կանաչ լույս 525 նմ): Այս հատկանիշը շատ կարևոր է ավելի խորը արյան անոթներից PPG ազդանշաններ որսալու համար, ինչը կարող է բարձրացնել չափումների հուսալիությունը, հատկապես մաշկի տարբեր տեսակների և հաստության ունեցող անհատների մոտ[5][9]:

2. Կլանումը հեմոգլոբինի և մելանինի կողմից.
– Հեմոգլոբինի և մելանինի կլանման սպեկտրը տարբերվում է ալիքի երկարությամբ: Ավելի կարճ ալիքները, ինչպիսիք են կապույտ և կանաչ լույսը, ավելի շատ կլանում են մելանինի կողմից, ինչը նրանց ավելի քիչ արդյունավետ է դարձնում ավելի մուգ մաշկ ունեցող մարդկանց համար: Ընդհակառակը, ինֆրակարմիր լույսն ավելի քիչ է կլանվում մելանինի կողմից, ինչը թույլ է տալիս ավելի լավ ազդանշան ձեռք բերել այս պոպուլյացիաներում[4][9]: Հետազոտությունները ցույց են տվել, որ կանաչ լույսը հակված է ավելի բարձր ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցություն (SNR) ապահովել հանգստի պայմաններում, մինչդեռ կապույտ և կանաչ ալիքների երկարությունները ֆիզիկական ակտիվության ժամանակ ավելի լավ են գործում՝ արյան ծավալի ավելացման պատճառով [4]:

3. Ազդանշանի մոդուլյացիա.
– PPG ազդանշանի մոդուլյացիան, որն արտացոլում է արյան ծավալի փոփոխությունները յուրաքանչյուր սրտի բաբախումով, նույնպես ազդում է ալիքի երկարության վրա: Հետազոտությունները ցույց են տալիս, որ կանաչ լույսն ապահովում է ավելի մեծ միջին մոդուլացիա՝ համեմատած կարմիր կամ ինֆրակարմիր լույսի հետ, հատկապես հանգստի պայմաններում: Այս մոդուլյացիան շատ կարևոր է ճշգրիտ կենսաչափական նույնականացման համար, քանի որ այն ուղղակիորեն կապված է PPG ալիքի ձևի որակի հետ[4][9]:

 Օպտիմալ ալիքի երկարության ընտրություն

1. Մաշկի տոնային նկատառումներ.
– Ալիքի երկարության ընտրությունը պետք է հաշվի առնի չափվող անհատի մաշկի երանգը: Ավելի բաց գույնի մաշկի դեպքում ավելի կարճ ալիքի երկարությունները կարող են ավելի լավ արդյունք տալ, մինչդեռ ավելի մուգ մաշկի համար ավելի երկար ալիքի երկարությունները կարող են նախընտրելի լինել մելանինի կողմից կլանումը նվազագույնի հասցնելու համար [2][4]:

2. Բազմաալիքային մոտեցումներ.
– Բազմաթիվ ալիքների երկարությունների օգտագործումը կարող է բարձրացնել PPG ազդանշանի ստացման կայունությունը: Բազմալիքային PPG (MW-PPG) համակարգերը կարող են միավորել տարբեր ալիքի երկարությունների ազդանշանները՝ բարելավելու SNR-ը և նվազեցնելու աղմուկի և արտեֆակտների ազդեցությունը: Նման համակարգերը խոստումնալից են՝ տրամադրելով ավելի կայուն և ճշգրիտ PPG ազդանշաններ տարբեր պոպուլյացիաների և պայմանների մեջ[8][9]:

3. Սարքի ձևավորում և սենսորների դասավորություն.
– Լույսի աղբյուրների և ֆոտոդետեկտորների դասավորությունը նույնպես կարևոր դեր է խաղում PPG ազդանշանի որակի մեջ: Աղբյուրի/դետեկտորի բաժանման օպտիմիզացումը և պատշաճ դասավորվածության ապահովումը կարող է զգալիորեն ազդել PPG սարքերի աշխատանքի վրա, հատկապես տարբեր ալիքների երկարություններ օգտագործելիս[4][9]:

PPG ազդանշանի ստացման համար լույսի ալիքների երկարությունների ընտրությունը կարևոր գործոն է կենսաչափական կիրառություններ. Լույսի, մաշկի և արյան տարբեր ալիքների երկարությամբ փոխազդեցությունների ըմբռնումը կարող է հանգեցնել բարելավմանը կենսաչափական համակարգեր որոնք ավելի ճշգրիտ և հուսալի են տարբեր պոպուլյացիաների համար: Ապագա զարգացումները PPG տեխնոլոգիա պետք է կենտրոնանա ալիքի երկարության ընտրության և սենսորների դիզայնի օպտիմալացման վրա՝ կենսաչափական նույնականացման և իսկորոշման հավատարմությունը բարձրացնելու համար:

Մեջբերումներ:
[1] https://www.researchgate.net/figure/PPG-signal-for-different-wavelengths-with-standardization-of-LED-power_fig5_355117838
[2] https://www.researchgate.net/figure/Mean-PPG-signal-shapes-for-each-wavelength-with-standard-deviation-SD_fig3_253375174
[3] https://trepo.tuni.fi/bitstream/10024/154951/5/AdeyemiAkinlabi.pdf
[4] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8073123/
[5] https://www.researchgate.net/publication/23932320_Comparison_of_Reflected_Green_Light_and_Infrared_Photoplethysmography
[6] https://www.researchgate.net/publication/322049222_Evaluation_of_PPG_Biometrics_for_Authentication_in_different_states
[7] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4848078/
[8] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7698030/
[9] https://www.frontiersin.org/journals/physiology/articles/10.3389/fphys.2021.808451/full