集成端側(cè)AI的可穿戴多模態(tài)生理參數(shù)

采集設(shè)備系統(tǒng)概述

隨著對(duì)實(shí)時(shí)生理監(jiān)測(cè)與人機(jī)交互需求的增長，傳統(tǒng)可穿戴設(shè)備在多模態(tài)同步采集與端側(cè)智能處理方面存在不足。BioGAP-Ultra 應(yīng)運(yùn)而生，作為一個(gè)模塊化、低功耗、支持邊緣AI的可穿戴多模態(tài)生理信號(hào)采集與處理系統(tǒng)，其在原有 BioGAP 基礎(chǔ)上顯著擴(kuò)展了存儲(chǔ)容量、無線帶寬、信號(hào)通道數(shù)與模態(tài)種類。系統(tǒng)支持 EEG、EMG、ECG、PPG、加速度、QVAR 和音頻信號(hào)的同步采集，并集成了 GAP9 處理器與 nRF5340 通信模塊，具備強(qiáng)大的端側(cè)AI推理能力。如圖1所示，系統(tǒng)已成功集成于三種可穿戴形態(tài)中：EEG-PPG 頭帶（32.8 mW）、EMG 臂帶（26.7 mW） 和 ECG-PPG 胸帶（9.3 mW），展現(xiàn)了其在真實(shí)場(chǎng)景下的適用性與靈活性。

圖1：系統(tǒng)形態(tài)因子與集成示意圖

圖1左上角為一個(gè)人體素描，示意了三種設(shè)備（頭帶、胸帶、臂帶）在身體上的佩戴位置，直觀展示了系統(tǒng)的可穿戴性與多部位監(jiān)測(cè)理念。

右側(cè)分為三個(gè)部分：圖1A頭帶：展示了集成有BioGAP-Ultra主板和ExG傳感板的紡織品頭帶。它配備了16個(gè)SoftPulse干腦電（EEG）主動(dòng)電極，并可同時(shí)在耳垂連接一個(gè)緊湊的光電容積描記（PPG）傳感板，實(shí)現(xiàn)了腦活動(dòng)與心血管信號(hào)的同步采集。圖1B胸帶：展示了集成在胸帶中的平臺(tái)，使用扁平干電極進(jìn)行心電圖（ECG）測(cè)量，形態(tài)舒適隱蔽。圖1C臂帶：展示了平臺(tái)與EMG傳感板集成于一個(gè)紡織臂套內(nèi)，在前臂布置了12通道、在上臂布置了4通道的扁平全干EMG電極，用于監(jiān)測(cè)復(fù)雜的肌肉活動(dòng)。

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系統(tǒng)設(shè)計(jì)關(guān)鍵

BioGAP-Ultra 的設(shè)計(jì)核心在于其模塊化硬件架構(gòu)、實(shí)時(shí)軟件棧與高效邊緣AI算法。硬件上，主板集成 GAP9 SoC 與 nRF5340 BLE模塊，支持多路傳感器擴(kuò)展與精確電源管理（圖2、圖3、圖4）；軟件方面，基于 Zephyr RTOS 的固件支持?jǐn)?shù)據(jù)流與邊緣AI兩種模式，Android 應(yīng)用提供實(shí)時(shí)可視化與配置界面（圖5）；算法上，系統(tǒng)利用 GAP9 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí) FFT 與 CNN 推理，如圖6所示的 SSVEP 頻率分析即為典型邊緣AI任務(wù)。

圖2：主板實(shí)物圖

圖3：主板系統(tǒng)框圖

圖3以框圖形式描繪了主板的系統(tǒng)架構(gòu)和數(shù)據(jù)/控制流。核心組件：清晰地標(biāo)出了兩個(gè)SoC（GAP9和nRF5340）、PMIC、各類存儲(chǔ)器（PSRAM, Flash）、IMU和麥克風(fēng)。互連總線：展示了連接這些組件的共享總線（如I2C, SPI）和專用接口（如Octal-SPI, MIPI CSI-2），說明了系統(tǒng)內(nèi)部如何進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)交換。控制邏輯：顯示了nRF5340如何通過開關(guān)（TMUX）控制GAP9的IO隔離，以實(shí)現(xiàn)靈活的功耗管理。

圖4：電源管理框圖

圖4詳細(xì)闡述了主板的電源管理架構(gòu)。核心：MAX77654 PMIC，它從電池或USB取電，通過SIMO架構(gòu)生成多個(gè)可編程電壓軌。電源樹：展示了PMIC輸出的電壓（V_SYS, V_D1等）如何通過降壓轉(zhuǎn)換器（MAX38643）和負(fù)載開關(guān)（TPS22916）為各個(gè)子系統(tǒng)（nRF5340, GAP9, 存儲(chǔ)器, IMU等）獨(dú)立供電。控制路徑：標(biāo)明這些負(fù)載開關(guān)分別由nRF5340和GAP9的GPIO控制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)每個(gè)電源域的精細(xì)化管理，是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)超低功耗的關(guān)鍵。

圖5：Android應(yīng)用軟件界面截圖

圖5由多個(gè)手機(jī)屏幕截圖組成，展示了配套Android應(yīng)用“BioApp”的主要功能界面。圖5A 主屏幕：用戶可以選擇跳過或查看使用教程，并選擇語言。圖5B 使用說明：展示了一頁具體的設(shè)備使用指導(dǎo)。圖5C 阻抗以及脫落檢測(cè)：以圖形化方式（如顏色或數(shù)值）顯示每個(gè)電極的接觸狀態(tài)，幫助用戶在實(shí)驗(yàn)前確保信號(hào)質(zhì)量。圖5D 數(shù)據(jù)流可視化：實(shí)時(shí)顯示采集到的生物信號(hào)波形，并提供縮放、濾波（帶通、低通、高通、陷波）和ADC增益調(diào)節(jié)等控制選項(xiàng)。

圖6：SSVEP分析結(jié)果圖

圖6通過頭帶實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了EEG信號(hào)的采集與分析能力。圖6（a） NCCA分析：顯示了在不同頻率（7.5, 11.5, 13.5, 15.5 Hz）視覺刺激下，隨著分析窗口時(shí)間的增加，NCCA值的變化曲線。所有目標(biāo)頻率的曲線均顯著高于基線（灰色虛線），表明在3秒窗口內(nèi)即可可靠檢測(cè)到SSVEP響應(yīng)。圖6（b）CCA頻譜響應(yīng)：展示了各刺激頻率在EEG信號(hào)中引發(fā)的特定頻率功率峰值，這些峰值在目標(biāo)頻率處明顯高于相鄰頻率和靜息狀態(tài)，證明了信號(hào)的信噪比和質(zhì)量足夠高。

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系統(tǒng)電極設(shè)計(jì)說明

系統(tǒng)的電極設(shè)計(jì)注重靈活性、信號(hào)質(zhì)量與穿戴舒適性。ExG 與 EMG 傳感板采用 ADS1298 模擬前端，支持單極/雙極配置，并通過外部接觸檢測(cè)電路提升信號(hào)可靠性（圖7、圖8）。頭帶采用 16通道干電極（SoftPulse），分布均勻，參考電極置于前額；EMG 臂帶使用干扁平電極與可拉伸電纜，覆蓋前臂與上臂多個(gè)肌群；胸帶則采用被動(dòng)干片電極，貼附于胸骨兩側(cè)。這種多樣化的電極設(shè)計(jì)滿足了不同信號(hào)類型與身體部位的采集需求。

圖7：ExG傳感板實(shí)物圖

圖8：ExG傳感板系統(tǒng)框圖

圖8是ExG傳感板的電路原理框圖。核心：兩個(gè)ADS1298 AFE，負(fù)責(zé)16通道信號(hào)的調(diào)理和模數(shù)轉(zhuǎn)換。配置選項(xiàng)：圖示了板子支持單電源和雙電源兩種供電配置，以適應(yīng)主動(dòng)式和被動(dòng)式電極。附加功能：包含了外部接觸質(zhì)量檢測(cè)電路，用于在使用主動(dòng)電極時(shí)檢查電極-皮膚接觸阻抗。

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臨床研究：方法與結(jié)果

研究方法：

頭帶實(shí)驗(yàn)：采用穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（SSVEP）范式，受試者觀看不同頻率閃爍屏幕，記錄EEG信號(hào)并使用NCCA方法分析。

臂帶實(shí)驗(yàn)：執(zhí)行“取瓶-喝水-放回”動(dòng)作序列，同步采集EMG與加速度信號(hào)。

胸帶實(shí)驗(yàn)：同步記錄ECG與PPG信號(hào)，計(jì)算脈搏傳導(dǎo)時(shí)間（PTT）。

研究結(jié)果：

頭帶：在3秒窗口內(nèi)可穩(wěn)定檢測(cè)SSVEP響應(yīng)，各頻率峰值明顯高于基線（圖6）。

臂帶：EMG信號(hào)清晰捕捉到不同肌群在動(dòng)作序列中的激活模式，加速度數(shù)據(jù)準(zhǔn)確反映肢體運(yùn)動(dòng)（圖9）。

圖9：EMG臂帶運(yùn)動(dòng)序列測(cè)量圖

圖9呈現(xiàn)了受試者執(zhí)行“取瓶-喝水-放回”動(dòng)作序列時(shí)，EMG臂帶采集到的數(shù)據(jù)。上部：多條EMG通道的信號(hào)曲線，清晰顯示了在不同動(dòng)作階段（如伸手、抓握、舉起、放回），前臂和上臂不同肌肉群的激活與松弛模式。下部：同步記錄的加速度信號(hào)，準(zhǔn)確地捕捉到了肢體運(yùn)動(dòng)的動(dòng)態(tài)，特別是在舉起和放下瓶子時(shí)的加速度變化。

胸帶：ECG與PPG信號(hào)同步性好，PTT約為220 ms，可用于無創(chuàng)血壓估計(jì)（圖10）。

圖10：ECG與PPG同步測(cè)量圖

圖10展示了胸帶同步采集的心電圖（ECG）和光電容積圖（PPG）。ECG信號(hào)：清晰顯示了QRS波群，特別是明顯的R波。PPG信號(hào)：顯示了典型的脈搏波波形。時(shí)間關(guān)聯(lián)：圖中標(biāo)明了從ECG的R波到PPG波形特定點(diǎn)（如峰值）的脈沖傳導(dǎo)時(shí)間（PTT），約為220ms。這種同步測(cè)量為無創(chuàng)血壓估計(jì)等應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。

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總結(jié)

BioGAP-Ultra 是一款高度模塊化、低功耗、支持邊緣AI的多模態(tài)生理信號(hào)采集平臺(tái)，其在硬件擴(kuò)展性、信號(hào)同步性、端側(cè)處理能力與穿戴舒適性方面均優(yōu)于現(xiàn)有系統(tǒng)。通過三種可穿戴形態(tài)的實(shí)證研究，系統(tǒng)在神經(jīng)監(jiān)測(cè)、肌電識(shí)別與心血管參數(shù)估計(jì)等任務(wù)中表現(xiàn)出色。所有硬件與軟件均開源，為科研社區(qū)提供了可復(fù)現(xiàn)、可擴(kuò)展的研究平臺(tái)。未來可進(jìn)一步集成超聲、fNIRS等新型傳感器，拓展其在醫(yī)療健康與人機(jī)交互中的應(yīng)用邊界。