體脂手環 體脂秤等產品的體脂測量原理及技術方案分析

2021-09-24 15:17:11 字數 2875 閱讀 8603

一、體脂檢測屬於人體成分分析中的一項

在醫療儀器領域早已應用較多。由於最近兩年穿戴式裝置的爆發,傳統醫療儀器上的部分檢測功能被搬到了手環、手錶、水杯或體重秤等普通消費類電子上。比較常見的有計步、卡里路消耗、睡眠質量、心率、血氧、體脂等指標的測量。

我曾在三分鐘看懂智慧型硬體原理系列文章中介紹過利用加速計如何實現計步、睡眠質量檢測[1]。曾在每日電路圖系列文章中介紹過心率檢測的原理及心率檢測模組的設計[2]。

本文將介紹體脂手環、體脂稱等具有體脂檢測的消費類電子上的體脂檢測原理及技術方案實現。

下圖是某款大眾化的體脂稱的特點介紹:

圖中第一點羅列了眾多可檢測的指標,雖然很多,但絕大部分都能用第四點說的bia技術實現![3]

bia方法是體脂檢測的關鍵技術

二、bia測量法

傳統上,測量體脂率的方法較為複雜,以dexa測量為主,但所耗費時間及費用都相當不經濟,因此這幾年出現了較方便的生物電阻測量法(bio-impedance analysis, 簡稱bia),即在很短的時間內即可獲得頗準確的測量值,適合在家庭中及醫師在門診使用。

bia測量法的主要原理乃是將身體簡單分為導電的體液、肌肉等,以及不導電的脂肪組織,測量時由電極片發出極微小電流經過身體,若脂肪比率高,則所測得的生物電阻較大,反之亦然,bia就是經由此種機轉來做體脂率的測量。

bia方法本質是測人體電阻

三、體脂檢測的產品

1. 體脂稱

具有體脂檢測的體重秤的面板上往往有兩個電極,當使用者兩隻腳踩到體脂稱上之後,其內部的bia模組會測量被測者從左腳到右腳的電阻,並結合被測者的身高、體重、年齡、性別等資料,計算體脂等人體健康引數。[4]

下圖是某款體脂稱專利中關於體脂檢測原理的介紹:[5]

2. 體脂手機

三星某款專利中介紹用四個感測器來測量使用者體脂。具體來講就是,將感測器植入智慧型手機或者智慧型手機附近,這裡所說的「附近」其實也就是智慧型手機保護殼。這四個感測器可以一同來測量阻抗資訊,後者產生於感測器與人體之間的接觸或互動。[7]

手機上的感測器能夠基於所測量的輸入電流強度和電壓強度來獲得有關物體的'阻抗'資訊,並基於這些阻抗資訊來測量人體體脂。

3. 體脂手環

南韓的專業身體成分分析器製造商inbody正式進軍可穿戴行業,在去年的ces國際消費電子展上發布了inbody band手環。通過該手環,你不必站上磅秤就能夠測量你的身體質量指數(bmi)。

inbody band手環讓你可以隨時隨地檢測自己的身體狀況。它能夠告訴你你的脂肪和肌肉質量、體脂率、心率和身體質量指數。它是借助其配備的四個感測器做到這一切的——其感測器的分布為兩前兩后。只要將手指放在前面的感測器上,再加上來自你的手腕的資料,你就可以獲得讀數。

可見,inbody測量的是從佩戴手環的手到未佩戴的手之間的人體電阻

從測試來看,inbody band能夠在5到10秒內得出讀數,但具體有多準確目前還不好說。

四、人體成分分析的電阻抗基本理論

生物組織中包含有許多的細胞,而細胞間還有許多的液體,這些液體可以被看作電解質。如圖所示,當施加低頻或直流電流通過生物組織時,電流將繞過細胞組織,從細胞外液流過;當流過生物組織的電流頻率變高時,由於細胞膜等效的電容容抗值變小,所以一部分電流會穿進細胞膜流過細胞內液。從圖可以看出生物組織在頻率較低時阻抗較大而頻率較高時阻抗比較小,阻抗值的這種變化很好的反映了在生物組織中細胞膜的這種電容性質,而這種特性早在1920 年被philippson 所認識,所以後來產生了等效電路的概念。[9]

從一定意義上來說,bia 法並不是建立在生物學和物理學的推理之上而直接對我們所感興趣的生理量進行直接的測量,它是以統計學為基礎的測量方法。其中,通過大量的人體測量資料和統計學的處理研究,發現身高的平方除以一定頻率下測得的阻抗的值(h2/r)和一些人體成分的引數具有顯著的相關性,再加上人體體重,年齡,性別等基本引數,可以對我們所感興趣的人體成分(如細胞外液,tbw和非脂肪組織等)進行評估。bia 法中如果得到人體水分(人體總水重或細胞外液),根據非脂肪物質之中水分含量具有相對固定性,可以估算出非脂肪或者脂肪含量,同理bia 法中還可以通過已知的人體成分量估算出未知的人體成分量,從而得到我們需要的引數。[9]

bia 法通常根據人體的模型不同,測量方法也各不相同,同時頻率的選擇也從最初的50khz 發展到現在的多頻率進行測量,整個人體的電阻抗模型也從全身阻抗模型到分為手,腳和軀幹的五段模型。

五、總結

總之,就想將心率檢測、血氧檢測、睡眠質量檢測等從醫療裝置領域移到消費類電子領域一樣,無論是體脂手環、體脂手機、還是體脂稱,如果想要獲得更好的體驗無論從硬體設計、感測器選擇、還是核心演算法都有很大的提公升空間。

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