近年來，從手術期間的快速現場測量到日常工作中舒適的連續監控，手持式、便攜式和可穿戴式醫學成像設備已變得越來越流行。最常見的可穿戴示例是運動手環和智能手錶中使用的光學心率傳感器。所應用的光體積變化描記圖法（PPG）技術是一種低成本的非侵入性光學方法，用於在皮膚表面進行生理測量。本文將演示如何使用OpticStudio透過API實現分層的人類皮膚模型並模擬光學心率監測。

 OpticStudio 中的皮膚模型

Henyey-Greenstein分佈被生物醫學界認可為人體組織中大量散射的代表。在OpticStudio的非序列模式下，可以使用Henyey-Greenstein模型作為DLL來表徵大部分體積的散射。使用DLL，可以創建一個分層的皮膚模型，該模型由一個表皮層，四個具有不同血液含量的真皮層組成，分別是乳頭狀真皮、上層血液淨真皮、網狀真皮和深層血液淨真皮、以及皮下脂肪層。透過將各層的血液含量作為血液和其餘組織的光學參數的加權平均值，來表示每一層的血管。使用波長為575 nm的LED光源模型作為光源，該模型屬於基於反射PPG的設備中使用的商用綠色LED的範圍，因為其穿透深度最適合分析真皮中的脈動血流層。在檢測器物體上測量了來自組織的反向散射光的量。由於在大多數應用程序中，時間相關的影響無關緊要，並且通常從結果中消除這些影響，因此在OpticStudio中實現了平均分層的皮膚模型，如下圖所示。

使用 Python ZOS-API 進行光學心率傳感器模擬

為了模擬心率監測，ZOS-API用於模擬皮膚層中的脈動血流，並根據變化來檢查檢測到的反向散射光。使用經驗函數來表徵由於心跳引起的皮膚中相對血液含量的脈動。因此，在每個步驟中，更新API的Henyey-Greenstein散射分佈的反射指數和參數，進行光線追跡，並對結果進行分析。由於血液的吸收係數比組織的其餘部分大得多，因此當各層中的相對血液含量增加時，檢測器上測得的功率就會降低。模擬結果如下圖所示：

根據該模型參考的文獻，當血液流入血管時，皮膚層的相對血液含量大約增加一倍。根據模擬，這會導致檢測器信號發生約10到15％的變化，這與已發表的觀察結果非常吻合。在商用心率傳感器中，通常使用一種簡單的信號處理算法，該算法首先使有噪聲的信號平滑，然後對每分鐘的峰值進行計數以計算心率。

進一步建模的可能性

該範例只是OpticStudio中許多不同建模方式中的一種。其他一些選擇包括光源-用於心率傳感器的檢測器位置優化、針對特定皮膚特徵的信號分析-參數設置，多波長應用以及用於健康和患病組織的數據庫生成。隨著這些醫學成像設備的繼續流行，使用這種非侵入性技術來診斷和監視各種健康問題的機會越來越多。快速發展的領域將繼續提供令人興奮的新技術，以幫助改善醫療保健。

要了解有關OpticStudio如何幫助生命科學產業創建改變生命的光學設計的更多資訊，請閱讀知識庫文章：

How to model the human skin and optical heart rate sensors in OpticStudio 及進入 OpticStudio product 網頁.

作者:

Csilla Timar-Fulep
光學工程師
Zemax, LLc

參考文獻

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