遠(yuǎn)距離生物特征檢測(cè)與遠(yuǎn)程健康評(píng)估是現(xiàn)代醫(yī)療健康領(lǐng)域的重要發(fā)展方向，其核心需求是在非接觸、遠(yuǎn)距離場(chǎng)景下精準(zhǔn)獲取心率、血氧飽和度、血壓等關(guān)鍵生理參數(shù)。

高光譜成像（HSI）作為一種融合圖像與光譜信息的技術(shù)，能夠通過(guò)多波長(zhǎng)信號(hào)解析生物組織的生理狀態(tài)，憑借非侵入性、多參數(shù)檢測(cè)優(yōu)勢(shì)，在生物傳感領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大應(yīng)用潛力，廣泛適用于遠(yuǎn)程體檢、重癥監(jiān)護(hù)、公共衛(wèi)生監(jiān)測(cè)等場(chǎng)景。

與傳統(tǒng)單一波長(zhǎng)生物傳感技術(shù)相比，高光譜成像可同時(shí)捕獲多個(gè)波長(zhǎng)下的生理信號(hào)，能更全面地反映生物組織的動(dòng)態(tài)變化，檢測(cè)精度和信息維度更具優(yōu)勢(shì)。

然而，傳統(tǒng)高光譜成像系統(tǒng)存在顯著技術(shù)瓶頸：對(duì)環(huán)境光波動(dòng)極為敏感，在自然光照變化、室內(nèi)光源干擾等復(fù)雜環(huán)境下，信號(hào)易受噪聲污染，導(dǎo)致檢測(cè)穩(wěn)定性大幅下降，難以滿足實(shí)際場(chǎng)景中的精準(zhǔn)檢測(cè)需求。

此外，現(xiàn)有系統(tǒng)在多參數(shù)同步檢測(cè)的精度與效率平衡上仍有不足，限制了其在遠(yuǎn)程健康評(píng)估中的規(guī)模化應(yīng)用，亟需開(kāi)發(fā)具備抗環(huán)境干擾能力的高穩(wěn)定性高光譜成像技術(shù)。

為此，威斯康星大學(xué)麥迪遜分校喻宗夫教授和邵澤偉博士（上硅所校友）研究團(tuán)隊(duì)在高光譜生物傳感技術(shù)領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，提出了一種基于鎖相相機(jī)的高光譜成像（HSI）框架，突破了傳統(tǒng)系統(tǒng)受環(huán)境光波動(dòng)影響的局限。

該團(tuán)隊(duì)核心創(chuàng)新在于設(shè)計(jì)了“特定波長(zhǎng)照明快速調(diào)制+同步檢測(cè)”的技術(shù)方案：通過(guò)精準(zhǔn)調(diào)控照明波長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)變化，并使鎖相相機(jī)與照明調(diào)制同步工作，有效過(guò)濾環(huán)境光噪聲，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜環(huán)境下穩(wěn)定的高光譜視頻重建。

為驗(yàn)證系統(tǒng)性能，團(tuán)隊(duì)開(kāi)展了系列實(shí)驗(yàn)：在光體積描記術(shù)測(cè)試中，該系統(tǒng)心率估算誤差低于3次/分鐘，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)高光譜成像系統(tǒng)（誤差通常超10次/分鐘）；采用660納米和940納米雙波長(zhǎng)照明方案，成功提取血氧飽和度（SpO?）動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，最大誤差控制在3%以內(nèi)，且在波動(dòng)光線下的平均精度較傳統(tǒng)技術(shù)提升2.7倍。

在此基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)利用高保真光體積描記信號(hào)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了血壓和心電圖波形的精準(zhǔn)重建。該研究不僅解決了傳統(tǒng)高光譜成像系統(tǒng)穩(wěn)定性不足的關(guān)鍵問(wèn)題，還實(shí)現(xiàn)了多生理參數(shù)的同步精準(zhǔn)檢測(cè)，為高光譜生物傳感技術(shù)的實(shí)用化提供了可行路徑，將有力推動(dòng)遠(yuǎn)程健康評(píng)估領(lǐng)域中穩(wěn)定、多參數(shù)生物特征檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展。

從傳統(tǒng)光譜成像的困境說(shuō)起 常見(jiàn)的RGB相機(jī)或傳統(tǒng)高光譜相機(jī)，本質(zhì)上都是“被動(dòng)接收光”。它們?cè)诔上駮r(shí)無(wú)法區(qū)分：哪些光來(lái)自主動(dòng)照明，哪些來(lái)自環(huán)境背景。只要環(huán)境光發(fā)生變化，圖像強(qiáng)度和光譜分布就會(huì)整體漂移（圖1中左、中的示意）。研究團(tuán)隊(duì)提出的鎖相高光譜方案，則引入了“主動(dòng)節(jié)奏”：不同波長(zhǎng)的LED光源被調(diào)制到特定頻率，傳感器在像素層面只對(duì)對(duì)應(yīng)頻率的信號(hào)“開(kāi)門(mén)接收”，其余環(huán)境光被自動(dòng)濾除（圖1右）。這一步，相當(dāng)于在嘈雜環(huán)境中，只聽(tīng)“自己約定好的暗號(hào)”。在系統(tǒng)中，調(diào)制光與傳感器內(nèi)部的參考信號(hào)進(jìn)行混頻，經(jīng)過(guò)低通濾波后，僅保留與目標(biāo)光源同步的直流分量。低頻的環(huán)境光擾動(dòng)和1/f噪聲被有效抑制，使得即便在3000 K 到 6000 K 甚至更劇烈的光照變化下，獲取的高光譜圖像在亮度和顏色上依然保持高度一致。這種“頻率域隔離”策略，是整套系統(tǒng)魯棒性的核心。 ? 圖1：不同成像體系對(duì)環(huán)境光的響應(yīng)對(duì)比，以及鎖相高光譜成像的工作原理示意 真實(shí)場(chǎng)景中的遠(yuǎn)程心率測(cè)試 為了驗(yàn)證系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)生活中的表現(xiàn)，研究人員設(shè)計(jì)了多種典型使用場(chǎng)景：閱讀、打游戲、交談、睡眠等（圖2d）。這些場(chǎng)景共同特點(diǎn)是光照變化復(fù)雜且不可控。結(jié)果顯示，傳統(tǒng)高光譜相機(jī)在這些條件下信號(hào)波動(dòng)劇烈，而鎖相相機(jī)采集的面部反射強(qiáng)度始終平穩(wěn)（圖2c）。由此提取的遠(yuǎn)程光電容積脈搏波（rPPG）波形清晰、峰值明確（圖2e），最終計(jì)算得到的心率誤差顯著降低，最大誤差不再出現(xiàn)動(dòng)輒二三十 bpm 的“災(zāi)難性偏差”（圖2f）。 ? 圖2：在閱讀、游戲、交談、睡眠等真實(shí)場(chǎng)景下的遠(yuǎn)程心率檢測(cè)穩(wěn)定性對(duì)比 從單一心率到血氧飽和度 在穩(wěn)定獲取rPPG信號(hào)的基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步引入 660 nm 與 940 nm 雙波長(zhǎng)照明，用于血氧飽和度（SpO?）計(jì)算。通過(guò)比較兩個(gè)波段的交流/直流分量比值，系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)追蹤血氧變化（圖3a）。在呼吸屏氣實(shí)驗(yàn)中，即便人為制造環(huán)境光劇烈波動(dòng)，鎖相系統(tǒng)給出的SpO?曲線仍與接觸式設(shè)備高度一致，而常規(guī)高光譜方法則明顯失真（圖3c,d）。這表明該方法已具備臨床意義上的可靠性。 ? 圖3：基于雙波長(zhǎng)rPPG的血氧飽和度測(cè)量及其在動(dòng)態(tài)光照下的魯棒性 高質(zhì)量信號(hào)帶來(lái)的“附加價(jià)值” 穩(wěn)定、低噪聲的rPPG信號(hào)，不僅能測(cè)心率和血氧，還蘊(yùn)含更豐富的生理信息。研究團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將鎖相相機(jī)采集的rPPG作為輸入，成功重建了心電圖（ECG）中的P、R、T波形特征（圖4c–f），相關(guān)系數(shù)超過(guò)0.92。同時(shí)，系統(tǒng)還實(shí)現(xiàn)了對(duì)收縮壓和舒張壓的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)（圖4g）。相比之下，使用常規(guī)高光譜數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型因噪聲過(guò)大而難以泛化。這一結(jié)果凸顯了“信號(hào)質(zhì)量”在智能醫(yī)療中的基礎(chǔ)性作用。 ? 圖4：利用高質(zhì)量rPPG信號(hào)重建心電圖與血壓的機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果展示 小結(jié) 這項(xiàng)研究通過(guò)將鎖相放大思想引入高光譜成像，從硬件與信號(hào)機(jī)制層面破解了環(huán)境光干擾這一長(zhǎng)期難題，使非接觸生理監(jiān)測(cè)首次在真實(shí)復(fù)雜光環(huán)境下展現(xiàn)出接近臨床級(jí)的穩(wěn)定性與精度。更重要的是，該框架并不局限于心率或血氧，而是為多參數(shù)、連續(xù)生命體征感知提供了通用底座。未來(lái)，隨著系統(tǒng)小型化、算力優(yōu)化以及與車載、家居設(shè)備的深度融合，這種“不怕光變”的光譜傳感技術(shù)，有望真正走出實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)入日常健康監(jiān)測(cè)與智慧醫(yī)療場(chǎng)景。 ?

審核編輯 黃宇