《Nature Sensors》创刊第三篇论文发布，中国青年学者领衔突破远程心率监测技术
远程、非接触式生命体征监测正被视为智慧医疗、居家健康管理以及车载安全系统的关键技术之一。与传统穿戴设备相比，基于光学成像的生理信号检测方式无需贴合皮肤，更具自然性和广泛的适用性。然而，环境光的不稳定性一直以来都是这类方法的短板。无论是日光变化、屏幕闪烁，还是室内外光源切换，都会显著干扰信号采集，导致实验室内表现良好的光谱成像技术在现实场景中难以落地。
如何在动态、复杂光照条件下稳定提取心率、血氧甚至血压等关键生理参数，已成为该领域实现商业化应用的瓶颈。近期，来自美国威斯康星大学麦迪逊分校的喻宗夫教授与邵泽伟博士提出了一种基于锁相放大原理的高鲁棒性高光谱成像框架。该系统通过“主动调制光源 + 像素级同步解调”的方式，从源头抑制环境光的干扰，实现了在强光变化甚至低光环境下依然稳定采集生理信号的能力。测试结果表明，该系统在远程心率检测中将误差控制在3 bpm以内，血氧饱和度监测误差低于3%，并进一步利用高质量信号重建了血压和心电波形，为非接触式多参数生命体征监测提供了全新路径。
这项研究以“Robust spectral sensor for standoff biometric detection”为题发表在《Nature Sensors》上，邵泽伟为第一作者兼通讯作者，Guoming Huang为共同第一作者。
从传统光谱成像的困境说起
传统的RGB相机或高光谱相机本质上是“被动接收光”，它们在成像过程中无法区分信号光与背景光。一旦环境光发生变化，图像的亮度和光谱分布便会整体漂移。而研究团队提出的锁相高光谱成像方案则引入了“主动调制”的理念，通过将不同波长的LED光源调制到特定频率，使传感器在像素层面仅对匹配频率的信号进行响应，其余环境光则被自动屏蔽。
这种机制好比在嘈杂环境中只听“约定好的暗号”，从而实现高精度的信号提取。具体来说，调制光与传感器内部参考信号进行混频处理，经低通滤波后保留与目标光源同步的直流分量。这一过程有效抑制了低频环境光扰动和1/f噪声，即使在3000 K到6000 K甚至更大范围的光照波动下，所获得的高光谱图像仍能保持亮度和色彩的稳定。这种“频率域隔离”策略，正是该系统具备高鲁棒性的关键。
真实场景中的远程心率测试
为了验证系统在实际应用中的稳定性，研究团队模拟了多种常见使用场景，包括阅读、游戏、交谈和睡眠等（见图2d）。这些场景的共同特点是光照变化复杂且难以控制。测试结果表明，传统高光谱相机在这些条件下信号波动剧烈，而锁相高光谱相机所采集的面部反射信号始终保持平稳（见图2c）。由此提取的远程光电容积脉搏波（rPPG）波形清晰、峰值稳定（见图2e），最终计算得出的心率误差显著降低，避免了传统方法中常见的“灾难性误差”（见图2f）。
从单一心率到血氧饱和度
在获得稳定rPPG信号的基础上，研究团队进一步引入660 nm和940 nm两个波长的光源，用于血氧饱和度（SpO₂）的实时监测。通过比较两个波段的交流与直流分量比值，系统可以动态追踪血氧变化（见图3a）。在人为制造的剧烈环境光波动条件下，锁相高光谱系统所测得的SpO₂曲线与接触式设备高度一致，而传统方法则出现了明显失真（见图3c、d）。这表明该技术已具备临床级的可靠性。
高质量信号带来的“附加价值”
除了心率与血氧监测，高质量的rPPG信号还为更深层次的生理分析提供了可能。研究团队利用机器学习模型，将锁相相机采集的rPPG信号作为输入，成功重建了心电图（ECG）中的P、R、T波特征（见图4c–f），相关系数超过0.92。此外，系统还能对收缩压和舒张压进行准确预测（见图4g）。相比之下，传统高光谱数据因噪声较高，难以实现模型的泛化能力。这一结果进一步证明了信号质量在智能医疗系统中的核心地位。
研究意义与未来展望
本研究通过将锁相放大技术引入高光谱成像系统，从硬件和信号处理机制层面突破了环境光干扰的长期难题，使非接触式生理监测首次在复杂光环境下展现出接近临床级的精度和稳定性。更重要的是，该框架不仅适用于心率和血氧监测，还可作为多参数、连续生理指标感知的通用平台。
展望未来，随着系统的小型化、计算效率的提升，以及与车载系统和智能家居设备的深度融合，这种具备高鲁棒性的光谱传感技术有望真正从实验室走向实际应用，广泛应用于日常健康监测与智慧医疗领域。
论文链接：https://doi.org/10.1038/s44460-025-00012-0
审核编辑：黄宇