Low-Rate Wrist SpO2 Estimation under Micro-Perturbations Using Motion-Aware Beat Selection and Perfusion-Guided Calibration

Resumo Técnico: Estimativa de SpO2 no Pulso de Baixa Taxa sob Microperturbações

Definição do Problema
O monitoramento contínuo da saturação de oxigênio (SpO2) via fotopletismografia (PPG) é crítico para a detecção de saúde em dispositivos vestíveis (wearables). No entanto, a estimativa baseada no pulso enfrenta desafios significativos em comparação com a oximetria de dedo convencional. O pulso é mais suscetível a microperturbações, como pequenos movimentos e mudanças sutis na pressão de contato, que desestabilizam a morfologia dos batimentos de PPG. Essas perturbações alteram os componentes pulsáteis vermelho e infravermelho, levando à instabilidade na razão de razões ($R$) entre o vermelho e o infravermelho. Como os métodos convencionais dependem de um mapeamento $R$–SpO2 fixo, essa instabilidade resulta em estimativas inconsistentes. Além disso, as diferenças interindividuais no status de perfusão local introduzem um viés de calibração, pois um mapeamento fixo não consegue se adaptar aos variados índices de perfusão (PI) entre diferentes indivíduos ou condições de contato sensor-pele.

Metodologia
Os autores propõem uma estrutura leve, compatível com firmware, para a estimativa de SpO2 no pulso de baixa taxa que integra seleção de batimentos consciente do movimento e calibração guiada pela perfusão. O sistema processa sinais de PPG de comprimento de onda duplo (vermelho e infravermelho) juntamente com dados de acelerômetro triaxial. A metodologia consiste em três estágios primários:

1. Extração de AC/DC ao Nível do Batimento e Computação da Razão:
   Dentro de uma janela deslizante de 10 segundos, os sinais de PPG vermelho e infravermelho (IR) são filtrados por passa-baixas (corte de 5 Hz) para preservar a morfologia do pulso. Um filtro passa-faixa (1–3 Hz) facilita a detecção robusta de batimentos, utilizando os vales do canal IR, que é mais estável, como fronteiras comuns para ambos os comprimentos de onda. Os picos sistólicos são identificados separadamente para cada canal. O componente DC ao nível do batimento é definido como o valor da linha de base interpolada na localização do pico, enquanto o componente AC é a diferença de amplitude entre o pico e esta linha de base. A razão de razões ($R$) é computada para cada batimento como $R = \frac{AC_{red}/DC_{red}}{AC_{IR}/DC_{IR}}$.

2. Seleção de Batimentos Consciente do Movimento:
   Para mitigar microperturbações, a estrutura atribui pesos de confiabilidade aos batimentos com base em pontuações de movimento derivadas do acelerômetro. Para cada intervalo de batimento, calcula-se o desvio padrão da magnitude do acelerômetro triaxial. Dentro de uma janela, os batimentos são ponderados usando uma função não linear que enfatiza batimentos de baixo movimento e suprime aqueles contaminados por movimento. Especificamente, uma limiar de pontuação de movimento é estabelecido usando a mediana e o percentil 90 das pontuações de movimento da janela. Uma mediana ponderada dos valores de $R$ ao nível do batimento é então computada para determinar o $R_{win}$ ao nível da janela, garantindo que batimentos corrompidos pelo movimento contribuam menos para a estimativa final.

3. Calibração Guiada pela Perfusão:
   Para abordar a variabilidade específica do sujeito, um índice de perfusão de referência ($PI_{ref}$) é estimado para cada sessão. O sistema identifica o segmento de 30 segundos mais confiável (menor movimento médio) e computa o $PI_{ref}$ como a mediana ponderada dos índices de perfusão infravermelhos daquele segmento. O $R_{win}$ é então corrigido usando uma função linear de $PI_{ref}$ ($R_c = R_{win} + b_0 + b_1 \cdot PI_{ref}$). Finalmente, a razão corrigida $R_c$ é mapeada para SpO2 usando uma função de calibração polinomial de segunda ordem aprendida a partir de dados de treinamento.

Principais Contribuições

• Algoritmo de Processamento de Baixa Taxa: Um algoritmo de processamento de PPG de comprimento de onda duplo projetado para amostragem de 25 Hz, realizando extração batimento a batimento e agregação de janela deslizante para calibração $R$-SpO2.
• Seleção de Batimentos Consciente do Movimento: Uma estratégia que utiliza dados de acelerômetro para atribuir pesos de confiabilidade aos batimentos, melhorando a robustez contra microperturbações ao priorizar pontos de dados de baixo movimento.
• Calibração Guiada pela Perfusão: Um método que utiliza o índice de perfusão como um indicador de estado de calibração, permitindo que a relação $R$–SpO2 se adapte às variações de perfusão local específicas de cada sujeito.

Resultados Experimentais
A estrutura foi avaliada em um conjunto de dados privado de wearables compreendendo 27 sessões de nove participantes com diversos tons de pele. O conjunto de dados incluiu sinais de PPG de 100 Hz (reduzidos para 25 Hz para avaliação) e valores de SpO2 de referência de um dispositivo Masimo Rad-G.

• Desempenho: Sob uma avaliação rigorosa de exclusão de um sujeito por vez (leave-one-subject-out - LOSO), o método proposto alcançou um Erro Médio Absoluto (MAE) de $2,305 \pm 1,113\%$ e um Erro Quadrático Médio (RMSE) de $3,117 \pm 1,743\%$ a 25 Hz. Isso superou os métodos de linha de base, incluindo agregação simples de média/mediana, Mínimos Quadrados Recursivos (RLS) e Menor Média Quadrática Normalizada (NLMS).
• Estudo de Ablação: Os resultados confirmaram que tanto a seleção de batimentos consciente do movimento quanto a calibração guiada pela perfusão melhoraram o desempenho de forma independente, sendo que a combinação delas produziu as melhores métricas tanto para as taxas de amostragem de 25 Hz quanto de 100 Hz.
• Eficiência de Baixa Taxa: O método manteve o desempenho a 25 Hz comparável a 100 Hz. A análise de consumo de energia indicou que o sensor de PPG consumiu aproximadamente 9 mW a 25 Hz, uma redução de 40% em comparação aos ~15 mW consumidos a 100 Hz, apoiando o monitoramento contínuo de baixo consumo energético.
• Robustez ao Movimento: A abordagem combinada demonstrou o menor MAE em todos os níveis de magnitude de movimento, enquanto os métodos de linha de base mostraram aumento de erro conforme o desvio padrão da magnitude do movimento aumentava.

Significância
O artigo afirma que este trabalho apresenta uma estrutura leve capaz de melhorar a robustez da estimativa de SpO2 no pulso de baixa taxa sem exigir modelos de denoise de alta complexidade. Ao integrar a seleção consciente do movimento e a calibração guiada pela perfusão, o sistema aborda os desafios duplos das microperturbações e da variabilidade de perfusão interindividual. A capacidade de manter a precisão a 25 Hz, reduzindo significativamente o consumo de energia, torna a estrutura adequada para implementações de monitoramento de saúde contínuo em wearables compatíveis com firmware e de baixo consumo.