中国青年学者一作兼通讯！最新Nature Sensors，创刊第三篇！

不怕光变！这项“锁相”成像技术，让远程测心率和血氧更准了

远程、非接触式生命体征监测，被认为是未来智慧医疗、居家健康管理和车载安全系统的重要技术基础。相比传统可穿戴设备，基于光学成像的生理信号检测无需贴附电极，使用更自然、覆盖人群更广。然而，这类方法长期面临一个核心难题：环境光极不稳定。日光变化、屏幕闪烁、室内外光源切换，都会严重干扰信号获取，使得实验室中表现优异的光谱成像技术，在真实世界“水土不服”。如何在复杂、动态光照条件下，依然稳定提取心率、血氧甚至血压等关键生理信息，成为制约该领域走向应用的瓶颈。

今日，威斯康星大学麦迪逊分校喻宗夫教授和邵泽伟博士报道了一种基于锁相放大原理的高鲁棒性高光谱成像框架，通过“主动调制光源 + 像素级同步解调”，从源头上抑制环境光干扰，实现了在强光变化甚至弱光条件下的稳定生物信号采集。该系统在远程心率检测中将误差控制在 3 bpm 以内，在血氧饱和度监测中误差低于 3%，并进一步利用高质量信号重建了血压与心电波形，为非接触多参数生命体征感知提供了一条可行的新路径。相关成果以“Robust spectral sensor for standoff biometric detection”为题发表在《Nature Sensors》, 邵泽伟为一作兼通讯，Guoming Huang为共同第一作者。

从传统光谱成像的困境说起

常见的RGB相机或传统高光谱相机，本质上都是“被动接收光”。它们在成像时无法区分：哪些光来自主动照明，哪些来自环境背景。只要环境光发生变化，图像强度和光谱分布就会整体漂移（图1中左、中的示意）。研究团队提出的锁相高光谱方案，则引入了“主动节奏”：不同波长的LED光源被调制到特定频率，传感器在像素层面只对对应频率的信号“开门接收”，其余环境光被自动滤除（图1右）。这一步，相当于在嘈杂环境中，只听“自己约定好的暗号”。在系统中，调制光与传感器内部的参考信号进行混频，经过低通滤波后，仅保留与目标光源同步的直流分量。低频的环境光扰动和1/f噪声被有效抑制，使得即便在3000 K 到 6000 K 甚至更剧烈的光照变化下，获取的高光谱图像在亮度和颜色上依然保持高度一致。这种“频率域隔离”策略，是整套系统鲁棒性的核心。

图1：不同成像体系对环境光的响应对比，以及锁相高光谱成像的工作原理示意

真实场景中的远程心率测试

为了验证系统在现实生活中的表现，研究人员设计了多种典型使用场景：阅读、打游戏、交谈、睡眠等（图2d）。这些场景共同特点是光照变化复杂且不可控。结果显示，传统高光谱相机在这些条件下信号波动剧烈，而锁相相机采集的面部反射强度始终平稳（图2c）。由此提取的远程光电容积脉搏波（rPPG）波形清晰、峰值明确（图2e），最终计算得到的心率误差显著降低，最大误差不再出现动辄二三十 bpm 的“灾难性偏差”（图2f）。

图2：在阅读、游戏、交谈、睡眠等真实场景下的远程心率检测稳定性对比

从单一心率到血氧饱和度

在稳定获取rPPG信号的基础上，团队进一步引入 660 nm 与 940 nm 双波长照明，用于血氧饱和度（SpO₂）计算。通过比较两个波段的交流/直流分量比值，系统可以实时追踪血氧变化（图3a）。在呼吸屏气实验中，即便人为制造环境光剧烈波动，锁相系统给出的SpO₂曲线仍与接触式设备高度一致，而常规高光谱方法则明显失真（图3c,d）。这表明该方法已具备临床意义上的可靠性。

图3：基于双波长rPPG的血氧饱和度测量及其在动态光照下的鲁棒性

高质量信号带来的“附加价值”

稳定、低噪声的rPPG信号，不仅能测心率和血氧，还蕴含更丰富的生理信息。研究团队利用机器学习模型，将锁相相机采集的rPPG作为输入，成功重建了心电图（ECG）中的P、R、T波形特征（图4c–f），相关系数超过0.92。同时，系统还实现了对收缩压和舒张压的准确预测（图4g）。相比之下，使用常规高光谱数据训练的模型因噪声过大而难以泛化。这一结果凸显了“信号质量”在智能医疗中的基础性作用。

图4：利用高质量rPPG信号重建心电图与血压的机器学习结果展示

小结

这项研究通过将锁相放大思想引入高光谱成像，从硬件与信号机制层面破解了环境光干扰这一长期难题，使非接触生理监测首次在真实复杂光环境下展现出接近临床级的稳定性与精度。更重要的是，该框架并不局限于心率或血氧，而是为多参数、连续生命体征感知提供了通用底座。未来，随着系统小型化、算力优化以及与车载、家居设备的深度融合，这种“不怕光变”的光谱传感技术，有望真正走出实验室，进入日常健康监测与智慧医疗场景。