Die Nutzung von Wearables zur Echtzeiterfassung von Vitalparameter hat über die letzten Jahre ein steigendes Interesse hervorgerufen. Unter anderem werden Parameter, wie die Herzfrequenz oder Sauerstoffsättigung des Blutes (SpO2), gemessen. Eine Methode zur Erfassung vitaler Parameter ist die Messung der Photoplethysmographischen (PPG-) Kurve. Die erreichte Robustheit der Messung gegenüber Bewegungsartefakten reicht jedoch bei weitem nicht aus. Gerade im Belastungsbereich bei sportlichen Aktivitäten zeigt sich die Störanfälligkeit des Signals gegenüber Bewegung des Trägers. Heutige Ansätze zur Reduktion der Bewegungsartefakte können letztlich nur eine Teilrekonstruktion darstellen.
Im Projekt sollen zwei Ansätze zur Steigerung der Robustheit der PPG-Erfassung und Interpretation untersucht werden. Im ersten Ansatz soll zur Reduktion von Bewegungsartefakten der Einsatz multipler Lichtquellen und Sensoren an unterschiedlichen Positionen in Kombination mit der Echtzeit-Analyse der anfallenden Daten durch adaptive intelligente Algorithmen evaluiert werden.
Im zweiten Ansatz soll die Ersetzung von LEDs durch Vertical-Cavity Surface-Emitting-Laser (VCSEL) untersucht werden. VCSEL kombinieren Eigenschaften der LED und des Lasers. Von Vorteil sind bspw. die extrem kleine und flache Bauform und einfache Montage. Gegenüber ihrem Pendant, den kantenemittierenden Laserdioden, weisen VCSEL geringere Produktionskosten, bessere Fokussierbarkeit und eine deutlich geringere spektrale Temperaturempfindlichkeit auf. Bei gleicher optischer Ausgangsleistung weisen VCSEL im Vergleich zu Kantenemittern und auch zu LEDs eine deutlich geringere elektrische Verlustleistung auf. Als besonders vorteilhaft gegenüber der Nutzung von LEDs zur Erfassung der PPG-Kurve erweist sich die geringe Strahldivergenz eines VCSEL.
