你的健康密码，原来就藏在身体的『阻抗』里！
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疫情影响下，消费者对健康管理的需求也在提升。特别是与健康相关的可穿戴设备，必将成为下一个趋势。拥有健康的身体，是抗击疫情最好的武器。
随时了解自己的身体状况，是做好健康防护的第一步。身体状况的检测有很多方法，今天我们就来讨论一下人体阻抗测试的原理、应用和方案，一起学习如何通过人体阻抗测试来“破译”身体健康的“密码”。
人体阻抗测试传递的信息
人体阻抗测试结果往往能够反映了一个人的健康状况。
•皮肤表面的阻抗反映了人的精神状态
在精神状态改变期间或当人们变得紧张时，人体的交感神经系统激活皮肤中的汗腺。这种效应会增加皮肤导电性，从而使阻抗下降。因此，可以通过观察皮肤电活动 (EDA) 或皮肤电反应 (GSR)的相对测量，来监测压力或心理健康。
•生物阻抗测量反映了人的健康状态
下图把人体简化对应的电气模型：
图1：人体构成与电气模型
从电学的角度来看，细胞内和细胞外的电解质溶液表现为良导体，而脂肪和骨组织则是不良导体。人体不同组织，对应不同的导电特性。对于生物阻抗测量，人体分为五个部分：两个上肢、两个下肢和躯干。最常见的是手对脚、脚对脚、手对手。通过测量阻抗可以确定人体的组成成分，例如总体脂百分比或人体含水量。
•生物阻抗矢量分析（BIVA），反映身体的结构信息
生物阻抗是一个复量，由电阻值R（实部）和反应值Xc（虚部）组成，相位角在决定物体的组成方面起着基础性的作用。
图2：生物阻抗矢量分析（BIVA）
上图X轴是根据身高折算后的电阻R，Y轴坐标是根据身高折算过的Xc。
其中50%的椭圆反映了平均人群身体结构。沿着椭圆的X轴Y轴移动，反映了身体成分与平均人群的差异。
如何测试人体阻抗测试
•皮肤电活动 (EDA) 或皮肤电反应 (GSR)的相对测量
在皮肤上施加激励信号，并测量阻抗两端的电压。然后测量通过皮肤的电流，既可求出对应电阻与电阻的变化。相对阻抗（或阻抗的变化值）可以直接采用2线测量法来测量。
下图为AD594x测试电路，显示了2线测量法的原理。
图3：EDA或GSR的测量原理
•小贴士：人体不同成分对应不同测试频率
对于皮肤表面的阻抗测量，建议使用低频激励（而非直流电压）进行测量，以防止电极极化并消除对人体组织的伤害。通常，最大激励信号频率可达200 Hz，因为较高的频率可穿透进入人体，而不会仅测量皮肤表面。将电极在人体上的某些位置，电导率会随着人的情绪或精神状态变化而变化。
阻抗变化与精神压力之间的关系并没有直接公式，因此该测量通常与心率和/或心率变异性等其他测量并行进行。需要开发一种算法来将各种测量结果转化为心理压力水平。
人体阻抗测量：4线BIA的应用
最常见的4线生物阻抗分析（BIA）应用之一是人体成分测量，以测量瘦体重。此外，这种设置也可用于监测人体内的含水量或通过生物阻抗谱测量心脏行为。此外，这种设置也可用于监测人体内的含水量或通过生物阻抗谱测量心脏行为。其测量原理都是一样的，但是我们可以通过改变交流激励频率和电极在人体的位置来实现不同的应用。
下图为AD594x测试电路，显示了4线测量法的原理。此设置中的未知量Z代表人体。对人体施加交流激励电压，在此之上叠加一合适的共模电压并用电压表测量，利用高速跨阻放大器测量响应电流。最终阻抗可通过下式计算：Z = VCOMMON/I。
图4：用于人体阻抗分析的4线测量
在上图3的功能框图中，可以看到阻抗通过电阻和电容与测量前端隔离。电阻限制了可流过人体的最大电流。CISO确保在电极与地或其他电极之间不会产生直流信号。这是满足医疗安全标准 （如IEC 60601）的要求之一。
如何着手开始设计
从硬件和软件的角度来看，使用AD5940进行开发非常方便。
由于它完全集成了所需的硬件子系统，AD5940使开发人员能够实现复杂的设计，如4线BIA测量回路，只需很少的外部组件。开发人员可以使用AD5940两个模拟输入（AIN）端口，即（如下图AIN2和AIN3），来配置低带宽环路，从而处理所需的低频测量。同时，可以使用设备的CE0和AIN1端口来实现BIA应用所需的高频激励和测量。
图 5 Analog Devices AD5940参考电路
•硬件支持
一套开发板可以减少很多硬件接口设计，从而快速开发产品。把Analog Devices EVAL-ADICUP3029与Arduino UNO一起使用，搭建一个基于 ADUCM3029 的开发平台。再附上一个 AD5940 扩展板bio-electric shield, 开发者能迅速使用 AD5940来开发生物测量如BIA。另外，开发者能附加其他扩展板electrochemical shield 以及加一些扩展气体传感器gas sensors来实现某种特定有毒气体分析。
•软件支持
开发者可获得开源C语言 AD5490 firmware library。
本文总结
生物电阻分析法本身不是在数学物理定义上严格推导出来的，而是由大量数据依据统计学规律发展而来的。在人体阻抗测试测试中，需要考虑多种因素，包括人体测量参数，即身高、体重、皮肤厚度和体型。其他因素包括性别、年龄、种族，尤其是患者的健康状况，即任何营养不良或脱水。如果不考虑这些因素，试验结果可能会失真。测量的解释是基于统计数据和考虑到这些不同因素的方程。
最后，祝大家有个健康的身体，平安开心度过这次肺炎疫情。
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