Development of a PPG monitoring system for smart eyewear with embedded real time beat detection

The rapid evolution of wearable technologies is reshaping continuous physiological monitoring by enabling unobtrusive, real-time acquisition and processing of vital signals. Among these technologies, photoplethysmography (PPG) offers a low-cost and versatile solution for heart rate monitoring. This thesis presents the design, implementation, and validation of a nasal PPG monitoring system integrated into smart eyewear, together with a real-time beat detection algorithm running on an embedded Intelligent Sensor Processing Unit (ISPU), developed at STMicroelectronics. The work covers the full engineering chain, including the design and integration of the miniaturised nasal PPG probe embedded in the eyewear nose pad and the firmware implementation of a lightweight processing pipeline. A systematic hardware optimisation study evaluated the impact of emitter–detector distance and light emitting diode (LED) driving conditions on nasal PPG quality across multiple wavelengths. To enable a controlled distance sweep, the probe board was designed with a modular layout that allows the LED–photodiode (PD) spacing to be varied over a predefined range (2.5–5 mm) during testing. The optimal configuration was identified as a 3.5 mm LED–PD distance combined with a 3.1 mA LED current, which for the green channel achieved a mean signal-to-noise ratio of 11.39 ± 2.32 dB across 15 resting subjects, while also minimising optical power consumption. Embedded deployment of the algorithm was quantitatively assessed in terms of memory footprint, execution latency, and power consumption. The complete processing chain occupies 6.56 kB of Code RAM and 7.76 kB of Data RAM, corresponding to less than 21% and 32% of the available ISPU memories, respectively. The end-to-end latency per processing window is 27.2 ms, with an average power consumption of 6.3 mW and an energy cost of 172.15 µJ. Although the evaluation was conducted under controlled conditions and on a limited cohort, the results demonstrate the feasibility of fully embedded nasal PPG monitoring in smart eyewear and support the scalability of the proposed architecture toward future multi-parameter optical sensing applications.

La rapida espansione delle tecnologie indossabili sta ridefinendo il monitoraggio fisiologico continuo, consentendo l’acquisizione e l’elaborazione in tempo reale dei segnali vitali in modo non invasivo. Tra queste tecnologie, la fotopletismografia (PPG) offre una soluzione economica e versatile per il monitoraggio della frequenza cardiaca. La presente tesi descrive la progettazione, l’implementazione e la validazione di un sistema di monitoraggio PPG nasale integrato in occhiali sensorizzati, insieme a un algoritmo di rilevamento dei battiti in tempo reale eseguito su un Intelligent Sensor Processing Unit (ISPU), sviluppata presso STMicroelectronics. Il lavoro copre l’intera catena di ingegneristica, compresa la progettazione e l'integrazione della sonda PPG nasale miniaturizzata all'interno del nasello degli occhiali e l'implementazione firmware di una pipeline di elaborazione a bassa complessità. Uno studio sistematico di ottimizzazione hardware ha valutato l'impatto della distanza emettitore–rivelatore e delle condizioni di pilotaggio del diodo a emission di luce (LED) sulla qualità del segnale PPG nasale a diverse lunghezze d'onda. Per consentire una variazione controllata della distanza, la scheda della sonda è stata progettata con una configurazione modulare che permette di variare la distanza LED–fotodiodo (PD) in un intervallo predefinito (2,5–5 mm) durante le prove. La configurazione ottimale è stata identificata in una distanza LED–PD di 3,5 mm combinata con una corrente di pilotaggio del LED di 3,1 mA, che per il canale verde ha consentito di ottenere un rapporto segnale-rumore medio di 11,39 ± 2,32 dB su 15 soggetti a riposo, minimizzando al contempo il consumo di potenza ottica. L’implementazione dell'algoritmo su sistema integrato è stata valutata quantitativamente in termini di occupazione di memoria, latenza di esecuzione e consumo energetico. L’intera catena di elaborazione richiede 6,56 kB di Code RAM e 7,76 kB di Data RAM, corrispondenti rispettivamente a meno del 21% e del 32% della memoria disponibile sull’ISPU. La latenza per finestra di elaborazione è pari a 27,2 ms, con un consumo medio di potenza di 6,3 mW e un costo energetico di 172,15 μJ. Sebbene la valutazione sia stata condotta in condizioni controllate e su una coorte limitata, i risultati dimostrano la fattibilità del monitoraggio PPG nasale completamente embedded in occhiali sensorizzati e supportano la scalabilità dell'architettura proposta verso future applicazioni di rilevamento ottico multi-parametrico.