One in three adults worldwide has hypertension, which is associated with significant morbidity and mortality. Consequently, there is a global demand for continuous and non-invasive blood pressure (BP) measurements that are convenient, easy to use, and more accurate than the currently available methods for detecting hypertension. This could easily be achieved through the integration of single-site photoplethysmography (PPG) readings into wearable devices, although improved reliability and an understanding of BP estimation accuracy are essential. This review paper focuses on understanding the features of PPG associated with BP and examines the development of this technology over the 2010-2019 period in terms of validation, sample size, diversity of subjects, and datasets used. Challenges and opportunities to move single-site PPG forward are also discussed.

Elevated blood pressure (BP) is a major cause of death, yet hypertension commonly goes undetected. Owing to its nature, it is typically asymptomatic until later in its progression when the vessel or organ structure has already been compromised. Therefore, noninvasive and continuous BP measurement methods are needed to ensure appropriate diagnosis and early management before hypertension leads to irreversible complications. Photoplethysmography (PPG) is a noninvasive technology with waveform morphologies similar to that of arterial BP waveforms, therefore attracting interest regarding its usability in BP estimation. In recent years, wearable devices incorporating PPG sensors have been proposed to improve the early diagnosis and management of hypertension. Additionally, the need for improved accuracy and convenience has led to the development of devices that incorporate multiple different biosignals with PPG. Through the addition of modalities such as an electrocardiogram, a final measure of the pulse wave velocity is derived, which has been proved to be inversely correlated to BP and to yield accurate estimations. This paper reviews and summarizes recent studies within the period 2010–2019 that combined PPG with other biosignals and offers perspectives on the strengths and weaknesses of current developments to guide future advancements in BP measurement. Our literature review reveals promising measurement accuracies and we comment on the effective combinations of modalities and success of this technology.

EDITORIAL article Front. Digit. Health, 20 April 2023Sec. Health Informatics Volume 5 - 2023 | https://doi.org/10.3389/fdgth.2023.1196103

Optical devices are frequently being used in medical applications to image lesions and malignancies, and to assist with surgical procedures.The advances in micro-electro-mechanical systems (MEMSs) and optics led to the fabrication of flexible endoscopes as small as a few millimeters in diameter.The design of a sub-millimeter sized optical fiber scanner is presented in this paper.The proposed scanner consisted of a vibrating optical fiber that carried the laser light to the targeted imaging sample.The desired vibratory motion of the scanning device was obtained using a U-shaped electrothermal actuator where the asymmetry in the actuator's arm length caused the free end of the actuating device to bend allowing a bidirectional motion at its free end.The periodic square current wave passing through the actuator caused it to bend in a timely manner.By matching the signal frequency to the resonant frequency of the cantilever fiber and placing the cantilever appropriately relative to the actuator, the distal end of the fiber was allowed to follow a Lissajous scan.In optical scanners, the Lissajous scan pattern is normally obtained using a pair of actuators.This paper presents the design of a scanner providing a 2D Lissajous scan using a single actuator.Such a technique can provide basis for the development of sub-millimeter sized forward-viewing endoscopic catheters, whereas the smallest single fiber endoscope has a diameter of 1.2 mm.In the medical field, such a device has the potential to image small cavities of the body increasing the diagnostic yield of the medical procedures.

Abstract Remote photoplethysmography (rPPG) enables non-invasive monitoring of circulatory signals using mobile devices, a crucial advancement in biosensing. Despite its potential, ensuring signal quality amidst noise and artifacts remains a significant challenge, particularly in healthcare applications. Addressing this, our study focuses on a singular signal quality index (SQI) for rPPG, aimed at simplifying high-quality video capture for heart rate detection and cardiac assessment. We introduce a practical threshold for this SQI, specifically the signal-to-noise ratio index ( N SQI ), optimized for straightforward implementation on portable devices for real-time video analysis. Employing ( N SQI < 0.293) as our threshold, our methodology successfully identifies high-quality cardiac information in video frames, effectively mitigating the influence of noise and artifacts. Validated on publicly available datasets with advanced machine learning algorithms and leave-one-out cross-validation, our approach significantly reduces computational complexity. This innovation not only enhances efficiency in health monitoring applications but also offers a pragmatic solution for remote biosensing. Our findings constitute a notable advancement in rPPG signal quality assessment, marking a critical step forward in the development of remote cardiac monitoring technologies with extensive healthcare implications.

Abstract This perspective emphasizes the robust evidence supporting salivary sialic acid (SA) as a valuable tool for cancer prescreening, particularly for oral and breast cancers. The potential benefits of salivary SA testing include early cancer detection and treatment response monitoring. The challenges and opportunities of developing a portable cancer detection device are discussed. Enabling accessible and timely prescreening through salivary SA testing has the potential to save lives and offer an alternative to mammograms for low-risk groups. Portable Raman spectrometers show promise for SA analysis, but cost and sensitivity challenges need attention. The potential for personalized medicine, multiplexing capabilities, and remote collaboration further enhances the value of portable Raman-based cancer detection devices. Implementing these recommendations may lead to the future use of portable devices in cancer detection through salivary SA analysis. Salivary SA’s promising potential as a prescreening or adjunct biomarker extends beyond the clinical setting, and its integration into routine practice could empower individuals for home-based cancer detection, enabling more convenient and effective health monitoring.

Sensors based on everyday textiles are extremely promising for wearable applications. The present work focuses on high‐performance textile‐based capacitive strain sensors. Specifically, a conductive textile is obtained via vapor‐phase polymerization of pyrrole, in which the usage of methanol co‐vapor and the addition of imidazole to the iron chloride oxidant solution are shown to maximize conductivity. A technique to provide insulation and mechanical resistance using thermoplastic polyurethane and polystyrene‐block‐polyisoprene‐block‐polystyrene/barium titanate composite is developed. Such insulated conductive elastics are then used to fabricate highly sensitive twisted yarn capacitive sensors. A textile glove is subsequently embedded with such sensors. The wireless measurement and transmission system demonstrate efficacy in capturing capacitance variations upon strain and monitoring hand motions. A machine learning model to recognize 12 gestures is implemented—100% classification accuracy is obtained.

Advancements in health monitoring technologies are increasingly relying on capturing heart signals from video, a method known as remote photoplethysmography (rPPG). This study aims to enhance the accuracy of rPPG signals using a novel computer technique.

Abstract Remote photoplethysmography (rPPG) has gained prominence as a non-contact and real-time technology for heart rate monitoring. A critical factor in rPPG’s accuracy is the selection of regions of interest (ROI), as it can significantly influence prediction outcomes. Most studies typically use the forehead and cheeks as ROIs, but little research has explored other facial regions or how stable these ROIs are during physical movement and cognitive tasks. In this study, we analyzed 28 facial regions based on anatomical definitions using two mixed datasets derived from three public databases: LGI-PPGI, UBFC-rPPG, and UBFC-Phys. We applied rPPG algorithms such as orthogonal matrix image transformation (OMIT), plane-orthogonal-to-skin (POS), chrominance-based (CHROM), and local group invariance (LGI). Our findings show that the glabella, medial forehead, lateral forehead, malars, and upper nasal dorsum consistently perform well, with the glabella achieving the highest overall evaluation score. These results offer valuable insights for advancing remote heart rate monitoring technologies.