Au-delà de son utilisation dans un environnement clinique, photopléthysmogramme (PPG) est de plus en plus utilisé pour mesurer l'état physiologique d'un individu dans la vie quotidienne. Cette revue vise à examiner les recherches existantes sur le photopléthysmogramme concernant ses mécanismes de génération, les principes de mesure, les applications cliniques, la définition du bruit, les techniques de prétraitement, les techniques de détection des caractéristiques et les techniques de post-traitement du photopléthysmogramme, notamment du point de vue de l'ingénierie. Nous avons effectué une recherche approfondie dans les bases de données PubMed, Google Scholar, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), ScienceDirect et Web of Science. Les conditions d'exclusion ne comprenaient pas l'année de publication, mais les articles non publiés en anglais ont été exclus. Sur la base de 118 articles, nous avons identifié quatre thèmes principaux pour la PPG : (A) la forme d'onde de la PPG, (B) les caractéristiques de la PPG et les applications cliniques, y compris les caractéristiques de base basées sur la forme d'onde originale de la PPG, les caractéristiques combinées de la PPG et les caractéristiques dérivées de la PPG, (C) le bruit de la PPG, y compris l'artefact de mouvement, la dérive de la ligne de base et l'hypoperfusion, et (D) le traitement du signal de la PPG, y compris le prétraitement de la PPG, la détection des pics de la PPG et l'indice de qualité du signal. Le champ d'application du photopléthysmogramme s'est étendu de l'environnement clinique à l'environnement mobile. Bien qu'il n'existe pas de pipeline de prétraitement standardisé pour le traitement du signal PPG, les données PPG étant acquises et accumulées de diverses manières, la méthode basée sur l'apprentissage automatique récemment proposée devrait offrir une solution prometteuse.