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仿手指柔性壓力傳感器系統(tǒng):從脈搏波中直接提取呼吸信息
來源:賽斯維傳感器網(wǎng) 發(fā)表于 2025/6/27

呼吸作為維持生命的基本生理過程,其狀態(tài)的長期監(jiān)測對呼吸系統(tǒng)疾病的預(yù)防與診斷至關(guān)重要。傳統(tǒng)呼吸監(jiān)測設(shè)備往往體積龐大,且需要胸帶束縛或貼近鼻腔,不僅影響用戶舒適度,還可能干擾監(jiān)測過程。近日,一項發(fā)表在《Microsystems & Nanoengineering》的研究帶來了突破性進(jìn)展 —— 研究團(tuán)隊開發(fā)出一種仿手指結(jié)構(gòu)的柔性壓力傳感器系統(tǒng),首次實現(xiàn)了從手腕脈搏波中直接提取呼吸信息,為可穿戴健康監(jiān)測領(lǐng)域開辟了新路徑。


柔性傳感系統(tǒng):毫米級的監(jiān)測革命


這款新型呼吸監(jiān)測系統(tǒng)的核心是厚度僅 300 微米的柔性壓力傳感器,采用絲網(wǎng)印刷工藝將銀叉指電極、碳納米管敏感層與熱塑性聚氨酯(TPU)間隔層精準(zhǔn)疊加,最終用聚二甲基硅氧烷(PDMS)封裝成整體。其表面通過激光蝕刻形成指紋狀環(huán)形結(jié)構(gòu),不僅將傳感器與皮膚的機(jī)械附著力提升 40%,還通過優(yōu)化的表面紋理增強(qiáng)了脈搏信號的捕捉效率。


傳感器性能參數(shù)達(dá)到了醫(yī)療級標(biāo)準(zhǔn):在 0-13 kPa 壓力范圍內(nèi)靈敏度高達(dá) 11,847.24 kPa⁻¹,可檢測低至 120 Pa 的細(xì)微壓力變化,響應(yīng)時間僅 37 毫秒,且在 70,000 次循環(huán)測試后仍保持信號穩(wěn)定。整個系統(tǒng)集成柔性電路板、藍(lán)牙模塊和可充電鋰電池后,總重量僅 9 克,佩戴在手腕橈骨粗隆處幾乎無感,解決了傳統(tǒng)設(shè)備的舒適性難題。


智能算法:從脈搏波到呼吸狀態(tài)的解碼


研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn),呼吸過程中胸腔的擴(kuò)張收縮會通過影響心室充盈、心輸出量和脈搏基線,在脈搏波中留下三種特征信號:呼吸誘導(dǎo)心室充盈波動(RIFV)、呼吸誘導(dǎo)心輸出量變化(RIAV)和呼吸誘導(dǎo)脈搏基線波動(RIIV)。為解析這些細(xì)微變化,他們設(shè)計了一種融合殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)的雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ResNet-BiLSTM)。


該算法的創(chuàng)新在于通過殘差模塊解決了傳統(tǒng) BiLSTM 在處理長序列時的梯度消失問題,同時增強(qiáng)了對復(fù)雜空間特征的提取能力。在包含 2708 例樣本的數(shù)據(jù)集測試中,ResNet-BiLSTM 模型對慢呼吸、正常呼吸、快呼吸和模擬呼吸四種狀態(tài)的分類準(zhǔn)確率達(dá)到 99.5%,其中模擬呼吸狀態(tài)識別率更是達(dá)到 100%。相比之下,單一 BiLSTM 模型的整體準(zhǔn)確率為 99%,尤其在慢呼吸識別中存在 3% 的誤差,充分證明了殘差網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的有效性。


應(yīng)用驗證:從實驗室到臨床的跨越


在圣保羅大學(xué)開展的人體試驗中,13 名志愿者佩戴該系統(tǒng)進(jìn)行了不同呼吸狀態(tài)的監(jiān)測。研究人員將商用呼吸傳感器作為對照,發(fā)現(xiàn)新系統(tǒng)在捕捉呼吸頻率變化上表現(xiàn)出獨特優(yōu)勢:當(dāng)志愿者從慢呼吸(6 次 / 分鐘)過渡到快呼吸(30 次 / 分鐘)時,ResNet-BiLSTM 模型能在 2 個呼吸周期內(nèi)完成狀態(tài)識別,而傳統(tǒng)閾值法常出現(xiàn)誤判。


更值得關(guān)注的是其在復(fù)雜場景下的穩(wěn)定性。在針對 6 名志愿者超過 300 秒的連續(xù)監(jiān)測中,該系統(tǒng)對混合呼吸狀態(tài)的識別準(zhǔn)確率達(dá)到 100%,而商用設(shè)備在呼吸狀態(tài)突變時誤差率超過 15%。研究團(tuán)隊還特別測試了傳感器在不同手腕位置的適應(yīng)性,結(jié)果顯示其 5.5 mm×24.8 mm 的有效檢測區(qū)域可覆蓋 92% 的人群脈搏分布,無需專業(yè)人員定位,極大提升了日常使用的便利性。


未來展望:可穿戴醫(yī)療的新范式


這項研究不僅提供了一種新型呼吸監(jiān)測技術(shù),更建立了 "脈搏波 - 呼吸信息" 的直接解碼范式。目前研究團(tuán)隊已開發(fā)配套移動應(yīng)用,支持實時數(shù)據(jù)顯示與歷史趨勢分析,為個人健康管理和群體健康監(jiān)測提供了完整解決方案。


盡管當(dāng)前市售無人機(jī)續(xù)航限制了其在大面積監(jiān)測中的應(yīng)用,但研究人員計劃通過空氣動力學(xué)優(yōu)化將設(shè)備續(xù)航提升至 2 小時以上,并已著手在亞馬遜雨林等復(fù)雜環(huán)境開展試點。正如項目負(fù)責(zé)人所言:"這種融合納米傳感與人工智能的系統(tǒng),有望成為呼吸系統(tǒng)疾病早期篩查的 ' 電子哨兵 ',尤其在資源有限地區(qū)展現(xiàn)出巨大應(yīng)用潛力。"


隨著柔性電子技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的持續(xù)進(jìn)步,這種從脈搏中 "聽" 呼吸的創(chuàng)新方案,或許會重新定義未來可穿戴醫(yī)療設(shè)備的設(shè)計理念 —— 讓健康監(jiān)測真正融入日常生活,而非成為身體的負(fù)擔(dān)。


期刊參考:


Zhang, X. 等人。(2025) 使用手指式柔性壓力傳感器系統(tǒng)從脈搏波中直接提取呼吸信息。微系統(tǒng)與納米工程。 doi.org/10.1038/s41378-025-00924-4。


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