清华大学:研究用于多维血管动力学无感监测的柔性热阵列传感器

伍华  2026-01-28 11:45:38  阅读 17 次

01 研究背景

人体血管的动态变化蕴含丰富生理健康信息。深层动脉脉搏是诊断动脉硬化等心血管疾病的基础,而浅层皮肤毛细血管网络的灌注状态则与外周动脉疾病(PAD)等病理状况密切相关。通过可穿戴设备同时监测深层和浅层血管网络,可帮助医疗人员追踪患者心血管疾病的病理变化,并为患者提供便捷的个人健康护理。近年穿戴式血管监测技术快速发展,但现有监测方法仍面临挑战:对于被动式传感器,其感知模态较为单一,需要预压力增强对脉搏波获取的灵敏度,无法获取自然状态下的深/浅层血管特征信息;对于主动式传感器,其设备结构复杂,易受界面伪影与接触状态影响。因此,开发一种能够原位、非侵入、抗界面干扰、无感、连续监测多维血管动态特征的穿戴式设备具有重要科学意义和临床价值。

为此,朱荣教授研究团队提出一种基于主动热渗透感知原理的柔性热敏阵列传感器,利用人体皮肤天然压热转换效应结合非接触式微气腔结构,实现对多维血管动态特征的高灵敏、高鲁棒捕捉。利用该可穿戴传感器系统,团队成功实现对深层脉搏与浅层毛细血管灌注信号的频率分离提取,进一步实现高保真脉搏时空映射及血流等信息监测。结合集成学习算法,团队实现了基于多模态特征融合的无感连续血压监测。该成果不仅突破了传统穿戴式心血动力测量在精准性、时空维度、界面伪影上的局限,还通过多维信息的融合大幅提升了心血管健康评估的准确性。

02 创新点 研制出一种多通道柔性热敏阵列传感器,通过人体皮肤压热效应和微气腔设计实现传感单元的非接触式测量。传感系统基于主动热渗透感知原理,穿戴于人体腕部,实现对深层动脉脉搏、浅层毛细血管灌注、血流相对速度、皮肤温度的无感、连续同步追踪;通过多维信息的融合,实现精准的无感连续血压监测

03 图文导读

图1 柔性热敏阵列传感器进行深/浅层血管

多维监测原理示意图

研制的柔性热敏阵列传感器基于主动热渗透感知原理。传感器佩戴于人体腕部,利用传感器背部的PDMS层阻隔外部环境影响,使传感单元主要与皮肤组织进行热交换。由于人体皮肤具有天然的压热转换效应,深层动脉搏动引起的压力变化和浅层毛细血管灌注引起的热导率变化可被阵列中的热膜单元灵敏捕捉。通过频率分离,传感器可同步解析出高频的深层脉搏波形和低频的浅层毛细血管灌注变化,并进一步通过对多阵列单元信号解算以获取脉搏的脉宽、血流相对速度、皮肤温度在内的多维生理信息。

清华大学:研究用于多维血管动力学无感监测的柔性热阵列传感器

图2柔性热阵列传感器对深/浅层血管动力检测原理和传感特性测试结果

研究团队对结合微气腔结构的热敏传感器特性进行了系统性研究,传感器具有高灵敏、快响应,发现通过优化微气腔结构设计可以增强传感器的线性度与界面鲁棒性,穿戴式传感器在无感、无压、非接触条件下可以高保真地获取脉搏波形。

基于惠斯通电桥电路和温度补偿算法,该传感器压力信号展现出优异的低温漂特性,减少了皮肤温度波动对脉搏信号监测的干扰。微型化设计的热敏单元使传感器在低功率下实现高灵敏并具有较低的单元间串扰,能够清晰感知微弱血管搏动的空间分布。

图3 利用柔性热阵列传感器实现血管搏动的时空监测

研究团队利用传感器的高灵敏和阵列化特性,无需施加预压力即可获取到自然状态下动脉血管的时空映射。通过阵列信号分析,传感系统可提取自然脉搏波的强度、脉宽及血管位置信息。利用该传感系统,实现了对心血管特征指标测量、以及温度-血管搏动幅度同步监测。进一步,利用穿戴系统可同步记录中医脉诊中的寸关尺三部的脉搏波形,为传统医学诊断提供量化工具。

清华大学:研究用于多维血管动力学无感监测的柔性热阵列传感器

图4 利用柔性热阵列传感器监测浅层毛细血管灌注和

血流相对速度

除深层脉搏搏动监测外,柔性热阵列传感器还可灵敏捕捉浅层毛细血管的灌注变化。在皮肤触摸实验中,传感器阵列成功识别了手指在皮肤表面书写数字时引起的浅表灌注再分布。在袖带阻断反应性充血实验中,传感器同步监测深层血管血流速度与浅层皮肤温度的动态变化,监测结果与激光多普勒血流仪(LDF)高度同步,验证了其在评估血管内皮功能方面的应用潜力。

图5柔性热阵列传感器用于心血管评估的特征提取与

多模态融合实现连续血压监测

为实现更全面的心血管健康评估,研究团队开发了基于XGBoost集成学习算法的监测系统。该系统从传感器阵列信号中提取包括脉搏波形特征、深层血管空间特征和浅层灌注特征在内的三类特征,相比于仅依赖脉搏波形特征的单一模态方法,融合多模态血管信息可以有效提高连续血压估计的准确性。

研究团队研制了基于新型主动热渗透感知的柔性热敏阵列传感器,提出了对深/浅层血管动力进行无感、多维、原位监测的热感应方法。研究利用人体皮肤天然的压热转换效应结合微气腔结构,使穿戴设备具有较好的抗界面干扰能力,能够获取高保真血管动力信息,为解决现有血管监测模态单一、鲁棒性差等问题提供了新技术方案。研究团队进一步提出基于多模态特征融合的心血管解析算法,相较于传统算法依赖单一脉搏波特征,提升了连续血压监测的准确性,为实现全周期的个人健康管理与临床精准医疗提供新科学方法和技术基座。

论文链接:

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aea5803

审核编辑 黄宇

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