“会呼吸”高灵敏度柔性压力传感器,赋能先进可穿戴健康监测应用
2025-09-29 22:13:14   来源:麦姆斯咨询   评论:0   点击:

研究人员利用二维(2D)层状传感器的独特优势,提出了一种能够监测关节运动及预测血压的新型可穿戴压阻式压力传感器,它像人体一样“会呼吸”——超高气体透过率,满足人体皮肤透气需求,旨在为人类健康监测应用发挥关键作用。

柔性传感器凭借其轻质、可弯曲和可拉伸的特性,已成为可穿戴设备开发的关键技术,其能够有效贴合人体复杂的表面形态。这些传感器不仅可以舒适地贴附在皮肤上,最大限度地提高佩戴者的舒适度,而且还表现出高检测鲁棒性,确保用户的活动自由。这一特性使柔性可穿戴传感器在连续健康监测应用中具有无与伦比的优势,特别是在跟踪心率和脉搏等生理信号方面。与传统的刚性传感器相比,可穿戴柔性传感器解决了设备尺寸大、佩戴不舒服的挑战,可以轻松适应各种佩戴场景以及个人日常医疗保健需求,特别是在个性化健康管理解决方案和医疗机构中,实现精确、实时的健康监测。

压力传感器对于人体健康监测至关重要,其可以准确检测身体的动态变化情况,包括呼吸、脉搏、关节运动和肌肉收缩等生理信号,并提供实时数据以帮助识别异常或健康问题。可穿戴压力传感器可实现连续、实时跟踪,相比传统笨重设备具有显著优势。其检测范围必须涵盖各种幅度运动所产生的压力,而灵敏度需要检测动态活动过程中的细微压力变化。因此,有效的压力监测需要具有宽检测范围和高灵敏度的传感器。

压力传感器的微观结构设计,例如多孔层、微图案结构和多层封装,是提高器件灵敏度的常用手段。然而,受限于自身刚性及无法有效贴合的特性,传统的压力传感器面临越来越多的局限性,难以监测皮肤变形和柔软部位,进而限制了其在高灵敏度动态监测中的应用。

聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)、聚乙烯醇(PVA)和聚二甲基硅氧烷(PDMS)等聚合物材料是传统柔性可穿戴压力传感器中常用的基材。然而,它们的透气性较差,限制了传感器的舒适度和贴合度,可能导致佩戴过程中的皮肤不适和炎症。

为了克服这些挑战,人们探索了纸张和纺织材料作为基材。柔性压力传感器的灵敏度与基材的弹性模量密切相关。弹性模量较低的材料在压力下会发生更大的变形,从而产生更大的电阻变化和更高的灵敏度。基于这一点,这些传感器的灵敏度仍然相对较低(1.5~298.4 kPa⁻¹),主要是因为材料的弹性模量较高。因此,实现高灵敏度和宽泛的传感范围来检测脉搏和动态运动仍然是一个挑战,因为所使用的材料必须能够在压力下显著变形,同时保持其结构完整性,在不牺牲灵敏度或耐用性的情况下,很难实现这一目标。

据麦姆斯咨询报道,中国科学院苏州生物医学工程技术研究所和青岛大学等科研机构的研究人员利用二维(2D)层状传感器的独特优势,提出了一种能够监测关节运动及预测血压的新型可穿戴压阻式压力传感器,它像人体一样“会呼吸”——超高气体透过率,满足人体皮肤透气需求,旨在为人类健康监测应用发挥关键作用。该压力传感器将MXene纳米片的优异导电性与聚酯织物的独特结构相结合,并采用专门设计的蛇形电极图案,确保在复杂形变下仍能保持稳定的性能。该压力传感器能够准确检测关节运动和握力分布,并能在动态环境中实现高精度数据采集。相关研究成果已经以“Flexible and sensitive pressure sensor with enhanced breathability for advanced wearable health monitoring”为题发表于近期的npj Flexible Electronics期刊。

MXene织物(MF)压力传感器的制备和应用示意图

MXene织物(MF)压力传感器的制备和应用示意图。a)传感器的设计具有透气性、柔性和舒适性。b)MXene纳米片的制备,先用LiF和HCl蚀刻MAX相,然后进行剥离处理。c)静电纺丝制备TPU纤维膜,丝网印刷制备蛇形电极以提高导电性。d)将纳米片沉积到基板上制成MXene传感层。e)MF传感器组装,用于压力和应变检测。f)4 x 4阵列传感器,用于监测手掌压力分布。g)4 x 4阵列传感器,检测手腕上的脉搏波,产生血压波形。h)血压预测过程,涉及脉搏信号采集、特征提取以及血压计测量的准确性验证。

为了评估该MXene基柔性压力传感器在不同压力条件下的应力分布和应变范围,研究人员采用有限元分析(FEA)进行了静态应力模拟,首先构建了无尘织物的结构模型。此外,研究人员还进行了比较实验,以探究在560 Pa恒定压力下,不同浓度MXene溶液(1 mg/mL、3 mg/mL、5 mg/mL 和10 mg/mL)对电阻变化的影响。结果表明,在5 mg/ml的浓度下,电阻变化幅度最大。因此,研究人员选择了5 mg/mL溶液来制造传感层。

MXene织物(MF)压力传感器性能表征

MXene织物(MF)压力传感器性能表征

MXene织物(MF)压力传感器的应用

MXene织物(MF)压力传感器的应用

尽管其压力传感器阵列捕获的脉搏波具有精确和独特的特征,但从脉搏信号中提取准确的血压信息仍然具有挑战性。为了应对这一挑战,研究人员开发了一种4 × 4电极阵列来监测不同位置的压力变化,从而精确识别最强的脉搏波信号。此外,研究人员还引入了基于机器学习的线性回归模型来预测血压。

基于可穿戴传感器的血压监测综合评估

基于可穿戴传感器的血压监测综合评估

总结而言,实验结果证明了该压力传感器的出色性能,包括高灵敏度(652.1 kPa⁻¹)、宽传感范围(60 kPa)以及快速响应和恢复时间(分别为36 ms和20 ms)。此外,该压力传感器还能准确捕捉动脉脉搏波形。

为了增强其实际应用,研究人员进一步开发了高速数据采集和实时识别系统,并辅以机器学习(ML)算法,从而在大量人群和不同环境中进行精确的脉搏和血压监测。这一创新不仅为心血管疾病的早期诊断提供了宝贵数据,也凸显了可穿戴智能设备在便携式诊断和健康管理方面的巨大潜力。

论文链接:https://doi.org/10.1038/s41528-025-00469-6

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