针对常见的心血管疾病（如心律失常、血管畸形、低血压和高血压），脉搏诊断和血压评估为疾病的准确检测、管理与预防提供了关键依据。脉搏和血压检测的多功能性，如脉搏特征、位置、三维波形及血压等，对于深入了解心血管疾病具有不可替代的作用。因此，将脉搏诊断和血压监测功能集成于可穿戴平台，不仅能为患者带来便捷的个性化医疗保健体验，同时也有助于医健专业人员更有效地了解与治疗心血管疾病。然而，鉴于个体间及个体内部脉搏波形的显著差异，现有的脉搏传感系统仍面临两大挑战：一是传感器与血管及皮肤间的相对位置与粘附力在三维空间中存在个体差异；二是实际使用环境中脉搏信号受个体间差异及日常活动影响的波动性。为了解决上述问题，厦门大学高立波副教授、薛晨阳教授团队，联合宾夕法尼亚州立大学程寰宇教授，报道了一种自适应压力传感平台（PSP）。该平台受传统中医脉诊（TCM）启发，巧妙融合了全印刷软压力传感器阵列与自适应腕带式压力系统，实现了对最佳脉搏信号的有效识别。相关研究成果以“Traditional Chinese Medicine (TCM)-inspired Fully Printed Soft Pressure Sensor Array with Self-adaptive Pressurization for Highly Reliable Individualized Long-term Pulse Diagnostics”为题，发表于国际顶级期刊《Advanced Materials》。
在TCM中，医生常通过三指按压手腕桡动脉以获取脉搏的机械特征。随着指压的增加，最佳脉搏采集压力（OPCP）下的手指能“完全捕捉”脉搏振动的“扩散波”。在这项研究工作中，受TCM启发，PSP模拟医生“寻脉”设计了腕带式气囊分段加压的过程，并自适应的定位OPCP值，在此基础上进行脉搏监测。除了腕带式安全气囊压力系统外，该平台集成了柔性压力传感器阵列和数据处理装置，能够检测脉率、脉宽、脉长等脉搏特征，并进行三维重建。腕带式气囊不仅加压识别个性化的OPCP，还增强传感阵列与皮肤的粘附性，使得血流引起的桡动脉局部扩张产生的皮肤机械变形得以被准确检测。此外，基于机器学习的线性回归模型建立了脉搏与血压之间的关系，实现了从脉搏直接估算血压水平的功能。
传感器及其阵列在热塑性聚氨酯（TPU）薄膜上进行构建，通过全丝网印刷的方式进行多层材料堆叠，经PDMS封装后接入数据处理电路进行测试。丝网印刷微结构对传感器的机械-电气性能带来了巨大的提升。TPU基底和PDMS封装为传感器带来了优秀的适形粘附能力，具有广阔的应用前景。PSP配置的腕带式气囊压力系统，由九段加压应用算法进行自适应控制，可自主寻找并识别脉搏检测的最佳压力，结合全印刷软压力传感器阵列，模拟并优于TCM中的触诊。九段加压应用算法的自适应控制在面对不同的使用者时，仍具有精准寻找和识别OPCP的能力。全面、高质量的脉诊包括脉率、脉宽、脉长、“寸、关、尺”脉位和 “浮、中、沉”脉象的检测。使用基于机器学习的线性回归模型可以进一步解释和扩展脉搏特征，提取血压，包括收缩压（SBP）、舒张压（DBP）和平均动脉压（MAP）。通过商业设备验证的不同人体对象的脉搏和血压的长期和近实时监测，进一步凸显了PSP作为多功能传感平台的能力。特别地，所设计的可穿戴脉诊仪，对其所有的采集数据均会进行自动分析，并采用无线通信的方式上传至手机APP和云端，以此便捷医患之间的信息获取方式。目前，可穿戴脉诊仪正在进行医疗器械认证，现已通过安规和电磁兼容测试，并提交药监局处理。总结：在这项工作中，团队开发了一种可穿戴的自适应PSP，实现了对脉搏（包括脉率/脉宽/脉长、“寸、关、尺”脉位和 “浮、中、沉”脉象）和血压（SBP、DBP和MAP）的高可靠性连续监测。PSP由一个完全打印、可批量生产的软压力传感器阵列、一个腕带式气囊自适应加压系统和一个数据处理模块组成。软传感器阵列贴合皮肤表面，无需精确对准即可进行脉搏检测，而气囊加压系统则提供了一种简便的方法来识别OPCP，以便在OPCP处进行精确、连续的检测。受TCM启发的脉搏检测不仅为个性化医疗提供了机会，还为数字中医的发展提供了定量分析支持。--检测服务--
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