睡眠质量
是人体健康恢复的关键，但传统多导睡眠监测设备（PSG）需复杂线缆连接，干扰睡眠体验；现有柔性传感器虽可穿戴，仍需紧贴皮肤或依赖天线传输，舒适性不足。
如何
在无束缚条件下实现温度、压力及非接触行为的同步监测，并保障长期稳定性和高灵敏度
，成为柔性健康监测领域的重要挑战。
鉴于此，来自
山东大学的李阳
团队，
河北工业大学的孟垂舟
团队，以及
青岛大学的姚钊
团队联合开发了
一种基于水凝胶的柔性多模态传感贴片（M-PPT）
，可同时实现温度、压力及非接触接近感知，并集成于智能枕头进行无干扰睡眠监测。相关研究以
“A Flexible-Integrated Multimodal Hydrogel-Based Sensing Patch”
为题发表在
《Nano-Micro Letters》
上。
以下是对本论文创新点的简要概述：
（1）多模态集成设计：
通过水凝胶基底与静电纺纳米纤维层的创新堆叠，将温度、压力和非接触感知功能集成于单一贴片，避免传统多层结构的复杂性和易分离问题。水凝胶层基于PEDOT:PSS和MXene的协同导电机制实现温度/压力双模感知，顶部纳米纤维层通过摩擦电效应实现2米超远非接触检测，且模态间无串扰干扰。
（2）高灵敏与长效稳定：
表面微球结构设计使压力灵敏度高达30.6 kPa⁻¹（低压区），响应时间仅5.6毫秒；温度传感灵敏度达0.5℃⁻¹，线性度优异。添加甘油的水凝胶可维持8天零失重，内部多孔结构锁水防蒸发，保障长期稳定性。
（3）智能睡眠监测应用：
多贴片集成于枕头不同位置，通过一维卷积神经网络（1D CNN）实时分析头部运动轨迹及不良睡姿，为个性化睡眠管理提供数据支持，突破传统监测设备的空间限制。
多贴片集成于枕头不同位置，通过1D CNN实时分析头部运动轨迹及不良睡姿，为个性化睡眠管理提供数据支持，突破传统监测设备的空间限制。
1. 水凝胶贴片的多模态集成设计与制备
研究团队通过离子交联技术将聚乙烯醇（PVA）与海藻酸钠（SA）复合，构建了具有三维多孔网络结构的水凝胶基底。
通过引入MXene纳米片与PEDOT:PSS导电聚合物，形成双通路电子传输网络，赋予材料高达500%的拉伸应变能力和优异的回弹性（30次循环后形变恢复率>95%）。在材料成型工艺上，采用微球模板法在水凝胶表面压印出均匀的半球形微结构（直径50-80 μm），显著提升了压力响应的初始接触灵敏度。顶部纳米纤维层通过静电纺丝技术制备，以MXene掺杂的聚偏氟乙烯（PVDF）为原料，纤维直径控制在200-300 nm，并通过磁控溅射工艺在表面沉积叉指状金电极，实现非接触信号的定向收集。
整个贴片采用逐层固化策略，解决了传统柔性传感器因层间界面结合力不足导致的易分层问题，同时保障了多模态信号的独立采集与低串扰特性。
图1 水凝胶贴片多模态结构设计与制备流程
2. 温度-压力双模传感机制与性能验证
温度传感功能依赖于PEDOT:PSS的半导体特性：当温度升高时，PSS分子链的构象收缩导致载流子迁移率提升，电阻值呈线性下降趋势。
实验表明，在34-42℃生理温度范围内，灵敏度稳定在0.5℃⁻¹，响应/恢复时间分别为17秒和23秒，且在水浴环境中仍能保持0.3%的波动误差。压力感知则通过表面微球结构与离子介电层的协同作用实现：微球阵列在初始接触时仅以顶点接触被测物体，低压下（<1 kPa）灵敏度高达30.6 kPa⁻¹；随着压力增大，微球发生弹性形变，接触面积呈指数增长，使得高压区（1-30 kPa）仍能维持2.1 kPa⁻¹的灵敏度。动态测试显示，传感器可稳定捕捉2 Hz的高频压力波动（如模拟脉搏信号），最小检测极限为25 Pa，且在1000次循环加载后信号漂移率<3%。
图2 温度-压力双模传感机理与性能表征
3. 摩擦电纳米纤维层的非接触感知原理
非接触感知功能基于摩擦电效应：当外部物体（如人体手臂）接近传感器时，MXene-PVDF纳米纤维层与物体表面发生电子转移，产生周期性交流电信号。
通过调控PVDF的β相结晶度（FTIR显示β相占比>80%），MXene的掺杂使摩擦电输出提升至未掺杂时的3倍（峰值电压达4.2 V）。叉指电极设计将电荷收集效率提高至92%，并实现信号方向识别（如区分靠近与远离动作）。实验表明，传感器可在0.1-2 m范围内检测物体运动，信号强度与接近速度呈正相关（速度0.5 m/s时信号幅值达1.8 V），且对金属、纺织物等多种材质均有效。在抗干扰测试中，传感器在环境湿度90%条件下仍能维持80%以上的信号稳定性，克服了传统电容式接近传感器易受环境干扰的缺陷。
图3 非接触感知机制与多场景验证
4. 智能枕头的多模态睡眠监测系统构建
研究团队将6片水凝胶贴片嵌入记忆棉枕头内部，分别对应头部、颈部和肩部的关键压力区。
通过蓝牙5.0模块实时传输温度、压力及非接触信号至终端设备，采用一维卷积神经网络（1D CNN）对多模态数据进行融合分析：网络包含3个卷积层（核尺寸5×1）和2个全连接层，可自动提取头部位置偏移、翻身频率（每小时>5次判定为睡眠紊乱）及呼吸节律异常（如10秒内无压力波动判定为呼吸暂停）等特征。在30名受试者的实测中，系统对侧卧压迫颈动脉、蒙头睡导致的CO₂浓度升高等风险行为的识别准确率达96.7%，且数据可视化界面可生成睡眠质量评分（0-100分）与健康建议（如“建议调整枕头高度”）。与传统PSG设备相比，该系统将监测准备时间从45分钟缩短至即时启用，用户舒适度评分提升82%。
图4 智能枕头系统集成与睡眠监测应用
综上所述，本研究通过材料创新与结构设计，实现了
多模态水凝胶传感贴片的高灵敏、长寿命及无干扰监测
，为睡眠健康管理提供了全新解决方案。
未来可进一步优化算法提升多模态数据融合精度，并拓展至运动康复、智能家居等领域。该技术有望推动柔性电子从单一感知向环境交互的跨越发展。
参考资料：
https://doi.org/10.1007/s40820-025-01656-w
来源：
EngineeringForLife
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