现有可穿戴设备（如智能手表）虽能监测心率、血氧等指标，但
无法捕捉微血管网络的动态变化
，而微血管异常与糖尿病、高血压等多种疾病密切相关。传统超声技术受限于硬件复杂性和操作依赖性，难以实现长期、高分辨率的三维微血管成像。
因此，开发一种
可重复定位、高灵敏度的便携式监测工具
，成为改善慢性病早期诊断和管理的关键挑战。
鉴于此，
来自
法国巴黎文理研究大学
（PSL University）的
Thomas Deffieux
团队联合
Mafalda Correia
团队
，开发了一款
基于电容式微机械超声换能器（CMUT）的行列阵列传感器
，能够通过三维多普勒成像连续监测微血管的血流变化及血管重塑。相关研究以
“Monitoring microvascular changes over time with a repositionable 3D ultrasonic capacitive micromachined row-column sensor”
为题发表在
《Science Advances》
上。
以下是对本论文创新点的简要概述：
（1）低功耗三维超声传感器设计：
团队研制的CMUT行列阵列传感器仅需64+64通道，大幅降低硬件复杂度，同时支持高分辨率（~100μm）三维成像。通过优化发射序列（如正交平面波OPW32+32），在保证低机械指数（MI<0.3）的前提下，实现了对皮下血管丛的稳定成像，解决了传统超声设备依赖操作者、难以长期监测的问题。
（2）微血管动态追踪算法突破：
研究提出基于奇异值分解（SVD）的杂波滤波技术，有效分离静态组织噪声与血流信号，对比度噪声比（CNR）达19dB。结合自动三维配准算法，同一手指6个月内多次测量的体积相关性从49%提升至74.9%，为长期监测血管健康提供可靠数据基础。
（3）多场景生理响应监测验证：
传感器成功捕捉到对侧温度刺激引起的微血管血流变化（热刺激下血容量增加113%），并同步检测组织机械脉冲波（MPW），与心电图（ECG）测量结果高度一致（误差±1.7 BPM）。该技术为心血管评估及系统性硬化症等疾病的早期预警提供了新工具。
该研究通过可重复定位的三维超声技术，为慢性病微血管病变的实时监测和早期干预开辟了全新路径。
1、UT行列阵列传感器设计与声学性能验证
研究团队开发了一款基于行列寻址架构的电容式微机械超声换能器（CMUT），通过减少通道数（64行+64列）显著降低硬件复杂度。传感器采用35V直流偏置和±15V交流激励，结合正交平面波（OPW）发射序列，实现中心频率9.02 MHz、带宽73%的声学性能，同时保持低机械指数（MI<0.3）。通过水听器测试和脉冲回波实验验证了其对皮下微血管的高分辨率（~100μm）成像能力，解决了传统超声设备依赖操作者的局限性。
图1 CMUT行列阵列传感器的结构与声学性能验证
2、微血管成像序列优化与性能验证
团队对比了单元素合成孔径（SA）、正交平面波（OPW）等成像序列，发现OPW32+32（32行+32列平面波发射）在分辨率（547μm）和对比度噪声比（CNR=19dB）上表现最优。通过奇异值分解（SVD）杂波滤波技术，成功分离静态组织噪声与血流信号，并验证了其在凝胶仿体中对模拟血液流动的检测能力。该序列功耗仅1.36W，适用于可穿戴设备长期监测。
图2 不同超声成像序列的性能对比与优化验证
3、位微血管三维动态成像验证
传感器在健康志愿者的手指、手腕、脚趾等部位实现了皮下微血管网络的高分辨率三维成像，捕捉到直径300-800μm的血管结构。通过自动三维配准算法，同一手指在6个月内多次测量的体积相关性从49%提升至74.9%，证明了长期监测的可靠性。此外，传感器还能区分不同手指的血管特征，为血管生物识别提供了可能。
图3 体多部位微血管三维动态成像与配准验证
4、机械脉冲波与心血管参数同步监测
研究提出基于帧间相位相关性的组织机械脉冲波（MPW）检测方法，成功提取手指深层动脉的周期性机械振动信号。MPW与心电图（ECG）R波的时间差（214±8ms）计算得出心-指脉搏波速（PWV=4.11 m/s），误差仅±1.7 BPM。该方法为动脉硬化评估提供了高精度无创工具。
图4 微血管血流与组织机械脉冲波同步监测
5、刺激诱导的微血管血流动态监测
通过施加对侧手部冷（5℃）热（42℃）刺激，传感器检测到目标手指血容量显著变化：热刺激下血容量增加113%，且主要集中于皮下血管丛。结合SVD模式分析，验证了温度刺激引起的血流动力学响应与血管活性变化的相关性，为系统性硬化症等疾病的早期预警提供了新思路。
图
5 温度刺
激下的微血管血流响应与动态分析
综上所述，本研究首次将CMUT行列阵列传感器与三维多普勒成像结合，实现了对微血管网络的高灵敏度、便携式监测，在可穿戴医疗设备领域迈出关键一步。
未来需进一步优化传感器功耗（当前1.36W）和体积，探索水凝胶耦合等无创方案，并扩大临床验证范围至糖尿病患者及老年人群。随着硬件集成度的提升（如定制ASIC芯片），该技术有望融入智能手表或臂带，推动个性化健康管理
从“宏观指标”迈向“微观血管”时代
。
参考资料：
https://www.science
.org/doi/10.11
26/sciadv.a
dr6
449
来源：
EngineeringForLife
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