综述：基于可穿戴摩擦电纳米发电机的传感器用于人体心血管监测：进展与展望

《Nano Trends》：Wearable triboelectric nanogenerators based sensors for human cardiovascular monitoring: progress and perspectives

Triboelectric纳米发电机（TENG）通过将人体机械运动转化为电能，为可穿戴心血管监测设备提供自供电解决方案。研究综述了TENG的工作原理、材料创新（如纳米复合材料和柔性聚合物）、结构设计（接触分离、滑动等模式）及其在心率、血压、ECG等监测中的应用。整合AI信号处理可提升数据准确性，但面临信号噪声、能量管理、生物相容性及临床认证等挑战，未来方向包括可持续材料、智能算法优化和无线系统集成。

　　心血管疾病（CVDs）作为全球范围内的主要致死原因之一，给全球健康系统带来了巨大的挑战。根据世界卫生组织的报告，每年有超过1790万人因心血管疾病而死亡，占全球死亡人数的32%。这些疾病包括冠状动脉疾病、高血压、中风、心力衰竭和心律失常等，其发病率的上升主要与人口老龄化、不活跃的生活方式、不健康的饮食习惯，以及肥胖和糖尿病等慢性病的增加密切相关。由于心血管疾病的进展通常缓慢且不可预测，因此早期诊断和持续监测对于提高临床效果和降低医疗成本至关重要。然而，传统的监测设备，如心电图（ECG）机、动态心电图（Holter）和血压袖带，通常需要大型设备和持续的医疗人员干预，限制了其在日常活动中的应用。这些设备主要局限于医疗设施，难以实现患者在日常生活中的持续、无创监测。

在这一背景下，摩擦纳米发电机（Triboelectric Nanogenerators, TENGs）作为一种新兴技术，展现出巨大的潜力。TENGs能够将人体自然的生物机械能，如心跳、脉搏波和身体运动，转化为电能，从而实现自供电的可穿戴传感器。这种技术不仅为心血管监测提供了新的解决方案，还可能在未来的医疗设备中发挥重要作用。TENGs的核心原理基于摩擦电效应和静电感应，通过两种不同电子亲和力的材料在接触和分离过程中产生电荷，进而形成电势差以产生电能。TENGs的四种基本工作模式——垂直接触分离、侧滑、单电极和自由层模式——各自具备独特的优点，适用于不同的生物机械源和设备设计需求。

近年来，TENGs在心血管监测领域取得了显著进展。这些设备不仅能够检测心率和脉搏波，还能用于血压监测和心电图（ECG）记录。例如，一些可穿戴的TENG贴片可以贴在手腕上，实时监测桡动脉的脉动，提供关于心血管功能的即时信息。此外，一些纺织品基的TENG传感器被集成到衣物或手环中，能够在日常活动或运动过程中持续记录生理数据。这些传感器利用人体运动产生的机械能，通过摩擦电效应生成电信号，不仅提高了监测的准确性，还增强了设备的舒适性和实用性。

在材料科学领域，研究人员正在探索多种新型材料以提高TENG的性能。这些材料包括多孔晶体材料、弹性聚合物封装金属、可回收材料和基于角蛋白的材料。多孔晶体材料如金属有机框架（MOFs）和共价有机框架（COFs）因其超高比表面积和可调孔结构，能够有效增强摩擦电效应和电荷捕获能力。弹性聚合物封装金属则通过增加材料的柔韧性和机械强度，提高了TENG的耐用性和输出性能。可回收材料如聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）、聚氯乙烯（PVC）和聚四氟乙烯（PTFE）等，不仅提供了环保的替代资源，还减少了对环境的影响。基于角蛋白的材料则因其丰富的氨基酸组成和功能基团，能够促进电子供体行为，从而提高TENG的输出性能。

TENGs的结构设计也在不断优化，以提高其在不同应用场景中的适应性和性能。例如，通过添加弹性支撑物，可以维持摩擦层之间的接触厚度和适应性，从而提高设备的耐用性。三维多孔网络的设计则结合了机械灵活性和高效的电输出，使TENG在动态变形下仍能保持稳定性能。此外，表面处理技术如激光雕刻、化学接枝和纳米纹理，进一步提升了TENG的性能，增强了其与生物相容性材料的结合能力。

在临床应用方面，TENGs与人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的结合，为心血管监测提供了新的可能性。AI算法能够处理TENG生成的复杂、非线性信号，识别异常的心脏事件，如心律失常或高血压风险。这些技术的整合不仅提高了监测的准确性，还使得设备能够在低功耗条件下实现高效的信号处理和数据传输。例如，一些TENG传感器结合了AI算法，能够在低功耗条件下实现高精度的心率监测和脉搏波分析，从而为远程或即时护理提供支持。

然而，尽管TENGs在心血管监测领域取得了显著进展，仍面临一些挑战。例如，运动伪影和噪声干扰可能影响信号的可靠性，特别是在动态环境中。此外，设备的舒适性和易用性也是设计时需要重点考虑的因素，因为长期佩戴可能会导致皮肤不适或用户疲劳。同时，持续监测所需的能量管理仍然是一个关键问题，传统电池供电的设备在长期使用中可能会出现能耗问题。为了解决这些问题，研究人员正在探索低功耗电子技术、高效信号处理算法和节能通信协议，如蓝牙低功耗（BLE）。

在数据处理和分析方面，TENGs生成的大量生理数据需要有效的管理和解析。传统的数据处理方法可能无法满足实时分析的需求，因此AI和ML技术的应用显得尤为重要。这些技术能够过滤噪声、压缩数据并识别关键的生理特征，从而提高监测系统的智能化水平。然而，确保数据的精确性和实时性仍然是一个挑战，尤其是在动态生理条件下。

此外，隐私和数据安全问题也日益突出。随着可穿戴设备的普及，这些设备收集和传输的敏感健康数据可能面临未经授权访问或泄露的风险。因此，确保数据加密、安全存储和用户协议机制成为开发心血管监测技术的重要环节。同时，临床验证和监管合规性也是技术推广的关键步骤，任何医疗设备都需要经过严格的临床试验和认证，以确保其准确性和安全性。

尽管存在诸多挑战，TENGs在心血管监测领域的应用前景依然广阔。未来的研究方向包括开发更环保的材料、优化AI驱动的信号分析算法以及集成绿色能源系统。通过这些创新，TENGs有望成为一种可持续、自供电的解决方案，不仅能够提高心血管监测的准确性和可靠性，还能推动医疗设备向更加智能化和个性化的方向发展。随着技术的不断进步，TENGs有望在未来医疗领域发挥更大的作用，为全球心血管健康监测带来革命性的变化。