面向人群自适应的免校准无袖带血压监测：一种共形压电微系统

《Nature Communications》：A conformal piezoelectric microsystem for demographic-adaptive and calibration-free cuffless blood pressure monitoring

为解决无袖带血压监测设备因频繁校准导致的准确性和可靠性挑战，研究人员开发了一种共形可拉伸压电微系统（CSPM），结合人群自适应血压估计算法，实现了免校准连续血压追踪，其准确度可与袖带式医疗设备相媲美。该研究为心血管健康监测提供了可靠的新工具。

　　

血压是评估心血管健康的关键指标，传统袖带式血压计虽然准确，但存在间歇测量、佩戴不适等局限，难以实现长期连续监测。无袖带血压监测技术应运而生，旨在通过可穿戴设备提供舒适、连续的血压数据。然而，现有技术面临一个核心挑战：频繁的重新校准。这源于设备难以同时精准捕捉反映血管硬度和形变的关键参数，且算法对不同人群、不同时间点的生理变化适应性不足。无论是基于光电脉搏波（PPG）、动脉张力法还是局部脉搏波速度（PWV）的方法，都难以在长期使用中保持稳定精度，阻碍了其临床和日常应用。

为了突破这一瓶颈，来自香港中文大学电子工程系的研究团队在《Nature Communications》上发表了他们的最新研究成果。他们独辟蹊径，从器件设计和算法模型两个层面协同创新，开发了一种共形可拉伸压电微系统（CSPM, Conformal and Stretchable Piezoelectric Microsystem），并结合一种人群自适应的血压估计算法，成功实现了高精度、免校准、可长期连续工作的无袖带血压监测。

研究的核心物理原理基于血管的弹性力学理论。血压（BP）与血管的局部脉搏波速度（PWV，反映血管硬度）和血管横截面积（A，反映血管形变）密切相关。具体关系可表述为 BP = (PWV2 · μ) / A + θ，其中μ是与血液线性密度相关的参数，θ是与动脉在低压下保持通畅的内在特性相关的参数。该模型的关键在于，参数PWV和A必须在同一局部血管段同步测量，以确保血管材料属性的均匀性假设成立。

基于此原理，研究人员设计并制造了CSPM。该微系统创新性地集成了两种传感器：一个用于测量血管直径波形的超声传感器阵列，以及两个用于精确检测脉搏波的脉搏波形（PWF）传感器。PWF传感器采用具有空腔结构的悬臂梁式压电薄膜，显著提高了灵敏度，用于测量局部PWV。超声传感器采用2x4阵列设计，换能器由1-3复合材料制成，具有高机电耦合系数和低声阻抗，能与软组织实现良好的声学匹配，精确追踪血管壁的搏动从而计算血管直径。整个器件厚度不足450微米，重量小于1克，具有良好的可拉伸性（可达40%）和柔韧性，能够像创可贴一样舒适地贴合在皮肤上，实现长期佩戴。

在算法层面，研究团队开发了人群自适应血压估计算法。该算法包含一个动态人群特征学习模块，能够从双模数据（PWV和血管直径）中提取与血压相关的心血管特征，确保模型对不同人群（如不同年龄、性别）的广泛适用性。更重要的是，针对长期监测中难以避免的传感器微小滑动或位移导致的测量偏差，算法引入了一种脉冲时间衰减补偿策略。该策略利用每个心动周期内从传感器脉搏波形和血压波形中提取的时间常数具有一致变换关系的特性，有效补偿了由此产生的结构失真，显著提升了连续血压测量的准确性。

BP Measurement Principle

研究人员基于弹性力学理论，推导出通过局部PWV和血管横截面积A计算血压的物理模型。为确保模型有效性，假设局部血管均匀且横截面为圆形，且局部血管的力学参数基本保持不变。CSPM的布局使得两个PWF传感器组相距12毫米，用于计算局部PWV，而位于它们之间的超声传感单元则同步测量血管横截面积。此外，针对传感器与血管之间的相对滑动问题，引入了脉冲时间衰减补偿策略，确保了连续血压跟踪的精确性。

Device Design and Fabrication

CSPM的制造采用分层工艺。PWF传感器和超声传感器分别制造后通过精确组装集成。PWF传感器采用激光图案化的压电薄膜材料，其空腔设计大幅提升了响应速度和灵敏度。超声传感器阵列的换能器通过低温焊料与电极连接，并利用转移印刷技术实现基板无衬底结构。整个器件封装在低硬度的硅橡胶（Ecoflex 00-30）中，具有良好的生物相容性和机械耐久性。

Device Characterization

性能表征表明，超声传感器谐振频率为5 MHz，阵元间串扰水平低（约-57 dB），在40%拉伸应变下电气性能稳定。PWF传感器由于空腔设计，响应时间快，灵敏度比无空腔的叠层式传感器提高了约160倍（32.43 V/N vs. 0.20 V/N）。器件在长期工作（3小时）下温度场分布稳定，无过热风险。

Performance Validation

在体性能验证显示，CSPM能很好地贴合腕部皮肤，清晰记录动脉前后壁的回波信号，计算出的血管直径与商用超声成像仪结果相近。同时，两个PWF传感器能同步记录脉搏波形，计算出局部PWV（平均5.11 m/s）。实验证实超声传感器的工作对PWV测量无干扰。

BP Monitoring

在血压监测验证中，研究人员首先利用5名受试者的数据建立了测量的PWV_CSPM与颈-股动脉脉搏波速度（cfPWV）之间的线性关系（cfPWV = k·PWV_CSPM+ c，其中k=1.1307, c=1.3879），用于模型参数校准。随后，在对新的受试者（n=40）进行测试时，无需再进行个体化校准。结果显示， across 不同性别、年龄和肤色的亚人群中，收缩压（SBP）和舒张压（DBP）的平均绝对误差（MAE）分别达到5.22 mmHg和4.57 mmHg，性能稳定。时间衰减补偿策略将连续血压监测中因血管漂移引起的估计误差从约10 mmHg降低至2 mmHg。长期（7天）跟踪实验表明，该方法能准确追踪日常活动（如举重、跑步、静坐）下的血压变化，SBP和DBP的误差偏差（-0.458±2.308 mmHg 和 1.551±1.58 mmHg）满足ANSI/AAMI/ISO 81060-2间歇性血压测量的准确性要求。与传统的基于超声直径的方法或混合PWV方法相比，本研究提出的 demographic-adaptive CSPM 方法显著降低了SBP和DBP的估计误差。

综上所述，这项研究通过巧妙的器件集成（CSPM）和先进的算法模型（人群自适应+时间衰减补偿），成功解决了无袖带血压监测在长期连续性和人群普适性方面的核心挑战。该技术实现了免校准或免重新校准的高精度连续血压追踪，其准确度可与专业医疗设备相媲美。这项工作展示了在可穿戴健康监测领域，将硬件创新与智能算法深度融合的巨大潜力，为高血压的早期发现、个性化健康管理以及心血管疾病的长期监测提供了可靠的技术平台，有望在临床和家庭健康场景中得到广泛应用。

研究的局限性在于当前模型参数的校准依赖于一个相对较小的样本队列（5人），未来需要在更大规模、更多样化的人群中进行验证，并探索如何以最少的校准样本实现算法的稳定性和泛化能力。未来的工作可以聚焦于集成更多传感器以测量如血液密度等参数，从而构建更精确的血压模型，并利用云平台分析大数据，进一步揭示生理参数、人群特征与疾病之间的复杂关系，最终实现完全免校准的血压测量。