基于刚性-柔性电路板的可调节智能指环：用于动态活动下脉搏率与血氧饱和度的精准监测

《Annals of Biomedical Engineering》：An Adjustable Smart Ring to Monitor Pulse Rate and Peripheral Blood Oxygen Saturation

本文报道了一种新型可调节智能指环的开发与验证，该指环采用刚性-柔性印刷电路板设计，解决了传统指环设备无法适配不同指围的局限性。研究人员通过整合光电体积描记法（PPG）技术和ANT协议无线传输，实现了对脉搏率（PR）和周边血氧饱和度（SpO2）的连续监测。在30名健康志愿者进行的多阶段实验（包括静态呼吸、屏息和骑行运动）中，该设备与临床级指尖脉搏血氧仪对比显示，PR测量在静态和动态条件下均具有高度一致性（r=0.91, p<0.001），SpO2存在轻微高估（平均偏差=1.04%）。本研究为可穿戴健康监测设备提供了硬件可重构的研究级平台，尤其强调了动态活动下的验证数据，填补了现有文献空白。

　　

在医疗健康领域数字化浪潮的推动下，可穿戴设备正逐步从医院中心化监护转向去中心化的个人健康管理。智能手表、腕带等设备虽已普及，但其测量精度常受限于腕部血流灌注不足和运动伪影干扰，尤其在深肤色人群或运动场景下表现不稳定。与此同时，传统指尖血氧仪虽临床精度高，却因体积庞大无法满足日常连续监测需求。智能指环因其指腹部位毛细血管密度高、信号质量优的特性，被视为理想解决方案，但现有产品多存在不可调节、硬件封闭、缺乏动态验证等瓶颈。

针对上述问题，米兰理工大学（Politecnico di Milano）的Martina Montenegro、Andrea Aliverti和Alessandra Angelucci团队在《Annals of Biomedical Engineering》发表最新研究，提出了一款基于刚性-柔性印刷电路板（PCB）的可调节研究级智能指环，专注于解决指环类设备在硬件适配性和动态验证方面的关键问题。该设备通过创新性地采用可弯曲的刚性-柔性PCB设计，使同一块电路板能适配不同尺寸的3D打印外壳，实现了“硬件平台化”与“外壳个性化”的分离，显著降低了多尺寸设备的研发与生产成本。研究首次系统评估了指腹部位（palmar surface）在静态（静息、屏息）和低强度动态（骑行）条件下监测脉搏率（PR）和周边血氧饱和度（SpO₂）的可行性，并与FDA认证的Nonin WristOx2指尖血氧仪进行对比，为指环类设备的精准医疗应用提供了重要实验依据。

研究团队在方法学上主要依托几个关键技术：首先，硬件核心采用MAX30101光学模块（集成红、红外、绿光LED）和MAX32664A传感器枢纽，通过内置算法处理原始PPG信号并计算PR与SpO₂；其次，利用nRF52832微控制器和ANT协议实现1Hz数据的无线传输与手机端实时可视化；第三，通过多阶段实验协议（静息、三次屏息-恢复、骑行-恢复）在30名健康志愿者（13女17男，平均年龄27.5±7.4岁）中诱发PR与SpO₂的生理性波动；最后，采用时间序列对齐、Pearson相关分析和Bland-Altman一致性分析对设备性能进行定量评估。

智能指环原型设计

指环PCB采用三段式刚性-柔性结构，总长61.47mm，在指腹处设置光学传感器，确保与皮肤紧密贴合。3D打印外壳提供19mm、21mm、25mm三种直径选项，通过传感器区域的轻微凸起设计维持恒定接触压力。该设计克服了传统刚性PCB无法适配不同指围的缺陷，为后续算法开发提供了稳定的硬件基础。

定性轨迹评估

动态监测曲线显示，智能指环能准确追踪屏息后的PR峰值（图2a）和SpO₂谷值（图2b），且在骑行阶段有效跟随PR上升趋势。与参考设备相比，指环测量的SpO₂存在约1%的系统性高估，且信号响应存在轻微延迟，这可能与指腹部位组织光学特性差异及厂商校准参数优化指尖应用有关。

测量一致性分析

PR测量在全阶段（静态+动态）呈现高度相关性（r=0.91, p<0.001），Bland-Altman分析显示平均偏差仅0.26bpm，但95%一致性界限（LoA）较宽（-13.60~14.13bpm），主要源于动态活动引入的变异。分区段分析显示，静息状态LoA收窄至-10.09~10.55bpm，而骑行及恢复期扩宽至-18.54~18.27bpm，印证了运动对测量精度的挑战。SpO₂的一致性相对较弱（r=0.49），平均偏差1.04%，LoA为-2.17~4.24%，但优于多数腕戴设备报道数据。

讨论部分指出，本研究首次通过可控运动协议验证了指腹部位PPG监测的可行性，其硬件可调节设计为后续研究提供了透明、可复用的技术平台。指腹的高灌注特性使设备在低运动强度下保持稳定性能，但未来需在行走、跑步等高动态场景下进一步测试。SpO₂的高估可能源于反射式PPG（指环）与透射式PPG（指尖参考设备）的光路差异，以及厂商算法对指腹组织校准的不足。作者强调，尽管采用闭源传感器算法（MAX32664A），但通过锁定固件版本、本地数据存储和硬件自主设计，实现了相较于商业黑盒设备的可重复性优势。

结论认为，该智能指环在健康人群的静态及低强度动态监测中表现出临床可接受的准确性，尤其适合健身追踪、慢病管理等非临界场景。未来工作需聚焦于三方面突破：开发开源信号处理算法以替代厂商黑盒算法；拓展验证范围至低氧血症患者及高强度运动人群；通过材料优化（如不透明外壳）和组件微型化提升穿戴舒适性。这项研究不仅推动了可穿戴设备在形态因子与测量精度间的平衡优化，也为远程医疗中的连续生理参数监测提供了新的硬件范式。