《Advanced Science》：Wearable E-Textiles for Cardiovascular Monitoring: Materials, Devices, and Integrated Systems
心血管疾病（CVDs）仍然是全球发病率和死亡率的主要原因，这凸显了在常规临床评估之外进行连续、无创且可靠的生理监测的必要性。智能纺织品通过结合可穿戴性、机械舒适性以及无缝集成到日常衣物中，已成为个性化心血管医疗保健的一个有前景的平台。本综述考察了用于心血管传感应用的导电材料、纺织品制造技术以及系统级器件集成方面的最新进展。评估了金属纤维、碳纳米材料和导电聚合物在电导率、可拉伸性、机械耐久性和耐洗涤稳定性方面的性能。此外，分析了包括机织、针织、刺绣、印刷和静电纺丝在内的纺织品制造方法将材料特性转化为可规模化、可制造的传感架构的能力。纺织品集成心电图（ECG）、脉搏波、血压和血流动力学监测的最新进展表明，其性能接近临床标准，具有高信号保真度并与常规医疗设备高度一致。讨论了与长期稳定性、电源自主性、信号可靠性和大规模制造相关的关键挑战，以及新兴解决方案，包括基于MXene的电极、自供电传感系统和边缘人工智能（AI）。最后，展望了开发经临床验证、可规模化且智能化智能纺织品平台的未来前景，以实现连续心血管监测和下一代个性化医疗保健。
本文围绕用于心血管监测的可穿戴电子纺织品展开系统综述，涵盖了从生理信号基础、材料选择、制造工艺到器件集成和性能权衡的完整技术链条。
1 Introduction
心血管疾病（CVDs）包括高血压、心肌梗死、冠心病和心力衰竭，仍是全球发病和死亡的首要原因。传统心血管监测设备（如Holter监护仪、心电图设备、血压计和光电容积脉搏波设备）虽然检测精确，但其笨重特性限制了临床外使用，且存在时间、经济成本和舒适性方面的局限。人工智能赋能的（AI-enabled）可穿戴技术通过早期检测和诊断提升医疗系统效能，可提供心电图（ECG）、血压和血氧饱和度（SpO
2）的长期无线监测。20世纪90年代，MIT研究者Steve Mann尝试将纺织品与刚性电子器件集成，此后逐步发展出电子纺织品（e-textiles）。与传统可穿戴设备（如智能手表和健身手环）相比，电子纺织品具有更好的适应性、柔韧性和舒适性，可定制尺寸和颜色，并提供更大的传感面积，支持身体多部位的分布式传感器布局。智能手表主要依赖光学传感，易受运动伪影影响；胸带虽更精确但长时间佩戴不舒适；粘性医疗贴片可能导致皮肤刺激和出汗时粘附力下降。电子纺织品可无缝集成到日常衣物中，提供大面积、皮肤共形传感，支持多部位分布式传感器网络，实现连续、无干扰的多模态心血管监测。已有综述多侧重材料、制造方法或通用可穿戴医疗应用，专门针对心血管监测应用及其临床转化的综合性综述仍有限。本综述从心血管生理信号靶标出发，讨论电极-皮肤界面、信号可靠性、可穿戴性和系统集成等关键挑战，总结导电材料和纺织品制造技术，并批判性审视智能纺织品在心电图、脉搏波监测、血流动力学监测和心血管组织工程方面的最新进展。
2 Cardiovascular Diseases and Physiological Cues
高血压、心律失常和心力衰竭等心血管疾病的无症状和间歇性特征要求连续长期生理监测。人工智能和传感器集成纺织品的最新突破为无创、无痛和连续测量心血管生理信号（包括心搏和血压）提供了有前景的替代方案。
2.1 Crucial Cardiovascular Physiological Cues
心电图（ECG）测量仍是评估心脏电活动、心律失常、缺血和传导问题的核心手段。P波反映心房去极化，QRS波群反映心室快速去极化，T波反映心室复极化。波幅和持续时间参数（如QT间期）为检测心律失常、缺血和传导异常提供重要线索。纺织可穿戴设备结合软电极和导电织物可实现日常生活中连续、无干扰的ECG监测。心率（HR）通过ECG或光电容积脉搏波（PPG）技术测量，反映自主神经功能和运动能力。血压（BP）是指示高血压的关键参数，使用压阻或电容技术的纺织传感器可实现无袖带连续血压测量。脉搏波速度（PWV）是动脉硬度的已知标志物，在纺织系统中通常通过不同身体部位组合ECG、PPG、阻抗体积描记（IPG）或压力传感器测定，计算为传感器间传输时间差。
2.2 Hemodynamic Monitoring
血流动力学指血液循环背后的力和流体动力学。血液在搏动性、分支状、顺应性血管床中循环，具有非牛顿特性。最重要的血流动力学变量包括血压、动脉和静脉血流速度及血管阻力，取决于血管弹性和几何形态。传统方法如血压计测量或导管技术仅能实现间歇或侵入性分析。四个主要监测参数为：血压（BP）、心率（HR）、血流速度（BFV）和心输出量（CO）。BP以收缩压、舒张压和平均值衡量，反映动脉弹性和心脏功能；HR提供自主神经功能和工作负荷的即时反馈；CO代表每分钟射血量，可从动脉波形用平均动脉压和外周阻力估算；BFV描述血流速度，取决于心脏力、血管直径、阻力和血液粘度。
2.3 Tissue Regeneration
心血管组织工程旨在通过整合生物材料、细胞和生物活性线索来恢复、替换或增强受损的心血管组织。传统策略使用水凝胶、聚合物支架和脱细胞基质作为细胞外基质（ECM）替代物，但在获得生理相关力学性能和电机械耦合以及确保长期稳定性方面存在挑战。纺织基支架（机织、针织、编织和静电纺丝纤维支架）因其各向异性、高孔隙率和结构完整性而成为有前景的方法。静电纺丝纤维垫可模拟ECM，促进再内皮化和平滑肌细胞整合。导电聚合物、碳纳米管或金属微纤维的混合纺织支架可创建电通路，对心肌细胞结合和同步化至关重要。
3 Challenges in Cardiovascular Monitoring
连续心血管监测面临的挑战在于需同时测量多个生理参数。ECG提供心脏电活动信息，脉搏波测量评估心率和血管功能，BP和PWV是动脉硬度的良好标志物，血流动力学监测测量心输出量、血流速度和血管阻力。多模态传感方法需包括ECG、PPG、IPG、压力和应变测量及无线数据采集。准确测量取决于皮肤-传感器界面稳定性、实时数据采集、低阻抗、高传感器响应性和环境耐受性。电子纺织技术可适应人体形状并将传感器嵌入衣物，但性能不仅取决于器件架构，还取决于纺织品设计，包括电极和传感器定位、服装设计及压力和传感区域。
3.1 Electrode–Skin Interface Challenges
电极-皮肤接触是影响可穿戴心脏监测设备记录信号质量的关键因素。信号质量通常由接触稳定性而非电极导电性决定。电极-皮肤界面直接影响接触阻抗、信噪比（SNR）、波形失真和运动伪影。传统Ag/AgCl电极使用导电凝胶降低阻抗，而干性纺织电极主要依赖与皮肤的直接物理接触。服装贴合度、接触压力、身体运动、出汗和皮肤形貌变化均可改变电极-皮肤界面并降低信号质量。近期更多关注界面工程解决方案，如纺织品设计、电极刺绣和针织、压缩服装、表面结构化、柔性MXene织物共形电极和气压辅助接触等，以提高器件与皮肤的共形性并在运动过程中保持稳定接触。
3.2 Textile Structure-Function Challenges
纺织品结构显著影响力学、电学、传感器-皮肤接触和传感器性能。机织物具有优异的尺寸稳定性和强度但不可拉伸，适合需要稳定传感器固定的应用。针织物具有高拉伸性、柔韧性和共形性，可跟随身体轮廓并保持稳定皮肤接触，对连续ECG和脉搏波记录尤为关键。纺织品结构还可影响纺织电极的电学行为，拉伸、弯曲和压缩可影响导电通路和连接，导致电阻变化和信号不稳定。针织结构更易变形，其电阻在形变下变化；机织结构电学稳定性更好但机械柔性降低。刺绣电极可通过密度和针迹方向调整导电路径。
4 Materials for Smart Textiles
智能纺织品通过组合导电组件、生物相容性聚合物和混合复合材料来权衡生物相容性、可拉伸性、柔韧性和共形性。
4.1 Conductive Materials
导电材料是智能纺织技术的基石，范围从金属纤维和碳基材料到导电聚合物，各自在电导率、可用性、柔韧性和生物相容性方面具有独特优势。
4.1.1 Metallic Fibers
金属纤维因其低电阻导电路径和稳定电极界面而对智能纺织品贡献显著，包括不锈钢、镀银尼龙、铜和镀金长丝。制造技术包括针织、编织、编结和刺绣。镀银等预处理可降低接触阻抗。金属-壳设计将金属组件附着于刚性聚合物芯上可抑制金属降解。弹性体保护层可屏蔽腐蚀，使其在潮湿环境中耐久。蛇形导电纺织几何结构在硅胶基底上形成共形电极，可在患者行走活动中传输微伏级信号。
4.1.2 Carbon-Based Materials
碳基材料如石墨烯、碳纳米管（CNTs）、炭黑和还原氧化石墨烯（rGO）提供轻量、柔性、透气和导电特性。高长径比和渗流机制使其在监测心血管信号时有效、精确和准确。喷涂、浸涂、喷墨印刷和纤维内生长等方法可形成在弯曲和拉伸下仍保持导电的共形层。石墨烯-CNTs的电化学稳定性支持非侵入性可穿戴阻抗传感器设计。碳基导电纳米材料的显著优势包括低质量、抗疲劳性和透气设计。
4.1.3 Conductive Polymers
导电聚合物是三维高柔性材料，提供更大的柔韧性、导电性和皮肤共形性。聚（3,4-乙烯二氧噻吩）聚苯乙烯磺酸盐（PEDOT: PSS）以透明性、导电性和水溶液可加工性著称，其离子-电子传导机制有利于制造低阻抗生物界面。聚苯胺（PANI）具有独特化学结构、环境稳定性和水溶液可制备性，在翡翠盐状态下展现良好导电性，强粘附于基材，可通过酸掺杂和pH控制调节导电性。聚吡咯（PPy）电导率通常在1–100 S cm
-1范围内，主要通过化学或电化学方法沉积在纺织纤维上。
5 Fabrication Techniques
制造方法对于将功能材料整合到纺织品中至关重要，显著影响传感器、可持续性和可用性。机织涉及经纱和纬纱的正交交织，用金属或碳纱线机织可提供尺寸稳定性，适合ECG传感器和可穿戴电极。针织利用纱线的连续互锁产生高弹性纺织基质，导电纱线在罗纹或双面针织中紧密贴合皮肤可最小化心血管监测中的噪声。刺绣可实现导电纱线在预制织物基材上的精确局部沉积。印刷技术中碳基墨水具固有柔性和低成本，但电导率显著低于金属 counterpart；银基墨水电导率更高但反复形变下易产生微裂纹和电阻渐进增加。静电纺丝通过高压电场将聚合物溶液拉伸为纳米纤维，需精确控制溶液粘度、电压、流速、溶剂挥发性和湿度等参数。
6 E-Textiles for Physiological Monitoring
6.1 Smart Textile-based ECG Monitoring
纺织电极因其更高柔性、优异生物相容性和精确信号采集而成为长期ECG监测的可行方案。Maithani等人在导电Kevlar纺织品上使用直接写入激光诱导石墨烯，PEDOT: PSS涂层后LIG处理，接触阻抗在40Hz至1kHz范围内为100 ± 3 kΩ至7.9 ± 3 kΩ。Terada等人报道了一种结构织物电极，通过多级织物折叠创建电容低通滤波器作为固有降噪滤波器，信噪比（SNR）约12.02 dB。Xue等人展示了基于石墨烯纳米片（GNPs）/聚酰胺66（PA66）的电化学多孔干ECG电极，皮肤-电极阻抗在100 Hz时为17.6 kΩ，SNR为34.76 dB，比商用Ag/AgCl电极提高8%。Ferri等人采用转印ECG电极，在10名人类志愿者中SNR超过28 dB。Saleh等人开发的还原氧化石墨烯涂层棉纺织（rGOC）电极在静态条件下SNR为14.85 ± 0.22 dB，优于Ag/AgCl电极的11.26 ± 0.18 dB；穿戴测试中静态SNR为32.60 ± 0.72 dB，动态条件为30.27 ± 1.37 dB。Shathi等人设计的石墨烯/PEDOT: PSS涂层纺织电极SNR为21.6 dB。Ding Li等人报道了首个运动无限制动态心电图系统MU-DCG，用于日常活动中无感12导联ECG监测，静态和动态条件下平均SNR均>23 dB，而商用Holter监护仪从静态~25 dB降至运动时<17 dB。MU-DCG系统包含超薄（<50 μm）大面积皮肤共形电极和引线，集成轻量卷积神经网络（CNN）算法用于心肌梗死（MI）检测，部署在自研生物医学AI处理系统级芯片（BioAIP SoC）上，蓝牙低功耗（BLE）睡眠模式可延长电池寿命达10倍。Liu等人通过刺绣超吸收聚丙烯纤维制造纺织品电极，聚丙烯电极10小时水分蒸发后ECG振幅下降17.1%，而聚酯电极为48.9%，手臂摆动和行走时SNR分别为25.39 dB和30.09 dB。Nigusse等人的银丝网印刷电极在棉和聚酯上SNR分别为33.10 dB和30.17 dB，Ag/AgCl电极为33.52 dB。Wang等人的电容式非接触纺织ECG系统SNR为29.8 dB，心率精度99.5%。S. Lee等人的3D刺绣纺织电极使阻抗降低80.6%，ECG SNR提高5.42 dB。Lee等人的FLEXER织物基MXene电极结合形状 morphing气动结构，无需持续压力即可确保稳定皮肤接触，PQRST波形保真度与商用Ag/AgCl凝胶电极相当。Sharifuzzaman等人的激光诱导分级碳纳米纤维（LIHCNFs）电极皮肤-电极阻抗为23.59 kΩ cm
2，SNR为41 dB。
6.2 Smart Textile-Based Pulse Monitoring
Yang等人使用机器刺绣制造全纺织传感器，单层缎纹块配置具有高压阻性、快速响应（35 ms）、快速恢复（16 ms）和超过5000次循环的操作耐久性；双层设计结合卷积神经网络实现98.5%手写数字识别准确率。Liu等人的大面积全纺织压力传感器阵列灵敏度14.4 kPa
?1，检测限2 Pa，响应时间约24 ms，功耗<6 μW。Yoshimoto等人提出将PPG传感嵌入LED和光电晶体管阵列编织到导电纤维电路中的脉搏波传感纺织品，提高运动时脉搏检测稳定性。Chen等人通过结构纱线设计施加扭力，滞后仅5.3%，响应和松弛时间2 ms。Meng等人的低成本纺织传感器灵敏度3.88 V·kPa
?1，可准确检测老年人减弱动脉信号中的脉搏波，集成无线系统实现睡眠中连续监测。Lou等人的摩擦电全纤维压力传感器织物灵敏度在0–3 kPa为1.67 V/kPa，3–32 kPa为0.20 V/kPa，经受7200次循环，颈动脉处捕获5秒内7个峰值对应平均84次/分，增强指数（AIx = P2/P1）估计为47.08%。Zou等人的纳米纤维应变传感器结合盲源分离框架，平均绝对相关系数0.902。Moghadam等人的PVDF纳米纤维膜含锆基MOF，压电响应提高3.4倍，灵敏度0.118 V/N。Kang等人的豌豆荚启发设计输出功率97.5 V和1.16 μA。Md Nayeem等人的全纳米纤维机械声学传感器灵敏度10,050.6 mV·Pa
?1（<500 Hz），SNR 40.9 dB。N. Das等人的单电极摩擦纳米发电机水下动脉脉搏监测开路电压45 V，短路电流0.77 μA。Lou等人的核壳纤维摩擦电传感器灵敏度1.33 V/kPa（1.95～3.13kPa）和0.32 V/kPa（3.20～4.61kPa），经受4200次循环和4小时水洗。Su等人的肌肉纤维启发（MFP）压电非织造纺织品灵敏度3.95 V/N，7400次循环后损失<3%，静息和运动后AIx分别为0.416和0.459。
6.3 Smart Textile-Based Hemodynamic Monitoring
Qiu等人的无对齐电生理传感袖套（TAESS）集成阻抗体积描记和心电图，同时监测血压、心输出量、系统血管阻力和心率。自动化针织银基导电纱线，透气性高，拉伸率>45%，误差值7.05 mmHg。Sempionatto等人的可拉伸共形可穿戴平台同时监测血压、心率和多种生化标志物（葡萄糖、乳酸、咖啡因、酒精），集成超声换能器和电化学传感器。Rosalia等人的仿生软机器人主动脉袖套模拟压力超负荷血流动力学条件。Liu等人的电子血管导管集成摩擦电自供电传感器和无线传输模块，连续监测长达3个月。Boutry等人的无线无电池袖带式传感器用于术中动脉血流监测，完全由可生物降解材料制成。Si等人的多级结构纺织传感器获取心冲击图信号，灵敏度0.533 V/kPa（0–7 kPa），无袖带血压测量平均绝对误差在AAMI Class II标准内（舒张压3.90 ± 4.79 mmHg，收缩压4.62 ± 6.00 mmHg）。Li等人的可穿戴超声传感器阵列轴向分辨率330 μm，断裂伸长率35.6%。Ma等人的全一体压电血管移植物灵敏度11 mV/kPa，循环寿命>50,000次。Tang等人的可植入无约束血管电子系统集成周向排列PVDF纳米纤维压电传感器和仿生可生长鞘套，无线实时监测动脉生长过程中血流动力学。Li等人的核/壳PVDF/HHE有机压电纳米纤维传感器植入猪体内监测心血管壁微压力变化。
6.4 Smart Textile-based Cardiovascular Tissue Engineering
Jiang等人的湿法静电纺丝制备聚合物/CNT复合纱线，针织成血管支架。Derya等人的绒头针织PET材料作为心肌组织3D支架，拉伸性能40–167kPa，孔隙100–400μm。Xie等人的双层动脉假体包含纬编PLA与静电纺PLCL及胶原和弹性蛋白涂层。Eslami等人的静电纺PGS-PCL支架与甲基丙烯酸化水凝胶复合材料。Mohapatra等人的纺织增强生物混合血管支架包含PVDF网和静电纺PLGA。Fan等人的D-磷酸肽（Nap-pD-E7）通过酶催化自组装产生动态纤维基质支持间充质干细胞（MSC）球体形成。Zhang等人的柔性PDMS梁微电极阵列（BMEA）结合PCL纳米纤维支架，监测3D微培养中对齐心脏组织的电生理发育，14个记录电极（100 μm × 100 μm）和2个参考电极（500 μm × 100 μm）。Kobuszewska等人的微流控平台整合PLLA和PU纳米纤维支架。Streeter等人的静电纺PCL纳米纤维支架配对c-kit+心脏祖细胞（CPCs）。Rufaihah等人的合成糖胺聚糖模拟肽纳米纤维系统支持新血管化和心肌细胞分化。Wu等人的3D纳米纤维辅助嵌入式生物打印（3D-NFEP）利用3D定向纳米纤维支架引导心肌细胞对齐。B. Qiu等人的沟槽辅助静电纺丝结合直写墨水（DIW）产生3D对齐纳米纤维支架，孔隙率60%–80%，对齐度30%–60%。
7 Performance Tradeoffs of Smart Textiles for Wearable Cardiovascular Monitoring
智能织物需在材料选择、信号保真度、功率管理和数据安全方面取得平衡，设计者需考虑耐久性vs舒适性、准确性vs可穿戴性和成本vs可规模化性等竞争特性之间的权衡。
7.1 Material and Fabrication Challenges
智能纺织品需生物相容性以避免刺激、皮炎或过敏反应，同时保持导电性具有挑战性，因为银和镍等导电涂层材料随时间倾向于浸出或氧化。系统需机械鲁棒性以承受循环加载、摩擦和洗涤，导电迹线可能出现微裂纹和分层。传统纺织制造技术需适配功能材料，电子功能的组装要求限制回流温度、溶剂暴露和层压力。主要权衡在于功能性与舒适性之间：封装和导电迹线越坚固越厚，材料透气性越差且越硬。规模化也是问题，实验室原型与工业规模生产可能存在差异。
7.2 Signal Quality and Accuracy
心血管监测通常采用生物电（ECG）和光学（PPG）传感模态。运动伪影是显著挑战：运动、体位变化和织物微运动导致ECG接触阻抗波动和PPG光路长度或压力变化，表现为基线漂移、振幅失真和杂散峰值。干性纺织电极的缺点包括高阻抗和不均匀压缩，影响SNR和电磁敏感性。解决方案包括弹性压缩区域、纹理电极最大化接触面积和湿度管理。处理方面，基于惯性测量单元（IMU）融合的运动伪影数据拒绝、自适应滤波或机器学习算法可显著提高准确性，但计算需求高且训练集不具代表性时可能失败。临床级准确性与可用性、可穿戴性和电池寿命之间存在权衡。
7.3 Power and Energy Management
持续传感、处理和无线通信与有限功率资源之间存在权衡。传统纽扣电池或薄膜电池笨重且刚性，寿命短。超低功耗传感器接口或占空比操作可延长电池寿命但可能降低采样率或急性心血管事件反应时间。能量收集方法包括热电（人体温暖温度梯度）、压电（运动/应变）、摩擦电（接触起电）和光伏（环境光照），可提供每单位几毫瓦的间歇功率。系统集成挑战包括热界面舒适性、压电或摩擦电组件改变织物纹理以及光伏电池室内使用未优化。边缘计算在设备上执行（伪影、特征、事件）可减少传输数据量节省能量但增加计算负载。
7.4 Data Transmission and Processing
无线标准如BLE、ANT+、Wi-Fi和蜂窝模块提供不同吞吐量和延迟配置。BLE因极低功耗和智能手机集成而优选，但有限带宽不适合高保真多通道流传输。Wi-Fi支持更丰富数据传输但增加能耗和网络配置复杂性。可靠数据传输需要链路韧性技术如信道跳频、重传和纠错。天线在柔性材料上的放置使阻抗匹配更困难。边缘计算能力减少对连续传输的依赖并促进隐私保护，但增加计算需求、固件更新需求和跨用户泛化性能要求。
7.5 Washability and Maintenance
洗涤过程可引入热、化学和机械力损坏传感器并影响电学性能。肥皂可削弱聚合物封装剂、导致弹性体膨胀和金属化层腐蚀；搅动使材料承受循环力；干燥器热量和熨烫可导致分层。设计考虑包括电子器件气密封装、共形涂层（聚对二甲苯、聚氨酯、硅胶）、防水互连和耐湿干循环的纺织电极。导电墨水粘合剂需耐洗涤剂，缝纫导电纱线需核壳结构防止氧化。增加厚度和保护层也降低透气性、悬垂性和潜在可穿戴性。用户友好维护功能如可拆卸电子模块有利于洗涤，但模块接口易发生连接器故障。
7.6 Cost and Scalability
将智能纺织品原型扩展为成本高效产品的挑战在于整合电子制造的精度与纺织制造的产量和成本效率。导电纱线、特种弹性体、封装剂和微控制器成本高于传统纺织组件。缺陷相关良率损失可能显著增加单位成本。医疗级产品质量要求确保冗余设计、严格公差和可能认证轨迹，均增加非经常性工程费用。供应链方面，多材料整合涉及纺织品、电子、粘合剂和包装材料供应链同步。可扩展性还取决于自动化，智能纺织品需要自动化模块放置和机器刺绣以减少变异。
7.7 Privacy and Security
连续收集的心血管监测数据高度敏感，包括ECG波形、心率变异性、心律失常警报、活动水平和相关上下文。设备级安全启动、固件签名和硬件支持密钥有助于抵抗篡改和未经授权代码执行。边缘计算通过仅传输派生结果而非原始波形降低风险，但决策模型应可解释和可审计。安全无线通信使用认证配对与会话密钥和加密（BLE LE Secure Connections、移动/云TLS），但更强加密增加计算开销和能耗。移动应用成为关键信任边界：数据最小化、透明同意、细粒度共享控制和本地存储加密保护用户。云中访问控制、审计日志、匿名化或伪匿名化和相关法规合规（如HIPAA）至关重要。
8 Future Trends and Outlook
智能纺织品可穿戴心血管系统正进入变革期，由材料科学、生物工程、人工智能和系统生物学的快速融合驱动。边缘AI、混合能源自主、物联网（IoT）连接、先进2D和生物集成材料、多模态生理传感和临床验证数字健康框架将定义下一代智能纺织品平台。
8.1 Artificial Intelligence Integration and Edge Intelligence
AI集成是电子纺织心血管平台最具影响力的近期轨迹之一。轻量级机器学习模型直接在 garment 嵌入式低功耗微控制器上运行，即边缘AI或设备端智能，提供连续实时推理无需云连接、减少数据传输开销、通过避免上传原始生理波形改善隐私并加快急性心血管事件警报。量化神经网络和微控制器时间模型等技术将支持基于活动或异常的传感参数动态调整。联邦学习可在不损害用户隐私的情况下持续改进模型性能，每个用户 garment 使用自身生理数据训练本地模型更新，仅传输梯度更新至中央聚合服务器。解释性AI（XAI）方法对临床采用至关重要，心脏病专家和监管机构不仅需要准确预测还需要透明推理。
8.2 Energy Autonomy
真正自主、无电池依赖的心血管监测服装愿景需要转向混合能源架构，从多种身体和环境源持续收集能量、高效存储并管理其分配到传感、处理和通信子系统。热电发电机（TEGs）利用皮肤表面与环境间温度梯度通过塞贝克效应转换为电力，有机热电材料未来进展可包括增强塞贝克系数的复合材料。压电和摩擦电换能器将身体运动、呼吸和动脉搏动的动能直接转换为电信号，同时服务于传感和发电功能。柔性有机太阳能电池纺织品可增加混合收集维度，但室内光照水平限制输出。能量存储同样关键：可穿戴微型超级电容器或电池对连续监测至关重要。
8.3 Next-Generation Materials
支撑电子纺织品的材料景观正经历显著转变。最有前景的材料类别包括MXenes、碳纳米管（CNTs）、石墨烯（含rGO）、PVDF-TrFE、Galinstan、EGaIn、导电水凝胶、磁弹性纤维、摩擦纳米发电机材料、丝、棉、纤维素、PDMS、Ecoflex、TPU和氨纶。可植入生物相容纤维系统代表进一步前沿，将纺织电子从皮肤表面延伸至体内。生物相容可生物降解纤维电子可实现植入式心血管传感器在定义监测窗口后无害溶解，消除取出手术需求。
8.4 Multi-Modal Sensing
未来智能纺织品平台可通过同时捕获多种信号并融合为全面、高置信度心血管健康评估而脱颖而出。新兴多模态纺织架构可集成ECG电极、光纤、阻抗体积描记电极、压电压力传感器和汗液生化传感器于统一服装平台。同时测量多种信号可用于通过脉搏传输时间连续血压估计和检测心输出量和每搏输出量的细微变化。汗液电化学传感器集成到纺织基材可实时监测乳酸、葡萄糖、电解质（Na
+、K
+、Ca
2+）和皮质醇。多模态传感器融合需要复杂信号处理和数据集成算法处理异构采样率、噪声特性和生理信息内容的信号。
8.5 IoT-Enabled Personalized Healthcare
智能心血管纺织品集成到更广泛IoT健康生态系统将根本重新定义患者、临床医生和医疗系统之间的关系。未来智能纺织品将无缝集成智能手机、家庭枢纽和云平台，实现与医疗专业人员连续数据共享和远程患者监测。数字孪生或人体生理数字副本将允许基于实时生理数据输入的预测模型。实现此类愿景需要材料科学、电气工程和数据科学的跨学科努力，大规模验证研究将在确定临床可靠性方面发挥关键作用。
8.6 Design Principles for Next-Generation Cardiovascular E-Textiles
需建立通用设计规则以创建可靠、可扩展和临床相关系统。首先，心血管监测系统必须根据所选生理参数而非材料特性设计。ECG监测需要稳定电极-皮肤接触和低接触阻抗，而脉搏波、血压和血流动力学测量需要高机械灵敏度和精确信号采集。其次，电极-皮肤界面必须成为主要设计特征，信号质量更多取决于界面稳定性、皮肤共形性和接触压力而非电极材料导电性。第三，纺织架构类型选择应考虑器件功能：针织物通常提供更大弹性和身体共形性，机织物提供更好电学和几何稳定性。第四，需权衡机械与电学稳定性，过度刚性降低可穿戴性和用户依从性，过度柔性可能降低信号稳定性。第五，多模态传感技术将在下一代心血管监测系统设计范式中发挥重要作用。未来电子纺织技术必须采用系统导向设计范式，涵盖传感、无线通信、能量管理、人工智能和数据分析。
9 Conclusion
智能纺织品通过将传感能力无缝集成到舒适可穿戴服装中，正成为连续心血管监测的有前景平台。最新进展使纺织基系统能够监测广泛的生理信号，包括心电图（ECG）、脉搏波形、血压和血流动力学参数，同时保持柔韧性、透气性和皮肤共形性。这些特性支持日常环境中的长期无干扰监测并提高用户依从性。尽管取得显著进展，运动诱导伪影、长期信号稳定性、日常使用耐久性、功率管理需求、数据安全和标准化评估协议缺乏等挑战仍限制广泛采用。展望未来，人工智能、边缘计算、无线连接和自维持操作策略的集成有望提高信号准确性、实现实时健康分析并支持个性化心血管护理。
