可穿戴设备以其灵活性高、实时监测能力强、使用便捷等优点，在医疗康复、健康监测、物联网、人机交互等领域展现出日益强大的应用潜力。近日，北京师范大学闵锐、王茁团队等联合葡萄牙阿威罗大学Carlos Marques教授和巴西Arnaldo Leal Junior教授课题组报道了一种聚合物微光纤智能传感器，以实现可穿戴的心肺监测与行为感知。如图1所示，该论文提出了一种基于波浪结构聚合物微光纤(WPOMF)的新型可穿戴智能传感器，用于人类的心肺功能和行为感知。该传感器将高分子聚合物光纤材料制备成波浪形微结构，使得WPOMF传感器具有更强的拉伸性能和更高的检测灵敏度。基于WPOMF传感器的心肺和行为监测实验证明了WPOMF传感器在执行可穿戴任务时的高灵敏度和高稳定性潜力。此外，AI辅助医学关键词发音识别实验证明了AI技术与WPOMF传感器结合的可行性，可以有效提高传感器作为可穿戴设备的智能化程度。WPOMF传感器作为一种微光纤智能传感器，在疾病监测、康复医学、物联网等领域具有广阔的应用前景。

图1 聚合物微光纤智能传感器及其应用示意图

图源：ACS Applied Materials & Interface (2024)

https://doi/10.1021/acsami.3c16165 (Fig. 1,2)

  可穿戴式多功能传感器在生物医学应用和健康监测等方面具有巨大的应用潜力，正在引起广泛关注。目前，常用的可穿戴设备的应用场景包括各种物理生化信息的感知和检测，如心率、呼吸、血氧、关节活动、足底压力、血糖、汗液成分等。基于电容和压阻设备的传感器已被广泛用来监测人体生理信号，例如手腕脉搏、心跳和手指脉搏。然而，这些设备仍然存在电磁辐射、灵活性低等问题，影响可穿戴体验。可穿戴传感器应具备良好的生物兼容性、轻薄便携、灵活的传感范围和优越的拉伸性能等特点，同时器件制备应简单、成本低，适合大规模生产。上述要求激发了研究人员对光学传感器的研究热情。近年来的研究表明，光纤可穿戴传感器具有高灵敏度、高精度、抗电磁干扰的潜力，且直径从亚微米到几百微米的光纤配置灵活易制备。

图2 聚合物微光纤智能传感器制备与性能测试 (a) 传感器制备； (b) 传感器拉伸与恢复实验； (c) 传感器重复拉伸实验； (d) 传感器波浪结构显微照片。图源：ACS Applied Materials & Interface (2024)

https:// doi/10.1021/acsami.3c16165 (Fig. 3,4)

图3 聚合物微光纤智能传感器应用实验 (a) 传感器行为测试实验；(b) 传感器手腕脉搏测试；(c) 一维卷积神经网络辅助的传感器发音识别实验。图源：ACS Applied Materials & Interface (2024)

https:// doi/10.1021/acsami.3c16165 (Fig. 5,7,8)

  图3展示了聚合物微光纤智能传感器部分应用实验结果。行为监测是WPOMF 传感器的重要应用。论文着重报道了WPOMF传感器在人体可穿戴关节、肌肉、发音等实验中的行为监测结果，该传感器的出现有望为康复训练和临床医疗提供更加便捷、准确的实时数据。图3a展示了将WPOMF传感器应用在手背与肱二头肌进行行为监测的实验结果，WPOMF传感器可以完整记录被试者手掌伸展、放松及肱二头肌收缩和松弛的状态。心肺功能监测也是可穿戴传感器的重要应用，人体的上肢距离心脏较近，上肢脉搏是监测心肺功能的重要指标。图3b展示了WPOMF传感器手腕脉搏测试结果，将采集到的60秒原始信号通过傅立叶变换提取出心率和呼吸率信号。此外，为了全面提升WPOMF传感器的传感性能和应用范围，文章构建了AI辅助的传感器智能传感系统。准确识别医学关键词，如“help”、“doctor”等，对于提高长期卧床患者的医疗监护效率至关重要，因此WPOMF传感器被附着在志愿者的喉咙上，用来捕捉喉部肌肉在发音时的细微运动。为了表征不同发音的分类结果，文章使用如图3c的一维卷积神经网络进行数据处理，混淆矩阵表明基于神经网络的发音识别准确率达89%，验证了基于WPOMF传感器发音识别有效性。

  与现有的应用于生理信号监测的硅基光纤或微光纤传感器不同，该工作结合了高分子聚合物材料和微光纤的优点，首次制备出用于生理信号和行为信息监测的智能WPOMF传感器，所制备的聚合物微光纤被设计成柔性波浪结构，具有高拉伸性能和检测灵敏度。心肺和行为检测实验证明了WPOMF传感器在执行可穿戴任务时具有高灵敏度和稳定性潜力。人工智能辅助医学关键词发音识别实验验证了人工智能技术与WPOMF传感器集成的可行性。在未来的工作中，我们要将WPOMF传感器进一步构建成光电混合传感系统，全面实现更为便捷的可穿戴监测，并继续深化WPOMF传感器与人工智能技术的深度融合，从而提高WPOMF传感器在医疗监控、物联网等领域应用的智能化水平。本文报道的可穿戴智能传感器未来必将在物联网、健康监测、人机交互等领域发挥重要作用。

  原文链接：https://doi.org/10.1021/acsami.3c16165

作者简介

  闵锐，北京师范大学副研究员，博导，主要研究方向为光纤生理信息分析、光学脑机接口、光纤成像以及光纤海洋监测。在国际知名期刊及会议发表论文130余篇，发表论文已获引用2300余次，单篇最高引用260次，H因子27；授权国家发明专利2项；研究受到了国家重点研发计划和国家自然科学基金等科研项目的资助。担任中国图像图形学学会类脑视觉专业委员会委员、中国仪器仪表学会青年工作委员会委员和珠海市神经科学学会理事；担任IEEE Sensors Journal、Frontiers in Physics期刊编委，Fiber and Integrated Optics期刊编委会成员，Measurement、Instrumentation和Brain-X期刊青年编委；指导本科生获得第十七届“挑战杯”广东大学生课外学术科技作品竞赛一等奖，获得国家级大学生创新创业训练计划和广东省攀登计划重点项目等本科生创新项目的支持。

  王茁，北京师范大学博士后。2022年博士毕业于哈尔滨工业大学。主要从事高分辨率光纤传感技术和柔性光纤器件在物理信息智能感知、生物医学信息检测、脑功能成像等方面的研究。近五年发表SCI论文29篇，其中以第一作者/通讯作者在ACS Applied Materials & Interfaces、Journal of Lightwave Technology、Optics Letters、Optics Express、IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics等领域内重要期刊上发表11篇，已授权国家发明专利8项。主持省部级项目两项，作为核心骨干参与“国家重点研发计划项目”、“国家自然科学基金”等多项国家级科研项目。