生物力学信号，如皮肤的应变变化、胸部和喉咙的振动，以及肢体的运动，在医疗监测、疾病诊断和人机界面中至关重要。举例而言，监测血压和脉搏波以进行动脉粥样硬化诊断、追踪步行姿势区分跖痛症患者和健康个体、基于振动感知的语音识别和助听器技术，这些都基于生物力学信号的检测。因此，可穿戴的生物力学传感器能够在个体健康状况和生理特征方面提供重要信息和见解。然而，开发具有长时间监测能力的高性能传感器面临一些挑战。传统电池寿命有限且更换困难，采用自供电设备进行生物力学信号检测是解决由电池所引发问题的一种有效解决方案。
北京大学Mengdi Han课题组总结了可穿戴式自供电生物力学传感器的发展现状，旨在对其原理、材料、结构设计、制作工艺和应用进行深入讨论，概述该领域的最新进展。基于压电、静电和电磁效应，这些传感器在心血管系统监测、声信号检测、人体运动跟踪和其他生物医学场景中具有广泛的应用潜力。最后，作者探讨了该领域的前景，认为其挑战在于开发具有高输出性能、兼容生物界面和多方向传感能力的自供电传感器。
图1：可穿戴式自供电生物力学传感器在医疗领域的应用。应用范围涵盖心血管系统监测(左下角)、声学信号检测(左上角)、人体运动跟踪(右下角)和其他生物医学场景(右上角)。图2：常见自供电生物力学传感器原理示意图。a)压电效应中的d31模态和d33模态示意图。b)基于压电效应的自供电传感器原理。c) <i>基于静电效应的自供电传感器原理。<ii>基于摩擦电效应的自供电传感器原理。d) <i>基于电磁效应的自供电传感器原理。<ii>基于磁弹性效应的自供电传感器原理。图3：用于心音检测和指尖血压监测的可穿戴式自供电生物力学传感器。a)人体鼓膜结构示意图及声音信号转导过程。b)声学织物的结构及其工作机理示意图。c)集成在衬衫上的织物听诊器的照片，该织物听诊器具有连续监测生物力学信号的能力。比例尺，5厘米。d)织物听诊器检测到的心音信号，包括计算出的心率和S1、S2分量。e)人体指尖的结构和功能示意图。f)模拟人类指尖结构和功能的柔性多模态铁电电子皮肤示意图。图4：用于腕部血压监测的可穿戴式自供电生物力学传感器。a)无线腕带的爆炸示意图，该无线腕带由传感模块、力产生模块和信号处理模块三个子系统组成。b)手腕上佩戴的无线腕带示意图。安全气囊为压电传感器阵列提供背压。c)根据两个传感单元的压电响应计算其时间差示意图。d)腕带与其他设备的技术比较。e)产生磁通量的多孔软系统示意图。f)带有GMMC层和MI层的软MEG传感器。g)照片显示在水下佩戴在手腕上的软MEG传感器。h)示意图，突出显示由脑磁图驱动的传感器能够在大量出汗的情况下测量人体脉搏波。i)由传感器获得的脉搏波形可以指示PWV、SI、K、AI、LVET等关键动脉参数。图5：用于心血管疾病诊断的可穿戴式自供电生物力学传感器。a) SUPS传感器的结构说明。b)弯曲的SUPS照片，显示其良好的柔韧性。c)照片显示SUPS的尺寸(2cm × 1cm)。d)通过SI评估的动脉刚度分析。SI = H/ΔT，其中H为人的身高，ΔT为直达波与反射波之间的时延，ΔT = Td−Tb。SI:刚度指数。REF:参照组。e)压在各动脉位置的SUPS输出信号。CA:颈动脉。BA:肱动脉。RA:桡动脉。FA:指动脉。DAF:踝动脉。f)纺织摩擦电传感器的结构示意图。f)血管内动脉粥样硬化进展过程示意图，包括初始病变(I)、脂肪条纹(II)、中间病变(III)、动脉粥样硬化(IV)、纤维斑块(V)、复杂病变或破裂(VI)。h)利用机器学习技术根据测量的脉搏信号估计血压。i)使用耐恶劣环境的纺织摩擦电传感器用手机进行实时脉搏监测的照片。比例尺:3cm。图6：用于语音识别的可穿戴式自供电生物力学传感器。a)带有蛇形布局的微运动传感器的爆炸视图。b)蛇形布局可拉伸微运动传感器的结构设计。c)从传感器到手机的无线数据传输过程。d)当说“Let”、“Me”、“Introduce”、“Myself”时，连接在测试者喉部或下颚的传感器输出电压信号。e) MEMS传感器结构示意图。f)安装在脖子上的传感器测量的声音频谱，以及RNN分析的语音识别结果。图7：可穿戴式自供电生物力学声纹传感器。a)放置在脆弱气泡上的超薄多通道PMAS膜的照片(标尺，1厘米)。b)原始声音(上图)和PMAS模块信号(下图)的FFT响应和STFT频谱图。c)基于FENG的大面积柔性声换能器原理图。d) PP泡沫(比尺，20 μm)的后向散射截面SEM图像。e)授权用户(上图)和未经授权用户(下图)的语音代码“OPEN SESAME”的声波(左图)、频谱图(中图)和周期图功率谱密度(右图)估计。
图8：用于助听器的可穿戴式自供电生物力学传感器。a)机器人TAS听觉系统示意图。b) TAS结构示意图。c) FEP表面的SEM图像。标尺:1 μm。d)透明装置和丙烯酸基装置的照片。比例尺，1厘米。e)基于TAS的语音识别系统演示。f)基于TAS的助听器的频谱。在特定频段(例如，207-837 Hz和1594-2090Hz)，在TAS的辅助下，声响应可以放大8.8倍。g)正常、失聪和恢复的声音的声波和相应的声谱图。图9：用于肢体运动跟踪的可穿戴式自供电生物力学传感器。a) 3DOW-TENG传感器的制造工艺。b)佩戴在前臂上的3DOW-TENG的开路电压，包括低、高、快、慢四种状态。c)自供电跳舞毯原理图及照片。d)照片展示传感器应用于手指和永磁环。e)慢速、中速、快速手部抖动采集到的传感器输出信号。f)固定在布上的传感器输出信号，用于监测骑自行车时膝关节的运动。图10：用于下肢运动跟踪和步态模式监测的可穿戴式自供电生物力学传感器。a)悬浮柔性振动传感器的概念说明。b)传感器的逐层详细结构(左图)和组装后传感器的光学图像(右图)。c)磁膜上的微金字塔阵列图像。比例尺，400 μm。d)连接在腿上的传感器输出电压信号，监测行走、上楼、下楼等运动。e)静电纺丝合成MPC纺织品的工艺示意图。上图:MXene与PVDF分子间相互作用示意图。下图:陶瓷填料Sm-PMN-PT的2 × 2 × 2超级单体示意图。f)智能鞋垫原理图，在不同位置集成五个压电纺织品传感器，形成一个足部传感器网络。g)传感器输出信号，用于足部姿势习惯识别。h)传感器输出信号用于步态监测。i)传感器输出信号用于跖痛预后。图11：用于手势识别的可穿戴式自供电生物机械传感器。a)四个单峰传感器(每个传感器由两个PLLA薄膜组成)在拉伸、弯曲、剪切和扭转下的压电响应仿真。b) i-US在i-Glove的侧面视图(上框)和顶部视图(中上框)、i-Glove的内部视图(中下框)和i-US的单峰传感器(下框)照片。比例尺，2厘米。c)基于纱线的可拉伸传感器示意图。d)连接在受试者手上和手腕上的YSSA传感器和无线PCB电路的照片。比例尺，2厘米。e)传感器的电压信号和相应的照片，用于捕捉美国手语中不同的手势，包括字母、数字和短语。图12：可穿戴式自供电生物力学传感器，用于呼吸监测、眨眼检测和面部动作解码。a)无线呼吸监测智能口罩系统原理图(左框)，以及智能口罩正面(中框)和背面(右框)。b)超薄自供电压力传感器的机电信号转换原理图及其工作机理。c)传感器连续地输出信号，跟踪测试者的呼吸情况。d) F-PEMS传感器结构示意图。e)半眨眼(50%闭眼)状态下产生的电压，模拟疲劳眼。f) PG + 3D-DIC装置示意图。人脸上的随机斑点(左下)需要实现图像点匹配，这在随后的3D重建和皮肤应变计算中至关重要。g)人脸的爆炸视图示意图。比例尺，5mm。现有的可穿戴式自供电生物力学传感器在医疗监测系统和生物医学工具中展现出独特的优势，包括心血管系统监测和疾病诊断、语音识别和助听器、人体运动跟踪和手势监测，以及许多其他具有潜力的应用。该领域未来的发展机会包括提升能量转换效率和传感器灵敏度，改进传感器与人体皮肤之间的兼容性，以及发展多方向自供电传感器。
【参考文献】
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/admt.202301895
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