中医脉诊是一种独特的诊断方法，在大量临床实践中展示了简便、有效且无创的特点。然而，中医脉诊过程很大程度上依赖于医生的主观感觉和实践经验，因此很难统一诊断标准。这大大增加了新手掌握脉诊技术的难度。这些挑战也导致人们对中医脉诊在实际应用中的准确性和客观性持怀疑态度。将传统脉诊中抽象的个人感觉与现代医学数据平台相结合，仍是传统脉诊与现代医学体系协同发展的重大挑战。
通过传感器和自动控制方法的应用，可以实现脉诊过程的数字化和仪器化。脉搏波信号采集是数字脉诊研究的第一步。目前，已有研究提出了各种以数字方式采集脉搏波信号的方案。最初的研究主要采用复杂笨重的刚性传感装置。这些传感装置无法紧贴皮肤，因此在采集过程中容易受到外界干扰，也不方便灵活地采集脉搏波信号。随着柔性传感技术的发展，研究人员转而使用柔性压力传感器或传感器阵列来取代传统的刚性传感器，以检测皮肤表面的脉搏波。这些柔性压力传感器设计简单，灵敏度更高，缓解了传感器与皮肤贴合以及数据采集过程中的环境干扰问题。然而，现有大部分相关研究都主要集中于提高信号捕捉效率以及开发创新的传感机制。此外，用于连接传感单元、信号处理和显示设备的有线连接也阻碍了完全集成系统的开发。
将高灵敏传感器、信号采集和处理电路集成到一个紧凑便携的设计中，仍然是一项重大挑战。尤其是中医脉诊，专家可以通过改变指尖压力，进而改变指尖敏感神经元与血管壁机械波之间的耦合度，实现对脉搏波信息的感知。然而，此前很少有研究探讨将主动压力单元集成到可穿戴脉搏传感系统中。
据麦姆斯咨询介绍，中国海洋大学、厦门大学、中国空间技术研究院的研究人员在Microsystems & Nanoengineering期刊上发表了一篇题为“Wearable multichannel-active pressurized pulse sensing platform”的论文，介绍了一种基于中医脉诊方法，集成主动加压功能的可穿戴脉搏波传感平台。该系统是一种用于人体脉搏监测的腕带，包括一个用于波形显示和在手机上存储数据的移动应用程序。系统采用柔性压力传感器、微型气囊加压和自动加压控制程序，可模拟中医压脉过程，采集从低压到高压（0-50 kPa）的腕部脉搏波形。其压力传感单元采用离子敏感材料作为感知层，具有良好的灵敏度（460.1 kPa⁻¹）、线性度（R² > 0.999）和稳定性（12000次压力循环）。凭借整个平台的数字化和稳定性，可有效减少采集误差，提高每次脉搏诊断结果（脉搏采集压力和相应的脉搏波形）的可量化性和准确性。此外，与其它可穿戴脉搏波传感设备相比，该研究成果集成了脉搏传感单元、压力控制单元、数据处理单元和显示单元，解决了可穿戴脉搏传感设备的主动加压问题，并可通过脉搏波幅从低压到高压的变化来评估与血压（BP）相关的健康状况，有助于推广可穿戴脉搏监测应用。
（a）中医脉诊方法示意图；（b）佩戴在使用者腕关节上的无线腕带
传感器系统整体结构设计图
压力传感器整体结构设计图
理想的脉搏数字化采集，应尽量减少人工干预，提高自动化程度。本研究应用中医脉诊理论重点聚焦了脉搏波信号采集，开发了一种柔性集成可穿戴主动加压脉搏传感平台。该系统集成了一个柔性电阻式压力传感器（S=460.1 kPa⁻¹，12000次压力循环）和一个主动加压控制单元（0-50 kPa）。该系统便于携带，克服了使用单独柔性传感器装置而没有集成信号处理或主动加压装置的局限性。该设备可准确检测并记录与三个脉搏位置（寸、关、尺）相对应的多个压力梯度的脉搏信号。整个脉搏采集过程由预设的内置程序控制，将无法量化的主观感觉转换为数字信号，提高了脉搏诊断的自动化水平，实现了脉搏波数据的实时连续采集和可视化。这项成果解决了中医脉诊数据采集过程的数字化和标准化问题，对于减少中医脉诊过程中的主观性和个体差异具有重要意义。
（a）左图为使用者佩戴脉搏波传感器，右图为移动设备显示界面；（b）9种不同静压下的脉搏波变化
此外，研究人员还提取了外部压力逐渐增加时脉搏振幅变化的相关参数，并构建了基于反向传播神经网络的血压预测模型。该模型将测试的脉搏数据与机器学习模型相结合，实现了精确的血压预测。血压预测结果符合AAMI国际血压测量标准。利用脉搏波预测血压扩大了脉搏数据的可用性。随着样本数据的增加和数据分析策略的优化，这项研究成果有望在血压监测、健康监测、早期诊断和远程医疗方面发挥关键作用。
论文链接：
https://doi.org/10.1038/s41378-024-00703-7
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