柔性贴身传感器，轻松监测血管多维动态

监测人体血管动态变化对评估心血管健康至关重要，但现有血管传感器存在感知维度有限、准确性不足及界面稳健性差等问题。本研究开发了一种基于主动热渗透传感原理的18通道柔性热阵列传感器，用于无感监测深层和浅层血管动态。该传感器阵列包含3×5个主动热传感单元（热膜）和3×1个温度传感单元（冷膜），通过非接触式热渗透以及人体皮肤的天然压热转换特性，实现了对血管动态的时空映射，具有高灵敏度（12.5 mV·kPa⁻¹）、良好线性度（决定系数R²=0.991）、快速响应（72 ms）、低串扰及优异的界面稳健性。

传感器采用微气腔结构实现非接触式检测，避免了传统穿戴设备预加载压力导致血管变形、丢失自然血管特征的问题，同时增强了界面抗干扰能力。借助频率分离方法，传感器能同时独立感知深层动脉脉动和浅层毛细血管灌注。通过多阵列协同和非接触检测，传感器的穿戴稳健性大幅提升，可捕捉高质量脉搏波形，实现血管脉动映射、血管宽度测量、血流动态传感以及深浅层血管同步检测。

研究中，该传感器集成到可穿戴腕带中，结合集成学习的血管特征提取算法，实现了定量个人健康评估，如连续血压监测和用于心血管风险诊断的时空脉搏波分析。在瓦尔萨尔瓦动作监测中，传感器能有效跟踪血压动态引起的外周血容量变化和脉搏波形改变；在血压估计中，融合深层血管脉动特征、浅层皮肤特征和动脉脉搏波形特征的集成学习模型（XGBoost）， systolic血压（SBP）和舒张压（DBP）的平均误差分别低至-0.07/0.01 mmHg，标准差为4.36/3.15 mmHg，准确性显著高于仅使用脉搏波形特征的方法。

此外，传感器还能灵敏检测毛细血管灌注的低频变化，通过深度学习解码可识别前臂书写字符的时空灌注模式；在血流动力学监测中，可同步跟踪上臂袖带 occlusion 实验中的血流速度变化，为心血管风险评估提供依据。

当前传感器的局限性在于功耗略高于传统压阻或电容传感器，且对颅内动脉等深层血管的穿透深度不及超声方法。未来将通过优化传感器驱动方案降低功耗，并实现可控的热渗透深度。该传感器为无感、全面监测心血管动态提供了新的可穿戴技术途径，对个人健康管理和临床应用具有重要科学和临床价值。