新型“元拓扑水凝胶”突破运动伪影难题，实现动态环境下高保真生理信号监测
可穿戴生物电子设备在持续健康监测领域展现出巨大潜力，但在真实动态环境中，由肌肉活动、肢体运动及生理干扰产生的复杂运动伪影，严重损害信号完整性并限制其实际应用。现有缓解策略大多仅针对单一伪影类型或固定频率范围，难以应对现实场景中多源、动态变化的干扰。这一问题在慢性疲劳等涉及认知超负荷、昼夜节律紊乱及体力消耗的多因素健康状态评估中尤为突出。慢性疲劳影响着美国约13.5%的成年人，在高风险职业中显著增加人为失误风险，凸显了开发能在日常运动与环境变化中可靠运行的连续、实时疲劳评估系统的迫切性。
针对这一挑战，新加坡国立大学何锦韦（Ho Ghim Wei）教授、加州理工学院高伟教授及西南交通大学杨维清教授合作团队开发了一种“元拓扑水凝胶”（meta-topological hydrogel），该材料将可编程声子超结构滤波与拓扑可调的离子扩散相结合，实现了在特定频率范围内对多源机械与生物电伪影的协同抑制。这一被命名为“水凝胶伪影缓解平台”（MAP）的集成界面，可在动态环境中同时无伪影地采集血流动力学与电生理信号，实现ISO标准的A级血压测量精度以及37.36 dB的心电图信噪比。基于此平台提取的生理信号特征，深度学习分类模型对日常疲劳监测的分类准确率达92.04%。相关研究成果以“Meta-topological hydrogel enables multisource and frequency-tailored artefact mitigation for bioelectronics”为题，发表于 Nature Sensors。
图1 MAP用于疲劳监测的概述 a，疲劳的影响，包括经济损失、健康问题和安全事故，与各因素相关的面积代表其影响的相对大小。 b，元水凝胶平台示意图，该平台收集电生理和血流动力学信息，并进行机器学习驱动的疲劳评估。 c，元水凝胶用于采集目标信号并衰减伴随伪影的工作机制。左图：机械干扰被阻断；右图：离子迁移被调控以实现频率选择性生物电信号传输。
MAP的核心创新在于其独特的结构与工作机制。研究团队在聚丙烯酰胺水凝胶中引入周期性的沉淀图案，构建了一种能选择性解耦机械波的声子超结构。该周期性沉淀带通过调控反应物输运与沉淀动力学自组装形成，能够中断机械波传播。仿真分析证实，机械能主要被这些纳米颗粒结构吸收，周期排列的谐振子形成连续频率带隙，从而阻断特定范围内的机械波（图2d）。与传统阻尼材料在软度与能量耗散间的固有取舍不同，该局部共振机制使水凝胶在保持低模量（0.8 MPa）的同时实现了高达4.18的损耗因子（0.1 Hz），其损耗-模量乘积（3.34 MPa）超越了软物质的Ashby极限，且模量与生物组织高度匹配（图2e）。
这种机械阻尼特性具有频率可调性。通过调控扩散与沉淀图案，可改变特征阻尼频率，实现对0.5-30 Hz人体运动相关频率范围的精准覆盖（图2f）。在多向噪声干扰下，该水凝胶能有效衰减面内波，保持垂直信号完整性，其信号强度变异系数仅为0.03，远低于PDMS的0.14（图2g）。应用于血压监测时，Bland-Altman分析显示，水凝胶使收缩压/舒张压的测量误差从2.53±13.83 / 2.14±10.05 mmHg降低至0.24±4.35 / 0.16±4.64 mmHg，四象限图分析进一步证实其一致性比率从约55%提升至86.7%以上（图2h）。
图2 元水凝胶平台对机械伪影的抑制 a，基于过饱和理论的成核与周期性图案生长模型示意图。 b,c，CuCl₂/K₂CrO₄周期性图案的横截面形态照片（b）及通过印章法大规模制备的照片（c）。比例尺：2 mm（b）和3 cm（c）。 d，水凝胶基质和元水凝胶中机械波传播的模拟。右侧曲线显示白色虚线标记处的振幅。 e，元水凝胶与其他阻尼材料的损耗因子（η）和模量（E）的Ashby图。虚线代表不同ηE乘积的材料。 f，元水凝胶的阻尼频率与结构因子的关系。插图显示了结构因子P = xav / xw的定义，其中xw表示从反应中心测量的第n个带的距离。 g，对三维力干扰的抵抗能力评估。插图示意测试装置，底部平面上的投影表示传感器检测到的信号强度。 h，使用商用血压计和带有或不带元水凝胶的压电传感器评估血压测量准确性的四象限图和CR。对角线黑线表示±5 mmHg误差线，灰色区域表示±3 mmHg排除区。
针对心电图监测中的肌电干扰，研究团队通过调控离子溶剂化结构实现了频率选择性离子迁移。肌电信号能量超过90%集中于30 Hz以上，而心电图能量约97%集中在0.1-30 Hz，这一频谱分离为选择性滤波提供了依据。通过引入甘油-水混合溶剂重塑离子溶剂化壳层，增强了离子-溶剂相互作用并限制离子迁移路径。分子动力学模拟显示，甘油添加降低了离子的均方位移与扩散系数（图3b）。介电损耗谱表明，随甘油含量增加，离子响应窗口向低频移动，优化后的水-甘油比例（50:50 v/v）使响应窗口（1-100 Hz）与心电图带宽匹配，有效衰减高频肌电噪声（图3c）。在动态上肢运动条件下，商用Ag/AgCl电极的信噪比仅为3.33 dB，而MAP水凝胶达到15.72 dB（图3e-f）。
图3 通过溶剂化结构设计实现频率选择性离子迁移以抑制生物电伪影 a，ECG和EMG信号的频率相关累积能量谱。插图显示其典型波形和峰值。 b，溶剂化构型的分子动力学模拟及其均方位移（MSD）。 c，水凝胶电损耗谱随甘油含量的变化。插图显示离子在电场下的迁移响应。损耗因子（LF）大于1表示离子无法足够快速地响应外加电场。 d，元水凝胶与商用Ag/AgCl电极之间界面稳定性的评估。插图显示组织-电极界面的等效电路。 e,f，分别由商用Ag/AgCl电极（e）和元水凝胶（f）采集的带有EMG噪声的单周期ECG信号。底部为小波变换谱，表明高频噪声被元水凝胶抑制。图d中的组织示意图使用BioRender创建。
在实际动态场景验证中，MAP展现出卓越的监测可靠性。在10分钟动态条件下，使用MAP采集的动脉脉搏信号波形稳定，Poincaré图聚类紧密，而未经处理的信号波形严重畸变（图4a）。与动脉信号的心率一致性Bland-Altman分析显示，97.1%的数据点落在95%一致性界限内（图4b）。递归图分析表明，MAP采集的ECG信号呈现结构化周期模式，而Ag/AgCl电极信号出现大面积非递归区域，反映出自律神经活动的清晰表征（图4c）。为进一步提升信号质量，研究团队开发了基于自编码器的去噪算法，该算法能学习无噪声生理信号的结构，在抑制伪影的同时保留关键生理特征。水凝胶与去噪算法协同处理使ECG信噪比从15.75 dB提升至37.36 dB，特征峰值检测准确率从52%提高到93%（图4e）。在动态环境下，MAP结合算法使收缩压/舒张压的绝对平均误差从3.45/2.02 mmHg降至0.37/0.27 mmHg，其标准差（4.53 mmHg）达到与可穿戴超声贴片相当的水平，且符合ISO 81060-2临床金标准（图4g-h）。
图4 元水凝胶对机械和生物电伪影的抑制效果演示 a，在动态条件下，使用和不使用元水凝胶在2分钟内收集的SBP和DBP数据分布。方框表示四分位距（25-75百分位数），须线表示平均值±标准差（s.d.）。 b，Bland-Altman图显示元水凝胶ECG电极与压电动脉传感器之间心率测量的一致性。 c，通过时域收集的ECG信号的递归分析对收集的BP信号进行稳定性评估。 d，用于去噪的自编码器框架示意图。自编码器模型通过将测量损坏的数据点映射回数据流形（黑色箭头）来对数据进行去噪。底部为去噪前后的典型AP和ECG信号。 e，动脉脉搏和ECG信号与SNR的识别准确率计算。条形图显示不同去噪过程中传感信号的SNR。 f，使用自编码器去噪算法处理后，使用和不使用元水凝胶收集的ECG信号的频率-功率谱。 g，动态活动中2分钟内收集的BP信号的稳定性评估。数据来自一名独立参与者。箱线图显示中位数（中心线）、四分位距（25-75百分位数，箱体）以及延伸至最小和最大值的须线。 h，使用和不使用元水凝胶（红星和红点；箭头为视觉引导）及其他方法测量的DBP准确性比较。灰色区域表示这些数据是在静态状态下收集的，背景阴影表示可穿戴血压监测的IEEE准确度类别（A、B和C级）。
为验证MAP在真实场景中的实用性，研究团队构建了全集成柔性可穿戴系统，在日常生活活动中进行连续生理监测（图5a）。在五名参与者的对照实验中，MAP采集的动脉脉搏、血压和心电信号的变异系数均显著低于商用传感器（图5b）。长期监测揭示了疲劳状态下的生理节律偏离：交感神经激活导致心率与收缩压升高，低频/高频功率比（LF/HF）反映的交感-副交感平衡发生改变，心率变异性降低（图5c-d）。基于MAP提取的生理特征，结合卷积神经网络与随机森林回归模型，疲劳水平分类准确率达92.04%，回归模型的决定系数为0.91，ROC曲线下面积（AUC）为0.93，远优于无MAP监测的0.64（图5f-g）。t-SNE聚类分析显示不同疲劳状态呈现清晰分离（图5h）。除疲劳监测外，MAP在心音、呼吸音、语音、脑电图及眼电图等多种生理信号监测中均展现出有效的伪影抑制能力。
图5 日常生活中无伪影的疲劳监测 a，参与者佩戴MAP系统进行实时生理信号监测的照片。手机屏幕显示用户界面。比例尺在m上。 b，MAP和商用传感器收集的不同生理信号的鲁棒性评估。数据来自独立参与者（n = 5）。条形表示均值±s.d.。 c，正常和疲劳状态下相邻RR间期差值（Ri+1 – Ri）的频率直方图。较窄的分布表示HRV降低。 d，参与者在不同日常活动中为期3天的多模式生理信号连续监测。每个时间点分析该窗口内的三个片段（每个2分钟）。误差线表示从这些重复（n = 3）计算的均值±s.d.。 e，基于MAP收集的数据集进行疲劳评估的SHAP摘要图。每条轴绘制所选特征对预测实例的SHAP值分布。 f，真实值与评估疲劳水平的对比。数据呈现时考虑了±2分的缓冲区间，以应对FAS问卷中的潜在误差。 g，评估MAP系统用于疲劳状态分析的分类性能的ROC曲线。曲线颜色从浅到深编码，代表疲劳评估量表上分数等级的增加。 h，不同参与者之间疲劳水平的t-SNE聚类。共评估了五名参与者，其疲劳状态根据FAS评分分为七个等级。图d中的活动图标使用BioRender创建。
该研究报道的元拓扑水凝胶生物电子平台，通过集成声子超结构阻尼与离子溶剂化工程，实现了运动密集型环境中高保真、抗伪影的多源生理信号采集。在非结构化环境中，该平台实现了收缩压0.37 mmHg、舒张压0.27 mmHg的低平均误差以及心电图37.36 dB的高信噪比。这一平台为未来可穿戴生物电子器件提供了通用型水凝胶界面，有望推动连续、抗伪影生物传感与智能生理监测技术的发展，为个性化数字医疗铺平道路。
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