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本文介绍了由佐治亚理工学院团队开发的reSPIRE可穿戴传感系统。该系统能同时采集SCG、PPG、IP/ICG、sEMG/sRMG与ECG信号，解决了现有监测技术难以对心肺功能进行全面、连续、非侵入式评估的难题。实验验证表明，该系统能准确评估呼吸肌力、估计潮气量、并有效追踪动态心肺参数，为心脏衰竭和杜氏肌营养不良等心肺疾病的早期筛查与长期管理提供了创新的技术平台。
心肺系统是我们维持生命的关键引擎，但当它因心力衰竭（HF）急性失代偿或杜氏肌营养不良症（DMD）等疾病而“故障”时，生命便会受到严重威胁。持续的监测就像为这台引擎安装一个精密的“行车电脑”，有望通过早期预警和精准管理来改善预后。然而，现实却很骨感：现有的技术要么只能给出粗糙的指标，要么笨重得让人难以长期佩戴，无法真正实现连续、全面的监测。我们能否开发一种像普通创可贴一样易于穿戴，却又能同时“听诊”心脏搏动、“捕捉”血液流动、“计量”呼吸深浅、“感知”肌肉发力状态的超级传感器呢？
为了回答这个问题，一项发表在《Biosensors and Bioelectronics》杂志上的研究，带来了一个名为reSPIRE的“胸前守护者”。它是一款佩戴于胸骨处的可穿戴多模态传感系统，其名称的字母缩写便揭示了它的核心能力：S(eismocardiography, 心震描记术, SCG)、P(hotoplethysmography, 光电容积描记术, PPG)、I(mpedance pneumography and cardiography, 阻抗呼吸描记术与阻抗心动描记术, IP/ICG)、R(espiratory surface mechanomyography and electromyography, 表面呼吸肌动描记术与表面肌电图, sRMG/sEMG)以及E(lectrocardiography, 心电图, ECG)。研究团队旨在验证这一系统能否精准捕捉这些复杂的生理信号，并从中提取出对临床至关重要的指标。
为达成这一目标，研究人员巧妙地结合了多项关键技术。硬件上，他们设计了一个由主电路板和双侧传感臂组成的模块化系统，集成了包括MAX30009生物阻抗AFE和ADS1291生物电位AFE在内的多种芯片，实现了九种生理信号的同步采集。软件上，研究采用了基于Zephyr RTOS的固件来高效管理多传感器数据流。在方法学层面，研究招募了18名健康参与者，通过一套精心设计的实验方案（包括控制呼吸、渐进式呼吸负荷训练和平板车运动）来对系统进行压力测试。信号处理方面，研究者运用了固定样本熵（fSE）来量化呼吸肌活动，利用阻抗呼吸描记术（IP）信号进行呼吸时相划分和潮气量估计，并采用动态时间规整（DTW）等方法对心血管信号进行质量评估和特征提取。
3.1. reSPIRE系统性能
研究结果显示，reSPIRE系统在持续采样所有传感器时平均电流消耗为7.69 mA，配合350 mAh电池可运行约45小时，功耗低于团队先前系统。其原型机重量仅60克，且在整个验证协议中未出现数据包丢失，证明了其可靠性与便携性。
3.2. 呼吸力学与可穿戴设备衍生的呼吸肌力指数之间的相关性
分析表明，通过reSPIRE系统测量的固定样本熵（fSE）参数与参考的口腔吸气压力（PImo）和呼气负荷均存在强相关性。例如，左侧表面呼吸肌动描记术（sRMGL）和右侧（sRMGR）的fSE值与平均PImo的斯皮尔曼相关系数（ρ）分别达到0.84和0.87。重复测量相关分析也显示，经对数转换的fSE sRMG参数与呼吸机械输出存在强烈的整体关联。这不仅验证了系统评估吸气努力的潜力，还首次在可穿戴设备上观察到了sRMG和sEMG信号在呼气负荷下的相关性，为探索呼气肌活动提供了新视角。
3.3. 用于检测时相特异性呼吸肌活动的时频表征
通过将IP提供的呼吸时相信息与sRMG和sEMG的时频分析（如谱图）相结合，研究成功区分了吸气和呼气阶段肌肉活动的差异。统计模型显示，在所有吸气负荷水平下，sRMGL和sRMGR的吸气与呼气频带功率均存在显著差异（p < 0.001）。sEMG的频带功率在吸气时也显示出显著差异，而在呼气负荷下，仅在高负荷（≥30% PEmax）时差异显著。这证明了reSPIRE系统能灵敏地检测呼吸肌活动的时相特异性变化，即使在低至10%最大努力的负荷下也能可靠工作。
3.4. 呼吸参数估计
reSPIRE系统利用阻抗呼吸描记术（IP）信号估计的潮气量（TV）与参考肺活量计测量值高度一致，确定系数（R2）达到0.91 ± 0.07，平均绝对百分比误差（MAPE）为10.86 ± 4.13%。呼吸频率（RR）、吸气时间（Tins）和呼气时间（Texp）的估计也相当准确（MAPE均低于6%），表明IP是一种可靠的呼吸波形替代测量方法。
3.5. 对平板车运动的动态心肺反应
在5分钟恒定负荷平板车运动及3分钟恢复期间，reSPIRE系统成功追踪了心肺动力学的快速变化。系统估计的通气量（VE）趋势与参考值高度吻合。从心电图中提取的心率（HR）与参考值强相关（rrm= 0.995）。通过ICG和SCG信号衍生的射血前期（PEP）在运动期间缩短，反映了交感神经活动增强和心脏收缩力增加；而ICG C波振幅（ICGC-amp，心输出量替代指标）则如预期在运动期间升高并在恢复期回落。这些结果证明，即使在运动引入运动伪影的情况下，系统的信号采集和处理流程仍足够稳健，能够捕捉到清晰的生理反应趋势。
结论与讨论
综上所述，reSPIRE研究成功验证了一种新型胸戴式多模态传感系统的可行性。该系统通过融合多种生理信号，实现了对心肺功能标志物的精确、连续监测。其核心贡献在于：首次在可穿戴平台上同时实现了对呼吸肌力（包括吸气和呼气）的量化评估、对潮气量的准确估计，以及在存在运动干扰时对动态心肺参数的稳健追踪。这些能力使其有潜力成为像DMD这类早期表现为呼吸功能障碍疾病的筛查工具，并为心力衰竭等心肺疾病的长期管理提供便捷、全面的数据支持。
研究的局限性在于验证对象为健康年轻人，且处于受控实验环境。未来研究需要在更复杂的日常环境以及DMD、心力衰竭等目标患者群体中验证其性能。此外，设备在舒适度、用户依从性以及与临床工作流程的整合等方面也有待进一步探索。尽管存在这些挑战，reSPIRE系统作为一个多模态传感平台，为未来心肺监测设备的设计奠定了重要基础，朝着提升可穿戴传感的可及性和临床相关性的目标迈出了坚实的一步。
