新加坡国立大学（NUS）设计与工程学院电子与计算机工程系何锦韦教授（Prof Ho Ghim Wei）带领团队，研发出一款柔性贴肤水凝胶传感器！
结合AI信号处理技术，该设备可在日常活动中实现临床级心率与血压追踪，为不间断心理健康状态监测铺平道路！相关成果已于2026年3月24日发表在《Nature Sensors》期刊！
来源：Nature Sensors
课题组核心介绍
何锦韦教授团队由电子与计算机工程系的科研骨干组成，核心成员包括：
何锦韦教授（Prof Ho Ghim Wei）：课题负责人，长期致力于柔性电子与生物传感技术研究。
Dr Tian Guo：论文第一作者，研究研究员，主导传感器噪声抑制与系统集成工作。
团队成员还包括Dr Pan Xinglong、Dr Li Zhiwei等，共同参与材料开发、算法设计与应用验证。
该团队深耕传感技术领域四年，最终确立元水凝胶概念，并完成从实验室原型到可穿戴系统的完整验证！
何锦韦教授（左三）和她的团队——（左起）Dr Pan Xinglong, Dr Tian Guo, and Dr Li Zhiwei——开发了一种水凝胶传感器系统，能够无缝、实时地监测心理健康状况。
来源：NUS
论文核心数据与成果发表
图1：疲劳特征分析的MAP概述
来源：Nature Sensors
图2：介水凝胶平台对机械伪影的缓解作用
来源：Nature Sensors
技术突破：从源头过滤运动噪声
传统可穿戴设备在运动时易受肌肉活动、身体移动等噪声干扰，信号质量大幅下降！
NUS团队研发的元水凝胶伪影抑制平台（MAP），在传感器 - 身体界面层面解决噪声问题！纳米粒子在水凝胶中自组装成周期性条带，像隔音棉一样散射并吸收机械振动，阻断目标频段内的运动噪声！
同时，生物相容性甘油 - 水电解质调控离子传输速度，允许30Hz以下低频心脏信号通过，抑制高频肌肉电噪声！再通过机器学习去噪算法清除剩余无规则噪声，完整保留关键生理特征！
该平台柔软贴合生物组织，透气且耐用！在日常活动中，心电图（ECG）信噪比提升至37.36dB，峰值检测准确率从52%提升至93%，血压偏差低至3mmHg，达到ISO临床级标准！
在人工智能的支持下，柔软的皮肤状水凝胶传感器表现出卓越的性能，尤其是在运动过程中，降低信号噪声至关重要。
来源：NUS
精准识别：92% 准确率解码疲劳状态
疲劳会干扰自主神经系统，在心率变异性、血压模式和ECG波形中留下可测量痕迹！
NUS团队将MAP系统与无线传输模块整合，制成可穿戴设备，在多天模拟驾驶等疲劳诱导任务中持续监测参与者！
基于水凝胶传感器采集的高质量心血管数据，深度学习系统以92%的准确率识别疲劳等级，远高于未使用MAP时的64%！同时，系统满足ISO 81060-2血压监测金标准要求！
除疲劳追踪外，MAP还能抑制心音、呼吸音、语音、脑电波和眼动记录等多种生物信号伪影，展现出更广泛的神经生理与心理健康监测潜力！
新的水凝胶传感器系统以92%的准确率对疲劳进行分类，从而能够对现实世界中的心理健康进行客观、持续的监测。
来源：NUS
研发历程与未来展望
该项目历时约四年：前四年奠定传感技术基础，两年半前确立元水凝胶概念，耗时一年设计制造平台，再用一年完成系统集成与应用验证！
何锦韦教授表示：“我们希望与心理健康医师紧密合作，明确真实场景中最相关的生理数据类型及临床所需精度，建立数据与病理状态的有意义关联！”
何锦韦教授（左三）和她的团队——（左起）Dr Pan Xinglong、Dr Tian Guo、and Dr Li Zhiwei——开发了一种水凝胶传感器系统，能够无缝、实时地监测心理健康状况。
来源：NUS
在产业层面，团队正寻求合作伙伴优化制造策略，将实验室级技术推向实用化产品！目前材料合成与系统制造仍以实验室流程为主，未来将提升设备一致性与可扩展性！
