高血压作为最常见的慢性疾病，是损害人体的心脑血管系统的隐形杀手。脉搏波与血压存在一定的非线性关系，通过柔性传感器可获取人体脉搏波进行血压监测。近日，我院刘平副教授以接枝改性的多壁碳纳米管和水性聚氨酯为填料和基体，制备出具有高灵敏度的电阻式柔性传感器，通过将传感器安装在人体手腕的桡动脉上，可以实时准确地捕捉到脉冲波形。相关成果以“Highly sensitive resistance-type flexible pressure sensor for cuffless blood-pressure monitoring by using neural network techniques”为题发表在Composites Part B: Engineering（中科院一区TOP，IF=9.07），2020年该期刊的文章录用率约为9%）。我院研究生张倩为论文第一作者，合肥工业大学为论文第一单位。

所设计的柔性传感器在0～5%应变下，应变系数达到1582.7。与计算脉冲波的传输时间和速度来估计血压值的传统方法不同，本工作采用时域分析、快速傅里叶变换和阈值法对脉搏信号特征值进行定位和提取，构建神经网络对血压值进行回归。收缩压、舒张压、平均血压的相关系数分别为0.950、0.875、0.947，符合英国高血压学会和美国医疗器械先进协会A级标准，如图1所示。论文工作得到中央高校基本科研业务费和的浙江省重点研究计划资助。

图1 反向传播网络算法的实验结果

文献链接:https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2021.109365