智能鞋履通过检测心脏机械活动产生的独特振动信号来评估心血管健康。利用先进的容积描记法（BCG）和地震心动描记法（SCG）技术，这些嵌入式传感器超越了简单的步频追踪，直接从足部测量每搏输出量和心输出量等关键生理参数。
通过将高精度传感器集成到结构稳定的鞋履中，我们可以将独特的身体振动转化为可操作的心血管健康洞察。这使得能够对心脏负荷和肺部积液量进行持续、非侵入性的监测，为高风险循环系统疾病提供早期预警系统。
足部基础心血管监测的力学原理
捕捉机械振动
与通常依赖光学血流感应的心率监测器不同，智能鞋履利用BCG和SCG传感器。
这些传感器旨在捕捉身体在运动过程中产生的细微振动信号。心脏每一次跳动都会产生一个机械反作用力，该力会通过身体传播，而这些传感器能够检测到它。
测量深层生理参数
这项技术的主要价值在于其检索数据的深度。
传感器能够监测每搏输出量（每次心跳泵出的血量）和心输出量。此外，它们还可以评估肺部积液量，这是检测充血或水肿的关键指标。
临床和运动应用
这种深度数据将鞋子转变为医疗级监测设备。
对于高强度运动员，它追踪心脏负荷以防止过度训练。对于高血压患者，它提供循环健康的持续监测，在病情变得危急之前发出早期预警。
鞋履结构在数据完整性中的作用
确保测量稳定性
为了捕捉准确的振动数据，传感器必须保持稳定。
将传感器集成到结构稳定的安全鞋或户外鞋中可以保护精密电子元件。更重要的是，鞋履的刚性保持了恒定的测量轴，确保了数据收集的一致性。
克服环境变量
真实世界的环境引入了实验室环境中不存在的变量，例如不平坦的道路或斜坡。
鞋履的结构支撑确保了传感器即使在复杂地形上也能保持有效。这为临床医生提供了生态效度数据——在实际日常活动中准确反映生理反应的测量结果，而不仅仅是受控的测试场景。
理解权衡
信噪比挑战
虽然从足部捕捉心脏振动是一项创新，但由于“噪声”的存在，这本质上是困难的。
行走或跑步引起的振动比心跳引起的振动要强得多。系统必须具备复杂的过滤能力，才能从脚部撞击的重度影响中分离出精细的心脏信号。
硬件依赖性
数据质量严格取决于鞋子的物理构造。
标准的、柔韧的运动鞋可能无法提供参考文献中描述的硬质安全鞋所提供的恒定测量轴。用户必须了解，鞋履本身就是仪器的一个组成部分；更换不同类型的鞋子可能会损害数据准确性。
为您的目标做出正确选择
在评估用于健康监测的智能鞋履时，请考虑您的具体目标：
- 如果您的主要重点是高绩效训练：寻找强调心脏负荷监测的鞋履，以优化强度训练期间的每搏输出量和心输出量。
- 如果您的主要重点是慢性病管理：优先选择提供肺部积液量检测和高血压早期预警系统的产品。
- 如果您的主要重点是临床研究：确保鞋履结构坚固，以保证在不平坦地形上获得生态效度数据的恒定测量轴。
这项技术代表着从被动医疗测试向主动、持续的生理监测的转变。
总结表：
| 特性 | 技术/指标 | 益处 |
|---|---|---|
| 传感技术 | BCG & SCG 传感器 | 从足部捕捉机械心脏反作用力振动 |
| 核心指标 | 每搏输出量 & 心输出量 | 直接测量心脏效率和血流量 |
| 健康警报 | 肺部积液量检测 | 充血、水肿和高血压的早期预警 |
| 结构 | 恒定测量轴 | 确保在不平坦地形上的数据准确性和稳定性 |
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参考文献
- C. Kishor Kumar Reddy, Mohammed Shuaib. Detecting anomalies in smart wearables for hypertension: a deep learning mechanism. DOI: 10.3389/fpubh.2024.1426168
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
