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该研究由Hyoyoung Jeong、Jong Yoon Lee、Kunhyuck Lee、Youn J. Kang、Jin-Tae Kim等众多作者共同完成，研究团队来自美国西北大学（Northwestern University）、韩国成均馆大学（Sungkyunkwan University）、美国威斯康星大学麦迪逊分校（University of Wisconsin-Madison）等多个知名机构。该研究于2021年5月12日发表在期刊《Science Advances》上，论文标题为“Differential cardiopulmonary monitoring system for artifact-canceled physiological tracking of athletes, workers, and COVID-19 patients”。
该研究的主要科学领域为可穿戴电子设备与生物医学工程，特别是皮肤集成电子传感器在生理监测中的应用。传统可穿戴设备（如腕部设备）在运动过程中容易受到运动伪影（motion artifacts）的干扰，特别是在心肺活动监测中，这些伪影会严重影响信号质量。为了解决这一问题，研究团队开发了一种新型的差分监测系统，通过优化传感器布局和硬件设计，实现了对心肺活动的精确监测，即使在剧烈运动或极端环境下也能提供临床级的数据。
研究背景包括皮肤集成电子传感器在健康监测中的广泛应用，例如心电图（ECG）、光电容积描记法（PPG）和动脉张力测量（arterial tonometry）等。然而，这些技术在运动场景中的表现仍然受限。研究团队的目标是通过设计一种双传感器系统，利用解剖学上的运动梯度差异，消除运动伪影，从而实现对心肺活动、体温、身体姿态等多种生理参数的连续监测。
研究流程分为以下几个主要步骤：
设备设计与优化
研究团队设计了一种薄型、柔性印刷电路板（FPCB）设备，集成了两个高带宽加速度计（IMU），分别位于胸骨上切迹（suprasternal notch, SN）和胸骨柄（sternal manubrium, SM）。这种双传感器布局利用了SN和SM区域在运动特征上的空间梯度差异，能够有效消除运动伪影。设备采用弹性封装结构，确保其在水中或出汗环境下仍能正常工作。
实验验证
研究团队通过一系列实验验证了设备的性能。实验对象包括运动员、工人和COVID-19患者。实验场景涵盖日常活动、剧烈运动、游泳等。通过对比商业传感器，研究团队验证了设备在心率（HR）、呼吸频率（RR）和体温监测中的准确性。
数据分析
数据分析采用了差分信号处理技术，通过计算两个IMU信号的差异，分离出心肺活动的特征信号。研究团队还开发了机器学习算法，用于从加速度数据中提取咳嗽、吞咽等事件的信号。
临床应用
研究团队将设备应用于COVID-19患者的监测，记录其咳嗽频率、呼吸频率、心率和体温等关键指标，评估了设备在康复过程中的临床价值。
设备性能验证
实验结果表明，该设备能够在剧烈运动（如跑步、游泳）中精确监测心率和呼吸频率，与传统商业传感器相比，误差显著降低。例如，在跑步过程中，差分信号处理将呼吸频率的测量误差从±10.49 rpm降低到±1.93 rpm。
体温监测
设备通过差分温度传感器实现了对核心体温的精确估计，不受环境温度的影响。实验数据显示，设备测量的体温与口腔温度计的误差小于0.5°C。
COVID-19患者监测
在COVID-19患者的临床应用中，设备成功记录了咳嗽频率、呼吸频率和体温的变化，为患者的康复评估提供了重要数据支持。
该研究开发了一种新型的差分心肺监测系统，通过优化传感器布局和硬件设计，有效消除了运动伪影，实现了对多种生理参数的连续精确监测。该设备在运动医学、职业健康管理和COVID-19患者监测中具有广泛的应用前景。其科学价值在于提出了一种创新的信号处理策略，解决了传统可穿戴设备在运动场景中的局限性。
创新性设计
双传感器布局和差分信号处理技术是该研究的核心创新点，有效解决了运动伪影问题。
广泛适用性
设备适用于多种场景，包括剧烈运动、游泳和极端环境，展示了其在运动医学和临床监测中的潜力。
临床应用价值
该设备在COVID-19患者监测中的应用，展示了其在公共卫生和疾病管理中的实际价值。
研究团队还开发了配套的云端数据分析平台，支持多设备同步监测和大规模数据处理，为未来可穿戴设备的广泛应用提供了技术支持。此外，设备的防水设计和可重复使用性进一步降低了使用成本，增强了其市场竞争力。
该研究为可穿戴设备在生理监测中的应用提供了新的技术路径，具有重要的科学和临床价值。