日前，中国科学技术大学微电子学院研究团队提出了一种基于谷拓扑超构表面的体表传感器网络，首次将拓扑物理应用于生物医学领域。相关研究成果近日在线发表于《自然·电子学》。
该研究设计并制备了一种基于柔性导电织物的谷拓扑超构表面，将其集成于日常服装中，构建了可穿戴、可重构的体表传感器网络。该网络利用拓扑边界态实现高效、低损耗的无线信号传输，显著提升了穿戴式生物传感器在运动状态下的通信质量与生理信号监测能力。
研究团队通过设计具有不同拓扑相的二维模块，实现了多个独立无线通道的灵活配置。实验表明，该拓扑服装在人体表面可实现超过30分贝的信号传输增强，且在弯曲、拉伸及人体贴合等复杂条件下仍保持稳定性能。与传统的辐射式通信网络相比，该系统在能量效率、抗干扰性和数据安全性方面均具有显著优势。
在生理监测实验中，研究团队将该拓扑服装与多个加速度计、蓝牙模块集成，结合自适应滤波与人工智能算法，成功在运动状态下实现了对心率、呼吸率等关键生理参数的高精度监测。实验结果显示，该系统在运动状态下信噪比提升超过两个数量级，心率监测准确率提升约三倍。
“针对可穿戴设备在运动等复杂场景下监测精度不足的问题，我们创新性地将谷拓扑物理融入柔性可穿戴纺织物中，它具有可定向传输电磁信号的优点，通过它能够将传统定制化网络变成模块化设计，该拓扑服装将体表的多个传感器组网，构建了多条专属信号高速公路，实现了超百倍传感信噪比提升，即使在剧烈运动下，心率等关键生命体征的监测准确率依然十分精准。”中国科学技术大学微电子学院特任教授李志鹏告诉记者，“该技术有望推动健康监护从单点感知迈向全身网络化智能感知，为运动健康、慢病管理等场景带来突破性解决方案。”
