近日，一篇发表于《npj Biomedical Innovations》的综述论文系统梳理了生物电信号监测技术的最新进展、设计策略与未来方向。来自沙特阿拉伯阿卜杜拉国王科技大学、英国赫瑞瓦特大学的研究团队，聚焦脑电图（EEG）、皮层脑电图（ECoG）、心电图（ECG）、眼电图（EOG）和肌电图（EMG）五大核心生物电信号，重点阐述了传感器电路设计考量、策略、挑战及见解，并对相关商用现成组件、消费级可穿戴设备以及新兴研究领域进行了探讨。
用于人体健康监测的生物传感器概述 ©Springer Nature
“人体互联网”
全球健康危机正推动医疗模式从“被动治疗”向“主动预防”转型。世界卫生组织数据显示，心血管疾病每年导致1790万人死亡，占全球死亡总数的32%，癌症、糖尿病等慢性病也持续威胁人类健康。在此背景下，通过生物电信号早期捕捉疾病征兆，成为降低医疗支出、提升健康可及性的核心路径。论文指出，随着材料科学与集成电路技术的突破，生物传感器已迈入第三代，正朝着低功耗、无电池、高可靠性的方向发展，且越来越多地与智能眼镜、智能手表、健康背心等可穿戴设备融合，构建起“人体物联网（IoB）”实时监测系统。
生物电信号源于大脑、心脏、眼睛和骨骼肌等器官的生理活动，这类信号通常振幅低、易受多种噪声影响，且具有多样的时间和频谱特征，因此设计用于采集和分析这些信号的生物传感电路，需要深入了解其生物物理起源、信号特征和特定应用需求。
生物电信号类型
脑电图（EEG）和皮层脑电图（EcoG）
在大脑活动监测方面，EEG是实时脑机接口的变革性技术，可实现外部设备的直接神经控制，也是睡眠分期和长期癫痫监测的临床金标准。其信号由排列整齐的锥体细胞的突触后电位产生，通过头皮电极无创记录，峰峰值振幅为10-100μV，主要包含δ、θ、α、β、γ五种节律，频率多低于100Hz，但由于神经活动在穿过颅骨和头皮时会衰减且空间扩散，EEG的空间分辨率有限。
脑电图仪器与脑电图 ©SlideServe
皮层脑电图（ECoG）则是EEG的高保真替代方案，在神经外科、功能性皮层映射和先进脑机接口研究中至关重要，电极直接放置在皮层表面，避免了颅骨引起的衰减，信号振幅为0.1-5mV，空间分辨率更高，能有效捕捉认知、运动和语言功能必需的高频γ波段，但ECoG具有侵入性，需要开颅手术，长期记录还面临炎症、胶质增生和纤维化等组织反应带来的挑战。
用于皮层脑电图的颅内电极网格。©Wikipedia
为提升空间和时间分辨率，EEG和ECoG传感器通常采用高密度电极阵列的多通道架构，每个通道都需要高输入阻抗、低噪声仪表放大器、滤波和强大的共模抑制能力，以确保信号完整性并最大限度减少伪迹。与功能磁共振成像（fMRI）和脑磁图（MEG）相比，EEG和ECoG在实时皮层监测方面更具实用性。
心电图（ECG）
心脏功能评估中，ECG在可穿戴健康系统的连续心脏监测中不可或缺，能早期检测危及生命的心律失常、缺血，并实时评估心血管健康，其信号源于心脏肌肉节律性收缩期间去极化和复极化引起的电活动，频率范围为0.05-100Hz，峰峰值振幅为0.1-10mV，包含P波、PR段、QRS波群、ST段、T波和U波等丰富的时间和形态特征，部分应用还需要超过100Hz的扩展带宽。
心电图监测 ©CVIC
尽管ECG信号振幅相对较高，但易受皮肤变形和身体运动引起的运动伪迹影响，由于生理运动（<10Hz）与ECG低频成分（如P波和T波）的频谱重叠，运动伪迹的去除较为复杂。因此，ECG生物传感电路通常集成高共模抑制比（CMRR）仪表放大器、带通和陷波滤波器以及右腿驱动（RLD）电路，且由于ECG波形动态范围广，需要高线性放大以防止饱和或削波。
除ECG外，光体积描记法（PPG）或心音图（PCG）也可用于评估心脏活动，但这些方式只能通过脉搏率间接估计心脏功能，而ECG具有明确的诊断能力，能以毫秒级时间精度分析心脏异常，对准确及时的心脏监测至关重要。
眼电图（EOG）
EOG广泛应用于临床诊断、睡眠和麻醉监测、情感计算以及辅助通信和控制技术，人体眼睛表现为角膜（正极）和视网膜（负极）形成的偶极子，EOG信号由眼球运动期间角膜-视网膜偶极子电位变化产生，通过眼睛周围放置的电极检测，频率范围为0.5-15Hz，峰峰值振幅低于2mV，即使是1度左右的细微凝视偏移也能产生5-20μV的可检测电压变化。
眼电图 ©BioAmp EXG Pill
但EOG采集面临着数百毫伏级的大直流分量，以及环境光、代谢变化和皮肤阻抗引起的基线漂移等挑战，这些因素使得区分真实凝视偏移与缓慢信号漂移变得复杂。因此，EOG采集电路必须在对微伏级变化的敏感性与对大直流偏移的鲁棒性之间取得平衡，需要高精度直流稳定放大器、高共模抑制、漂移补偿和数字处理技术。与基于相机或红外的眼动追踪系统不同，EOG不受视觉条件限制，在睡眠、麻醉和低光环境下仍能工作，这使其在情感计算、睡眠研究和下一代可穿戴接口等应用中不可或缺。
肌电图（EMG）
EMG在人体增强和神经康复领域发挥着关键作用，能实现假肢、外骨骼和交互式人机接口的直观控制，其信号源于运动神经元激活产生的运动单位动作电位（MUAPs），经肌肉纤维求和与传播形成。表面肌电图（sEMG）的峰峰值振幅范围为10μV至数mV，频率范围为10-300Hz，而肌内肌电图（iEMG）的带宽更宽，可达1500Hz，峰峰值振幅最高可达100mV。
肌电图（EMG）是一种诊断测试，用于评估骨骼肌及其控制神经的健康状况和功能。©Cleveland Clinic
EMG信号变化大、瞬态性强且具有强烈的非平稳性，其振幅和频谱内容会随肌肉收缩程度和疲劳状态动态调制，因此通常需要高密度、快速采样的系统来捕捉肌肉激活的复杂时间和空间细节。表面记录面临运动伪迹、电极-皮肤阻抗波动、相邻肌肉串扰以及电极移位引起的信号失真等挑战，皮下脂肪层还会进一步衰减和模糊信号，但EMG能直接、高保真地获取神经肌肉活动的电信号起源，在便携性、响应性和实时适应性方面优于成像、机械传感器和fMRI等替代方法，在临床诊断、康复机器人以及可穿戴系统等领域应用广泛。
生物传感器的设计考量
生物传感器的设计考量与挑战：a 阻抗示意图，包括输入阻抗、输出阻抗、接触阻抗和电极阻抗；b 生物电信号和噪声的频率及振幅范围；c 生物传感器系统受到射频干扰的示意图。©Springer Nature
阻抗管理
生物传感器的设计需重点关注阻抗管理、噪声降低、功率效率和能量收集技术等关键方面，以提升性能和可用性。阻抗管理是生物传感器前端设计的关键，直接影响信号损失与保真度。人体生物电信号源的皮肤电极阻抗与放大器输入阻抗相互作用，高源阻抗易加剧噪声敏感性，故需降低源阻抗并提升放大器输入阻抗。电极分为表面电极与植入电极，表面电极的湿、半干、干接触及干电容类型各有优劣，适配不同场景；皮肤阻抗常建模为RC并联电路，可通过优化电极、皮肤准备等降低源阻抗，借助特定放大器设计、寄生电容抵消技术提升输入阻抗，同时辅以阻抗监测与补偿技术应对环境及人体变化带来的挑战。
噪声/电磁干扰等消除与抑制
噪声抑制是保障生物传感器性能的重要环节，需针对性解决多类噪声问题。1/f噪声对低频生物电信号干扰显著，可通过斩波稳定化、相关双采样及开关偏置技术抑制；50Hz/60Hz电力线干扰易产生共模噪声，可采用差分配置、高CMRR仪表放大器、右腿驱动电路等抵消；射频干扰需依托屏蔽技术与优化PCB设计应对，基线漂移可通过滤波、直流伺服环路等处理；多模态系统的通道间串扰，则需模拟前端与信号处理算法协同设计来减轻。
低功耗设计
低功耗对于可穿戴和植入式生物传感器尤为重要，能在无需充电或更换电池的情况下实现长期连续实时监测，延长工作寿命并减小电池体积，提升便携性和用户舒适度。为实现长期连续监测、减小电池体积，常采用占空比优化与电源门控技术，通过激活时序控制减少空闲功耗与泄漏电流；动态电压缩放与动态频率缩放技术结合使用，可根据功能需求调节电压和时钟频率，在保障性能的同时显著节能，最终提升设备便携性与用户舒适度。
当前设计水平
生物电传感器电路主要由电极、信号处理、数字化和远程传输等部分组成，各类信号传感器在电极数量与材料、电极-皮肤阻抗、带宽、放大倍数、电磁干扰和射频噪声抑制、直流漂移和偏移处理、右腿驱动、无线通信以及微控制器选用等方面均有不同的设计策略。
生物电信号检测的电极放置配置：a 脑电；b 心电；c 眼电；d 肌电；e生物电传感器的一般配置包括右腿驱动（RLD）、仪表放大器（IA）、可编程增益放大器（PGA）、模数转换器（ADC）、通用异步收发传输器（UART）以及各种滤波和放大阶段。©Springer Nature
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脑电图（EEG）信号可通过单极或双极设置记录，临床常用10-20国际标准电极放置系统，研究中还有其他多种电极放置方式，现有多种EEG系统设计，如8电极无创EEG传感器、侵入式EEG传感器、8通道Ag涂层导电织物电极EEG系统等，还可通过入耳式设备检测EEG，相关电极材料也在不断探索中以实现更低噪声、更低接触阻抗、更高舒适度和更好的生物相容性。
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皮层脑电图（ECoG）记录需要带有微针电极阵列的植入式集成电路，前端通常包含仪表放大器（IA）、低噪声放大器（LNA）、滤波器和模数转换器等多种组件，现在也可以通过商用现货（COTS）组件制作原型，例如带有Zarlink收发器的可重构高增益（RHA）放大器阵列、CINESIC32平台。
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与EEG相比，心电图（ECG）振幅更大，原始信号信噪比更好，前端设计要求相对宽松，传统12导联ECG监测系统使用10个电极，而最先进的ECG传感器和可穿戴商用产品通常采用更少电极以提升便携性和患者舒适度，动态ECG监测系统多基于云或物联网，应用专用集成电路（ASIC）进行ECG记录的相关研究也已深入开展。
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眼电图（EOG）记录的主要挑战在于其超低频率特性，易受多种干扰，对滤波要求严格，且需要可靠提取垂直和水平分量以实现准确的眼动追踪，典型EOG传感器电极放置有特定要求，现有多种先进的EOG信号检测电路和电极，还出现了视频眼动图（VOG）、压电微机械超声换能器（PMUT）阵列和红外眼动图（IROG）等多种监测眼动的方法。
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肌电图（EMG）传感易受运动伪迹和直流偏移影响，需要适当滤波，皮肤准备和电极在选定肌肉上的准确放置也很重要，可采用多通道提取多轴运动和加速度信息，现有多种创新的EMG信号处理策略和电极设计，如无线臂环式肌电传感器、电容式肌电传感器、柔性肌电设备以及集成到织物中的纺织肌电设备等。
未来展望
与生物传感器的发展相关或对其发展有启发的潜在领域：a 脑机接口；b 人体互联网网络；c
电子设备的演变；d 人体能量收集。©Springer Nature
脑机接口
生物传感器的发展还与多个新兴领域密切相关，脑机接口（BMI）系统建立了大脑电活动与外部设备之间的直接通信，其发展与生物电传感技术的进步紧密相连，在智能家居控制、娱乐、运动功能恢复和神经系统疾病治疗等领域应用广泛。闭环感觉运动控制是BMI的关键应用，其保真度受信号采集方法影响，非侵入式方法安全便捷但空间分辨率有限，侵入式方法能捕获高分辨率生物电信号但面临生物噪声等挑战，近年来生物传感接口的突破使神经解码保真度显著提升，前沿BMI平台正不断提升电极密度、减小设备尺寸。
人体信道通信
人体信道通信（HBC）作为传统射频通信的替代方案，利用人体作为传输通道，具有更低的功耗和更高的安全性，已开发出超低功耗的HBC收发器ASIC，多个原型系统证明了HBC在健康监测中的可行性，未来在多参数健康监测中具有巨大潜力。
柔性、超薄电子
传统医疗生物传感器多基于刚性基板制造，存在诸多局限性，近年来研究转向超薄、可拉伸和透气的皮肤电子器件，这类生物传感器具有良好的生物相容性、优异的拉伸性和更高的佩戴舒适度，相关制造技术的突破使其在光学生物传感等领域取得了显著进展，成为下一代可穿戴和植入式医疗系统的重要发展方向。
无电池传感器
为克服传统电池供电生物传感器的局限性，无电池生物传感器应运而生，通过环境能量收集技术自主转换能量供能，包括电磁能量收集、压电能量收集、光伏能量收集和热电能量收集等多种方式，每种方式都有其特点、优势和适用场景，未来优化方向逐渐指向混合架构，整合多种收集技术以确保可靠供电。
总体而言，生物电信号在人体健康监测中具有至关重要的作用，生物传感器作为采集和分析这些信号的核心设备，其电路设计面临着阻抗、噪声、干扰、功耗等多方面的挑战，相关研究已针对这些挑战提出了多种设计策略和解决方案，现有生物传感器在各类生物电信号检测中已取得显著进展，并在临床和消费级应用中得到广泛应用。
同时，生物传感器的发展与脑机接口、人体信道通信、柔性超薄电子和无电池技术等新兴领域深度融合，这些领域的进步为生物传感器的性能提升和功能拓展提供了新的机遇。未来，随着多学科交叉融合的不断深入，生物传感器将朝着更高效、更可靠、更便携、更人性化的方向发展，在疾病早期诊断、健康管理和医疗康复等方面发挥更大的作用，为实现全球健康目标提供强有力的技术支持。
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