自20世纪90年代起，智能纺织品就被广泛应用于健康监测领域。集成到服装中的电极、传感器和执行器能够监测或校正身体状态。随着科技的迅速发展，智能纺织品在健康监测领域的应用更为深入。

心电图（ECG）测量

心电图（ECG）从体表来测量心肌电活动。来自美国莱斯大学布朗工程学院实验室的化学和生物分子工程师Matteo Pasquali博士带领的研究团队，利用新型可水洗、可缝纫、全碳纳米纤维，成功缝纫出了一款智能心电图监测T恤。

这款T恤由普通纤维和碳纳米纤维创建的可缝纫电极以及信号传输线组成。这些电极纤维和信号传导线与常规的缝纫纤维一样柔软，但具有金属级别的导电性和低阻抗。碳纳米纤维柔软灵活，利用“之”字形图案将其植入纺织品中后，其可以随着T恤拉伸而不折断，“之”字形图案可灵活调整，以适应衬衫或其他织物不同的拉伸程度。同时，这些纤维还能通过紧身服装与用户皮肤稳定接触，收集用户身体上的电信号，并将数据传输到智能手机或其他设备上。经测试，这款智能心电图监测T恤穿着舒适，在心电图监测的准确性上甚至略优于市面上的商业医用心电监护设备，且经过反复机洗不会影响其性能。

肌电图（EMG）测量

肌电图（EMG）记录的是肌肉收缩和放松循环中发生肌肉电活动的测量值。通常肌肉活动是由直接放在皮肤上的三个电极捕获。来自犹他大学和韩国国立庆尚大学的研究人员开发了一种低成本、操作简便的生物电传感器，可以测量肌肉收缩时产生的EMG信号。EMG信号可用于研究肌肉疲劳和恢复，并进一步为神经肌肉疾病的诊断和治疗提供信息。基于电子纺织品的生物传感器可以通过大面积身体电极覆盖以获得更精确的测量结果。最初，研究人员将银浆直接通过平网印花印在涤纶/棉混纺织物上。银具有导电性，是监测电信号的良好材料。然而，其具有一定的毒性，长期接触会导致皮肤过敏。所以，为了利用银的有益特性，同时解决其带来的问题，研究人员在银片上沉积了一层金纳米粒（Au NPs）包裹住银颗粒，防止其接触皮肤，从而获得一个既能导电又不刺激皮肤的探测器。经实验证明，Au/Ag生物传感器具有良好的耐洗涤性。

脑电图（EEG）测量

脑电图（EEG）记录由脑结构不同而产生的头皮不同位置之间的电压差，即每个通道连接到两个电极。EEG电极可以是由小金属板制成，并通过导电电极凝胶附着在头皮上进行测量，其可以由多种材料制成，常用有锡（Sn）电极、银/氯化银（Ag/AgCl）电极、金（Au）电极及铂（Pt）电极。现在头皮电极脑电图常规使用的是国际10-20系统，该系统包括19个记录电极和2个参考电极。除了起点位置的距离是10%之外，其余都是20%。此外根据不同病症监测位置的需求，在10-20系统的基础之上，在10%的位置上还可以扩展电极，得到10-10系统。这些电极通常固定在由弹性织物制成的帽子上，以保证正确的配置。

国际10-20系统

国际10-10系统

法国医疗器械公司BioSerenity旗下的Neuronaute?智能服装（包括智能衬衫和智能帽子）中配备了可监测生理特征的生物传感器，其可监测穿戴者的脑电图、眼球运动、肌肉活动、心率、呼吸频率、体温和活动。相关数据可以通过蓝牙同步至手机app，旨在帮助诊断和监测居家的癫痫患者，找出引发癫痫发作的原因。

身体其他参数

（1）汗/湿度传感器

体液如汗液、尿液或眼泪可提供有关病人健康状况的信息，因此可对其进行收集并分析以用于医学诊断。

意大利罗马第二大学的研究团队研发了一种用于监测汗液中pH值的无线柔性表皮装置。该装置将平网印刷电位传感器、集成电路和天线集成在聚酰亚胺（Kapton）材料上。二氧化铱膜电沉积在石墨工作电极上作为pH感应层，集成电路板可采集和存储数据。经试验证明，集成表皮装置在跑步期间可以对身体汗液的pH值进行实时监测，其与pH测量计测试数据具有一致性。

（2）温度传感器

人体的温度指标有时能提前预防疾病的恶化。2021年12月28日，《美国医学会杂志》（JAMA）刊登了2013年~2018年中国糖尿病患者患病和治疗的最新统计数据。根据这项调查研究，中国成人糖尿病患病率从2013年的10.9%上升至2018年的12.4%；糖尿病前期的患病率从2013年的36%上升至2018年的38%。大约25%的糖尿病患者在其一生中会经历糖尿病足溃疡(DFU)。糖尿病足溃疡是一种糖尿病常见慢性并发症，致残率及致死率较高，早期正确预防和治疗可使45%~85%患者免于截肢。皮肤温度评估已被证明可以降低人体足部溃疡的风险。

糖尿病患者健康监测公司Siren Care推出了一款智能袜子，其利用温度传感器对脚部六个关键位置进行连续监测，判断糖尿病患者脚部是否出现了炎症，通过算法监控温度读数并生成警报，从而来进行病情监控。

A圆圈标出的区域包含电池、微控制器单元和蓝牙芯片；B袜底的传感器分布在拇趾处（传感器1）、跖骨点（传感器2~4）、足中部（传感器5）和足跟（传感器6）。

婴儿的自发性和自愿性运动

赫尔辛基大学的科学家开发了一种智能婴儿连身衣，可以准确地测量七个月以上婴儿的自发性和自愿性运动，从而反映婴儿大脑网络的发育完整性。这种智能连身衣集成了多种传感器可在婴儿运动过程中收集移动加速度计和陀螺仪数据，之后根据视频记录，使用专门设计用于评估给定年龄组婴儿整体运动模式的新型注释方案，手动注释婴儿的姿势和运动模式。最后训练基于深度卷积神经网络(CNN)的机器学习算法，使用数据自动监测姿势和运动类别。

(a)智能连身衣四处近端位置放置了运动传感器；(b)注释设置显示同步视频和运动数据

（来源：纺织导报官微）