组成图示
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传感器类型
综述或非传感器论文
检测对象
生命体征（vital signs）、心电（ECG）、呼吸率（respiration rate）、运动/跌倒（motion/fall detection）、血糖（blood glucose）、血压（blood pressure）；样品基质：人体/患者体表或植入环境
检测原理
本文未报道单一特异性生物传感器，而是描述体传感器网络（BSN）的系统级检测原理。人体生理或生化参数变化时，体表或植入式传感器（如心电、惯性、光学、干电极等）将物理、电生理或化学变化转换为电信号；信号经定制传感器接口和系统级芯片（SoC）中的 ADC 数字化，并由微处理器进行低功耗处理、数据融合与推理。电池或能量收集模块供电，天线通过无线体域网络（WBAN）将数据发送至监护终端或医疗信息系统。整体信号强度或特征随被测生理参数变化而变化，主要依赖物理/电生理换能与系统级数据处理，而非特异性生物识别放大。
检测灵敏度
无（原文未报告具体灵敏度数值）
效应效果
作为客座编辑文章，本文未给出单一传感器的选择性、RSD、回收率或方法学对比数据。作者总结 BSN 已用于术后监测、慢性病管理、老年跌倒检测、康复训练、生活方式与运动监测、士兵/消防员状态监测、紧急医疗和大规模伤亡事件等场景。其应用价值在于实现无活动限制、无行为改变的长期连续监测，弥补传统快照式监测难以捕捉短暂异常的问题。同时指出当前障碍包括短距通信可靠性、农村网络覆盖、电池寿命不足、运动伪影、传感器放置敏感、与电子病历集成不足、隐私安全以及标准化和互操作性。
传感器的构成
- 系统载体层：导电织物（conductive fabric）与平面可裁剪电路板（planar-fashionable circuit board），用于可穿戴集成与电路布线
- 传感接口层：干电极（dry electrodes）与定制传感器接口（custom sensor interfaces），用于皮肤接触和生理信号采集
- 信号处理层：系统级芯片（SoC）集成收发器、MAC、微处理器、IO、存储器与 ADC，用于信号数字化与低功耗处理
- 能源层：电池（battery）与能量收集（power scavenging）/生物燃料电池（biofuel cells，葡萄糖/生物催化剂），用于供电
- 通信层：天线（antenna）与无线体域网络（WBAN）协议，用于数据传输
中文摘要
传感器网络在医疗、健康管理和极端环境作业中的应用由来已久。随着无线传感器网络（WSN）、体域网络（BAN）和无线体域网络（WBAN）的成熟，近期研究推动体传感器网络（BSN）概念从单纯传感器连接转向系统级方法，以解决生物传感器设计、接口、封装、超低功耗处理与通信、能量收集、自主感知、数据挖掘、推理以及集成无线传感器微系统等问题。基于 WBAN 和 BSN 的系统架构正成为动态和普适监测系统广泛接受的组织方式。本客座编辑文章概述当前研究与新兴应用，并讨论相关挑战和实现问题。
英文摘要
The use of sensor networks for healthcare, well-being, and working in extreme environments has long roots in the engineering sector in medicine and biology community. With the maturity of wireless sensor networks, body area networks (BANs), and wireless BANs (WBANs), recent efforts in promoting the concept of body sensor networks (BSNs) aim to move beyond sensor connectivity to adopt a system-level approach to address issues related to biosensor design, interfacing, and embodiment, as well as ultralow-power processing/communication, power scavenging, autonomic sensing, data mining, inferencing, and integrated wireless sensor microsystems. As a result, the system architecture based on WBAN and BSN is becoming a widely accepted method of organization for ambulatory and ubiquitous monitoring systems. This editorial paper presents a snapshot of the current research and emerging applications and addresses some of the challenges and implementation issues.