主要观点总结
韩国科学技术院Keon Jae Lee教授团队在nature reviews cardiology上发表的综述，总结了可穿戴血压监测领域的四大传感器技术和通过机器学习算法进行血压估计的应用。文章讨论了生物信号采集原理和血压估计理论，并指出了当前面临的挑战和未来的发展方向。领挚科技公司推出了一系列便携式电阻、电容、电流量测系统，适用于可穿戴器件开发、运动健康监测、生物医疗检测等领域。
关键观点总结
关键观点1: 可穿戴血压监测领域的四大传感器技术
包括机电、光电、超声、电生理学传感器技术
关键观点2: 血压估计理论及机器学习算法的应用
通过脉搏波分析、脉搏波速度和动脉壁动力学等方法，结合机器学习算法进行血压估计
关键观点3: 生物信号采集领域的进展
过去十年中，生物信号采集领域已经取得显著进展，将生物信号转换成可量测的电信号，如电阻、电容、电流、电压等，实现无创连续监测
关键观点4: 领挚科技的产品及应用
领挚科技推出便携式电阻、电容、电流量测系统，适用于可穿戴器件开发、运动健康监测、生物医疗检测等领域，并将TFT半导体技术与生命科学结合，推动生命科学领域的发展
关键观点5: 面临的挑战和未来发展方向
当前可穿戴血压传感器面临系统集成问题的挑战，需要整合传感器、硬件、电源供应和无线通信等组件。未来，该技术在实现更广泛的临床应用方面仍有发展空间
正文
