中山大學(xué)周建華/喬彥聰團(tuán)隊(duì)、清華大學(xué)任天令團(tuán)隊(duì) CEJ：肌電圖 - 應(yīng)變傳感協(xié)同智能人工喉
6月22日，中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院周建華教授/喬彥聰助理教授團(tuán)隊(duì)，清華大學(xué)集成電路學(xué)院任天令教授團(tuán)隊(duì)在納米材料領(lǐng)域重要期刊《Chemical Engineering Journal》上發(fā)表了題為Electromyogram-Strain Synergetic Intelligent Artificial Throat的研究論文，通過充分發(fā)揮金納米織物優(yōu)異的導(dǎo)電性、機(jī)械性能、熱導(dǎo)率、皮膚保形性等一系列性能，實(shí)現(xiàn)了納米織物式生理電極、應(yīng)變傳感器、聲源器件，通過三者配合實(shí)現(xiàn)了聲音收發(fā)一體的人工喉，結(jié)合協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于高準(zhǔn)率識(shí)別喉部震動(dòng)，該工作有望協(xié)助聾啞人和喉部切除患者重建發(fā)聲能力。
圖1. 肌電圖-應(yīng)變協(xié)同納米織物人工喉示意圖。
語言是人類相互交流的最重要方式之一。然而，由于多種原因，許多人失去了語言功能。根據(jù)《2020年全球癌癥統(tǒng)計(jì)》，全球每年食管癌新增病例為604100例，喉癌新增病例為184615例。在治療過程中，大多數(shù)情況下喉部切除手術(shù)是不可避免的。此外，全球一億多人存在語言或聽覺功能障礙。因此，重建殘疾人或患者的語言功能具有重要意義。納米織物式傳感器由于其極薄的厚度與透氣性，能夠無感覺佩戴同時(shí)監(jiān)測(cè)各種生理信號(hào)；谖锢硖匦耘c實(shí)際需求，周建華/喬彥聰團(tuán)隊(duì)與任天令團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了金/聚乙烯醇、金/聚氨酯與金納米織物。基于金/聚乙烯醇納米織物大的比表面積可以實(shí)現(xiàn)熱聲效應(yīng)薄膜聲源；基于金/聚氨酯納米織物優(yōu)異的機(jī)械性能可以實(shí)現(xiàn)應(yīng)變傳感器；基于金納米織物優(yōu)異的導(dǎo)電性能可以實(shí)現(xiàn)生理電極。
圖2. 各種圖形化納米織物及其與皮膚良好的保形性。
基于熱聲效應(yīng)的薄膜式聲源能夠極大降低聲源體積，被認(rèn)為是柔性微聲源的理想形態(tài)。熱聲聲源需要發(fā)聲材料具有良好的導(dǎo)電性、熱導(dǎo)率、比表面積以及低的熱容量。金/聚乙烯醇納米織物半徑僅為150nm，具有極大的比表面積用于熱量傳遞；同時(shí)基于金的高電導(dǎo)率與熱導(dǎo)率，可以高效地將電信號(hào)轉(zhuǎn)化為熱震動(dòng)。因此，相對(duì)于其他熱聲聲源，金/聚乙烯醇納米織物聲源具有明顯優(yōu)勢(shì)，通過提高孔隙率可以進(jìn)一步提高器件聲壓。
圖3. 金納米織物聲源的發(fā)聲特性與聲壓場仿真。
金/聚氨酯納米織物具有良好的機(jī)械性能，可以拉伸到360%的長度仍然保持完好。金/聚氨酯納米織物應(yīng)變傳感器的GF因子能夠達(dá)到150，經(jīng)過1000次拉伸循環(huán)，傳感器性能幾乎沒有改變。通過分析納米織物中的微裂紋，周建華/喬彥聰團(tuán)隊(duì)與任天令團(tuán)隊(duì)提出了多層有限元并聯(lián)模型，由于各層金納米織物在相同的形變條件下所產(chǎn)生相應(yīng)存在不同，因此傳感器存在非線性，這也理論解釋了柔性應(yīng)變傳感器的非線性起源。
圖4. 金/聚氨酯納米織物應(yīng)變傳感器性能與仿真結(jié)果。
通過溶解金/聚乙烯醇納米織物中的聚乙烯醇犧牲層模板最終實(shí)現(xiàn)金納米織物，由于金納米織物良好的導(dǎo)電性和皮膚保形性，可以用于低阻抗生理電極，在1000 Hz以下的低頻區(qū)域，金納米織物與皮膚之間的阻抗特性優(yōu)于現(xiàn)有的商用凝膠電極。金納米織物電極可以用于監(jiān)測(cè)心電圖與肌電圖信號(hào)。
圖5. 基于金納米織物生理電極測(cè)量的肌電圖與心電圖信號(hào)。
圖6. 肌電圖-應(yīng)變協(xié)同算法及其性能。
為了實(shí)現(xiàn)喉部震動(dòng)信號(hào)的高準(zhǔn)確率分類，周建華/喬彥聰團(tuán)隊(duì)與任天令團(tuán)隊(duì)開發(fā)了肌電圖-應(yīng)變協(xié)同算法，算法包含一維ResNet殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為肌電圖分析部分，兩層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為應(yīng)變分析部分，并最終將兩者進(jìn)行拼接輸入全連接層。將納米織物所監(jiān)測(cè)的喉部震動(dòng)應(yīng)變信號(hào)與肌電圖信號(hào)輸入?yún)f(xié)同算法，分類準(zhǔn)確率高達(dá)98.9%。
中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院是論文第一單位，中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院助理教授喬彥聰是文章的第一作者與共同通訊作者，清華大學(xué)集成電路學(xué)院任天令教授與中山大學(xué)周建華教授是論文的通訊作者，該研究成果得到了國家自然基金重點(diǎn)項(xiàng)目，科技部項(xiàng)目，廣東省項(xiàng)目，深圳市項(xiàng)目以及廣東省傳感技術(shù)與生物醫(yī)療儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的支持。
論文鏈接: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1385894722032284
