中山大学周建华/乔彦聪团队、清华大学任天令团队 CEJ：肌电图 - 应变传感协同智能人工喉

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6月22日，中山大学生物医学工程学院周建华教授/乔彦聪助理教授团队，清华大学集成电路学院任天令教授团队在纳米材料领域重要期刊《Chemical Engineering Journal》上发表了题为Electromyogram-Strain Synergetic Intelligent Artificial Throat的研究论文，通过充分发挥金纳米织物优异的导电性、机械性能、热导率、皮肤保形性等一系列性能，实现了纳米织物式生理电极、应变传感器、声源器件，通过三者配合实现了声音收发一体的人工喉，结合协同神经网络算法用于高准率识别喉部震动，该工作有望协助聋哑人和喉部切除患者重建发声能力。

图1. 肌电图-应变协同纳米织物人工喉示意图。

语言是人类相互交流的最重要方式之一。然而，由于多种原因，许多人失去了语言功能。根据《2020年全球癌症统计》，全球每年食管癌新增病例为604100例，喉癌新增病例为184615例。在治疗过程中，大多数情况下喉部切除手术是不可避免的。此外，全球一亿多人存在语言或听觉功能障碍。因此，重建残疾人或患者的语言功能具有重要意义。纳米织物式传感器由于其极薄的厚度与透气性，能够无感觉佩戴同时监测各种生理信号。基于物理特性与实际需求，周建华/乔彦聪团队与任天令团队实现了金/聚乙烯醇、金/聚氨酯与金纳米织物。基于金/聚乙烯醇纳米织物大的比表面积可以实现热声效应薄膜声源；基于金/聚氨酯纳米织物优异的机械性能可以实现应变传感器；基于金纳米织物优异的导电性能可以实现生理电极。

图2. 各种图形化纳米织物及其与皮肤良好的保形性。

基于热声效应的薄膜式声源能够极大降低声源体积，被认为是柔性微声源的理想形态。热声声源需要发声材料具有良好的导电性、热导率、比表面积以及低的热容量。金/聚乙烯醇纳米织物半径仅为150nm，具有极大的比表面积用于热量传递；同时基于金的高电导率与热导率，可以高效地将电信号转化为热震动。因此，相对于其他热声声源，金/聚乙烯醇纳米织物声源具有明显优势，通过提高孔隙率可以进一步提高器件声压。

图3. 金纳米织物声源的发声特性与声压场仿真。

金/聚氨酯纳米织物具有良好的机械性能，可以拉伸到360%的长度仍然保持完好。金/聚氨酯纳米织物应变传感器的GF因子能够达到150，经过1000次拉伸循环，传感器性能几乎没有改变。通过分析纳米织物中的微裂纹，周建华/乔彦聪团队与任天令团队提出了多层有限元并联模型，由于各层金纳米织物在相同的形变条件下所产生相应存在不同，因此传感器存在非线性，这也理论解释了柔性应变传感器的非线性起源。

图4. 金/聚氨酯纳米织物应变传感器性能与仿真结果。

通过溶解金/聚乙烯醇纳米织物中的聚乙烯醇牺牲层模板最终实现金纳米织物，由于金纳米织物良好的导电性和皮肤保形性，可以用于低阻抗生理电极，在1000 Hz以下的低频区域，金纳米织物与皮肤之间的阻抗特性优于现有的商用凝胶电极。金纳米织物电极可以用于监测心电图与肌电图信号。

图5. 基于金纳米织物生理电极测量的肌电图与心电图信号。

图6. 肌电图-应变协同算法及其性能。

为了实现喉部震动信号的高准确率分类，周建华/乔彦聪团队与任天令团队开发了肌电图-应变协同算法，算法包含一维ResNet残差神经网络作为肌电图分析部分，两层卷积神经网络作为应变分析部分，并最终将两者进行拼接输入全连接层。将纳米织物所监测的喉部震动应变信号与肌电图信号输入协同算法，分类准确率高达98.9%。

中山大学生物医学工程学院是论文第一单位，中山大学生物医学工程学院助理教授乔彦聪是文章的第一作者与共同通讯作者，清华大学集成电路学院任天令教授与中山大学周建华教授是论文的通讯作者，该研究成果得到了国家自然基金重点项目，科技部项目，广东省项目，深圳市项目以及广东省传感技术与生物医疗仪器重点实验室的支持。

论文链接: 

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1385894722032284

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