導讀

臨床上，喉部病癥的檢測與術后的康復評估通常依賴于X射線造影或者電子喉鏡來觀察喉部狀況，尤其對于食團標志物流速、容積率、吞咽節律等信息的監測。通常受場景限制的X造影會導致病患和醫護長達30分鐘的射線輻射，而造價昂貴的（依賴進口，單根逾3000元）電子喉鏡是侵入式的、極易造成患者的不適，導致監測過程中因為梨狀窩位置的肌肉閉合形成嚴重的視域遮蔽問題。

針對上述問題，近日，西安電子科技大學王衛東教授、廈門大學高立波副教授、香港大學陸洋教授以及賓州州立大學程寰宇教授聯合唐都醫院耳鼻喉科主任趙大慶教授和第四軍醫大學張楊教授等多位合作者，報道了一種用于喉部康復監測的具有傳感器內自適應機器學習能力的全集成且獨立可拉伸的器件平臺。成果以“A fully integrated, standalone stretchable device platform with in-sensor adaptive machine learning for rehabilitation”為題在國際知名學術期刊《自然?通訊》(Nature Communications)上發表。西電機電工程學院徐洪成博士為論文第一作者，西安電子科技大學王衛東教授、廈門大學高立波副教授、香港大學陸洋教授以及賓州州立大學程寰宇教授為論文的通訊作者，西安電子科技大學機電工程學院為論文第一署名單位。

研究亮點

圖1 全集成獨立可延展的喉部集成器件平臺設計及原理示意圖

該平臺通過機電協同和一體集成設計賦予器件系統可延展性和電通路，利用混合集成制造技術將界面低阻抗且親膚的凝膠電極、三軸加速度傳感器以及可延展的信號采集/處理/無線通信電路集成到同一貼片器件，該器件表現出與皮膚貼合良好的機械順應性（器件拉伸楊氏模量E=89.5 kPa）、優越的拉伸能力（~30%），并且由于具有喉部肌肉電、振動信號無線采集的能力，可以貼附與喉部實現對吞咽、發聲、咳嗽、飲水、心臟節律和胸腔擴張等多種皮上原位信號的獲取，結合基于機器學習的類二維卷積提取器對喉部13種原始一維特征的二維訓練，可以在新的受試者中仍能實現90%以上的特征識別自適應能力。由于該器件平臺優秀的柔軟性和無線多模采集能力，在臨床上對肌無力患者和喉癌術后患者進行了喉部的貼附測量，相較于醫護人員憑借電子喉鏡的視覺觀察結果，該平臺同樣對患者標志物節律和誤吸情況都有清晰的動態俘獲，表現出其潛在的應用價值。

總結與展望

未來，該研究團隊將對此項技術開展深入研究，并將該器件平臺作為醫療器械推向臨床應用，為咽喉功能障礙患者，如咽喉癌術后療效及功能評估，甚至漸凍癥患者發聲提供便捷有效的技術手段。

審核編輯：劉清