高密度表面肌电图电极贴片，可准确识别吞咽活动
2023-09-23 22:22:41 来源：麦姆斯咨询 评论：0 点击：
来自华南理工大学的研究人员开发了一种可拉伸、耐用型、高密度表面肌电图电极（HD-sEMG）贴片，用于对复杂表皮表面的吞咽活动进行分类。该电极贴片可以长期、稳定地监测表面肌电信号，而不会受到运动的干扰，即使在皮肤出现严重形变的情况下依然如此。
作为一种无创且易于使用的技术，表面肌电图（sEMG）经常用于监测健康和治疗疾病。肌电信号的测量主要依赖于皮肤与电子采集电路之间的界面。然而，现有表面肌电信号采集器件中使用的商用银（Ag）/氯化银（AgCl）电极无法建立一个鲁棒性高且可以对表面肌电信号进行长期、高保真采集的皮肤适形界面。值得庆幸的是，基于柔性材料和结构的电子技术的快速发展为高保真地记录生物电信号提供了新的选择。柔性电子肌电电极具有良好的皮肤贴合性和生物相容性，可以构建无缝、高度适形的皮肤电极界面，部分电极还可以进行一定程度的拉伸。
一般来说，有两种主要的可拉伸电极设计策略。一种是基于复杂的结构，如蛇形，其中不可拉伸导体在空间上具有可变形性。另一类是使用导电填料填充本质上可拉伸的复合材料，如水凝胶或填充银纳米片的聚二甲基硅氧烷（PDMS）。这些方法旨在改善柔性电极与具有大曲率和复杂纹理的皮肤的适形接触。弯曲的皮肤界面下通常有复杂的肌肉分布。例如喉部和脸部，那里有比手臂更多的小肌肉。传统的双极盘表面肌电信号采集方式只能从单个被测区域获取表面肌电信号，该区域可能有多个肌肉或肌群叠加，因此不能准确反映待分析的特定肌肉。高密度表面肌电图（HD-sEMG）弥补了传统差分电极的不足，它可以定量分析空间中不同肌肉的强度和时间序列信息。此外，它还可以准确、全面、客观地评价肌肉活动过程中不同肌肉的协同作用。
据麦姆斯咨询报道，近期，来自华南理工大学的研究人员开发了一种可拉伸、耐用型、高密度表面肌电图电极（HD-sEMG）贴片，用于对复杂表皮表面的吞咽活动进行分类。该电极贴片可以长期、稳定地监测表面肌电信号，而不会受到运动的干扰，即使在皮肤出现严重形变的情况下依然如此。相关研究成果以“Stretchable and durable HD-sEMG electrodes for accurate recognition of swallowing activities on complex epidermal surfaces”为题发表在Microsystems & Nanoengineering期刊上。
图1 高密度表面肌电图电极（HD-sEMG）贴片示意图
该贴片的电极阵列采用可拉伸的银电极作为信号传输通道。为了制备该贴片，研究人员首先将电极阵列丝网印刷在一层薄薄的市售聚氨酯（PU）基底上，然后用第二层薄薄的双胶粘伤口敷料膜进行绝缘。这种三明治结构确保了整个贴片的可拉伸性和适形性。为了改善离子到电子的转导，研究人员在电极与皮肤界面处使用了导电甘油-水聚两性聚合物水凝胶（GW-PA凝胶）。随后，研究人员将GW-PA凝胶原位沉积并聚合在银电极上，以此形成能够在贴片和皮肤之间直接导电接触的GW-PA凝胶基银（GW-PA-Ag）电极。此外，由于GW-PA凝胶与生物软组织形成了许多静电相互作用和氢键，因此该贴片对皮肤的粘附性显著提高。总之，这些特点使得该高密度表面肌电图电极贴片可以高保真地记录下颌肌电信号。
图2 甘油-水聚两性聚合物水凝胶（GW-PA凝胶）的力学性能
图3 甘油-水聚两性聚合物水凝胶基银（GW-PA-Ag）电极的电学特性
利用以上方法制备的电极具有良好的电生理界面，其粘附强度为22.8 N/m，超伸缩率为1000%，皮肤匹配模量约为10 kPa。更重要的是，在一周的肌电监测中，这种贴片可以承受高达80%的应变，而不会造成任何机械分层或水分流失，从而可以避免信号质量的恶化（由于在凝胶网络中引入了甘油）。
图4 甘油-水聚两性聚合物水凝胶基银（GW-PA-Ag）电极的长期稳定性
最后，为了证明其在检测颏尾骨下肌群和声门下肌群肌电信号监测方面的实用性，研究人员将该贴片与16个模拟通道读出电路和WiFi模块集成在耳戴式可穿戴设备中，用于吞咽活动的分类。通过结合深度学习算法，该贴片实现了对11种不同吞咽活动的识别和分类，其准确率达到80%。
图5 利用高密度表面肌电图（HD-sEMG）电极贴片进行吞咽活动的分类
综上所述，该研究通过逐层印刷和层压法开发了一种可拉伸的高密度表面肌电信号电极阵列。该电极阵列具有一系列优异的人机界面特性，包括与皮肤的适形粘附、高电子-离子电导率（从而降低接触阻抗）、抗水分蒸发的长期环境适应性，以及表皮生物相容性。这些特性使得该电极比目前已经商用的电极更适合用于复杂皮肤界面上的长期可穿戴、高保真的表面肌电信号记录装置。此外，在系统性的人体实验中，研究人员研究了该电极对人体吞咽活动进行分类的能力。通过将其集成到耳戴式可穿戴系统中，并结合机器学习算法，该贴片成功解码了来自下巴的表面肌电信号，从而高精度地完成了吞咽活动的分类。总而言之，这项工作为吞咽困难的筛查和治疗提供了希望，并为远程康复提供了一种可行且经济的方法。
论文链接：https://doi.org/10.1038/s41378-023-00591-3
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