表皮電子:具有語音辨識功能的可穿戴心電監護儀

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©UPI

可穿戴技術已從未來科技變為現實。從Apple手錶到Fitbit追蹤器,這些裝置已然應用到了我們的生活中。如果我們告訴您可以“穿戴”一個聽診器,您會感覺如何?

科羅拉多大學工程學教授Jae-Woong Jeong和西北大學的Boulder 、Yonggang Huang以及John Rogers研發了可穿戴並且可以監視心跳、識別語音的表皮機械聲波感測器。它可以粘在身體的任何表面上,甚至彎曲的區域,例如脖子。可以和身體外表面隨形貼合的裝置被稱為表皮電子裝置。基於最近的研究進展,可穿戴裝置平台中的生理測量範圍已經得到了擴展。

積體了電生理感測器(例如心電圖(ECG)、EMG感測器、溫度感測器、應變感測器等)的皮膚基電子裝置已經取得了很多進展。據Jeong稱,以前從來沒有探索過從身體感知聲波訊號。他們的工作內容是“可穿戴聲波感測器的研發和研究”。

 

目的和功能

該裝置可以獲取在人體組織和體液中傳播的可顯示聲學特長的機械波,從而有助於診斷心血管疾病。例如,它可以識別並記錄心臟瓣膜的打開和斷路、聲帶的振動、骨骼肌的收縮以及胃腸道的運動。

現有的能夠使用ECG技術測量心跳速度和律動的可穿戴電子裝置在診斷心力衰竭方面存在局限性。但是,可以使用聲波訊號來獲取在ECG訊號中沒有出現的心臟瓣膜結構缺陷。

如此一來,生理機械聲波訊號就為臨床診斷提供了有用的資訊。Camp Lowell Cardiology的臨床測試中包含對八名診斷患有心臟瓣膜狹窄或反流的志願患者心臟的機械聲波響應(帶有ECG訊號)的記錄。所有振動訊號都從輸出電壓轉換為“機械聲波響應(任意單位)”,並且能夠檢測到心臟雜音。

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圖1:表皮機械聲波裝置的工作方式類似於可拉伸晶片,可貼附在皮膚任何外表面最多兩周時間。/ ©Liu 等, 2016

該裝置不僅可用於心血管疾病患者,而且還可用於使用聲音指令進行視訊遊戲控制的人機介面。該裝置透過在不受背景雜訊干擾的情況下捕獲喉部(voice box)的振動,使語音辨識成為可能。在以下應用程式範例中,一個孤立詞語檢測系統與表皮機械聲波感測器一起被用來播放“吃豆人”:

 

 

特性

該裝置的材料和結構的關鍵特性是柔軟的力學特性、透水性、粘性以及使其可以舒適持久地貼合在皮膚上的生物相容性。感測器系統的品質很重要,因為品質的增加會增加皮膚表面的機械負載,從而減弱機械聲波的運動,因此該裝置的密度很小。進一步的研究表明,大的雜訊不會對感測器造成影響,這意味著該裝置可以用於大音量環境中。

這種機械生理電子傳感平台僅重216.6mg,厚度為2mm,由柔軟、可拉伸的材料製成,內建微型、低功耗的頻寬為0.5-550 Hz(介於靶向心血管音和語音範圍內)的加速度計。

該裝置包含一個3軸加速度計(亞德諾半導體ADXL335)、一個前置放大器(意法半導體TSV991A)、電阻、電容、低通和高通濾波器(用於消除運動偽影)以及用於電生理學(EP)記錄的可行動且可重複使用的電容電極。

 

 

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圖2:晶片鍵合之前和之後的元件電路佈局/ ©Liu 等, 2016

 

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圖3:裝置電路圖/ ©Liu 等,2016

 

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圖4:裝置結構分解圖(頂部)。組裝好的裝置圖示(底部)。/ ©Liu 等,2016

 

製造過程包括三個部分:(i)佈局化電路結構;(ii)在柔性核殼型基底上進行轉移印刷和晶片鍵合;(iii)在上表面覆蓋相似的柔性殼核型結構。在兩層1.2 μm的聚醯亞胺(PI)之間放置3 μm的銅跡線。電路和微型晶片由超低模量彈性體(Silbione RT Gel)和低模量矽酮(Ecoflex)在頂層和底層進行封裝。這種雙層封裝可以改善裝置的柔韌性和可拉伸性。

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圖5:組裝好的裝置橫截面示意圖/ ©Liu 等,2016

 

基於語音的人機介面

當放置在皮膚上時,該裝置可以同時捕獲來自發音器官肌肉的肌電圖(EMG)和來自聲帶的振動聲波。一個說了“上”、“下”、“左”、“右”四個詞語的人被記錄了下來,發現每個單詞都具有不同的時頻特性。感測器和皮膚之間的緊密接觸可以防止環境雜訊的干擾。

那麼,這種機械聲波裝置究竟是如何識別語音的?這裡使用了一個孤立詞語檢測系統。當研究人員使用該系統播放“吃豆人”時,系統在四個語音指令下啟動:“左”,“右”,“上”,“下”。表皮感測器獲取詞語並進行處理。在預處理時,使用譜減法減少背景中的環境雜訊,並透過數位濾波來進行準確的語音資料分類。最後,使用線性判別分析(LDA)進行即時分類。

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圖6:基於語音的人機介面的迴圈流程/ ©Liu等, 2016

 

未來發展

未來的研究包括將無線功能積體到資料傳輸、資料處理單元和電源中。對於臨床應用應進行進一步的測試和驗證。在語音辨識方面,已證實該裝置即使在雜訊環境中也能進行清晰的錄音,那麼下一步可能需要發展的就是在嘈雜的環境中(如戰場)清晰的訊號傳輸功能。研究人員還解釋說,他們的語音辨識技術可以應用到其他類型的人機介面中,如無人機和假體控制。

 

Yulhane-Jerez Koh
Yulhane-Jerez Koh
Yulhane畢業於加州大學伯克利分校,是一名生物力學工程師,也是DevicePlus US的執行編輯。Yulhane的主要興趣在於集群機器人技術、機器學習和神經科學領域。

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