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UCLA陳俊教授團隊最新Nature系列重磅綜述:生物電子如何去“僞”存真!

作者:高分子科學前沿
UCLA陳俊教授團隊最新Nature系列重磅綜述:生物電子如何去“僞”存真!

在醫療科技的快速進步之中,軟生物電子技術因其巨大潛力而備受矚目。這項革命性技術,能夠連續、實時、準确地監測人體健康狀況,預示着未來醫療的新紀元。然而,一直以來,運動僞影問題如同揮之不去的陰影,制約着軟生物電子技術的應用。管理運動僞影是軟生物電子學臨床轉化的關鍵,以確定軟裝置能夠選擇性地高精度檢測目标生物信号。

什麼是運動僞影?

在讨論如何克服運動僞影之前,我們首先需要了解什麼是運動僞影。簡而言之,運動僞影是由于人體運動和生理活動導緻的,對信号測量的準确性和穩定性産生幹擾的現象。這種幹擾可能源于人體自身的運動,如行走、跑步、甚至是呼吸或心跳,也可能因為外部環境的影響,如裝置的移動或振動。運動僞影會對生物電信号的品質産生負面影響,導緻監測資料的不準确,進而影響到最終的健康評估和診斷結果。

近日,加州大學洛杉矶分校陳俊教授團隊讨論了身體活動如何影響軟生物電子-組織界面并産生運動僞影信号,包括界面阻抗不穩定運動僞影、生物電勢運動僞影和機械運動僞影。然後研究了不同的運動僞影管理政策,包括材料使用、器件設計、組織粘附、電路設計、以及算法幹預,以減少運動僞影對信号采集、處理和解析的幹擾。相關工作以“Motion artefact management for soft bioelectronics”為題,發表在Nature Reviews Bioengineering上。加州大學洛杉矶分校的Junyi Yin和Shaolei Wang作為共同第一作者。

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【文章要點】

1.生物電子-組織界面

軟生物電子技術通過與組織曲面無縫內建,實作了與組織界面的穩定機械耦合與生理信号的有效捕獲,支援電生理、生物化學及生物力學信号監測。電極可捕獲微弱電生理活動,如腦電、心電及肌電信号。生化監測主要分析體液中的生物标志物,如電解質和有機分子,通過生化傳感器與體液的化學反應産生電信号。軟生物電子通過力學傳感器捕捉如應力、壓力等參數實作生物力學過程的監測(圖1)。然而,生物電子-組織界面的耦合狀态會受到運動的影響,可能導緻監測資料的扭曲或不可靠性,産生運動僞影信号。

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圖1 軟生物電子系統和生物電子-組織界面

2. 運動僞影的分類與起源

根據形成的原因,運動僞影可分為三類:界面阻抗不穩定運動僞影、生物勢位運動僞影和機械運動僞影。(1)界面阻抗不穩定運動僞影由于軟生物電子的脫落和移位導緻電極接觸狀态變化,引發信号基線漂移和嚴重失真。(2)生物電勢運動僞影源自神經和肌肉的電化學活動産生的生物電信号,可能幹擾目标信号的電生理監測。(3)機械運動僞影由生物力學活動引起并傳至軟生物電子,引入無關生物力學信号至目标信号中(圖2)。

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圖2 軟生物電子中的運動僞影

3.阻抗不穩定運動僞影管理

阻抗不穩定運動僞影主要源于軟生物電子的電極與活體組織接觸界面的變化,如裝置的脫落或位移導緻電極接觸狀态發生變化。這種狀态變化會引起界面阻抗的波動,進而産生信号基線漂移和嚴重的信号失真。為了管理這種類型的運動僞影,文章提出了幾種政策(圖3):

(1)材料-組織的力學比對:選擇與組織力學性質(如柔軟度和伸展性)相比對的材料,以減少因裝置群組織間力學不比對導緻的界面不穩定。

(2)裝置結構工程化:通過優化軟生物電子的結構設計(如超薄、應變調整和可拉伸設計),增強其對組織動态變化的适應性,進而減少界面阻抗波動。

(3)生物電子-組織粘附:通過改善軟生物電子與組織之間的粘附性,例如利用微結構表面或實體/化學粘合劑,來確定裝置在活動中的穩定性。

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圖3. 阻抗不穩定運動僞影管理

4. 生物電勢運動僞影管理

生物電勢運動僞影是由神經和肌肉組織的電化學活動産生的生物電信号引起的。這些電信号可能與目标信号重疊,幹擾其擷取和解析,特别是在監測微弱或高頻的信号時。管理這種類型的僞影,通常涉及以下政策(圖4):

(1)電路設計:采用定制的電路設計來減少僞影信号的幹擾,如信号補償電路。這種電路通過減少來自生物電勢活動的噪聲來清晰地捕捉目标信号。

(2)算法幹預:利用濾波算法(如低通、高通和帶通濾波)和機器學習技術(如深度學習和獨立成分分析)對信号進行後處理,進而分離目标和僞影信号。

5. 機械運動僞影管理

機械運動僞影由生物力學活動引起,如身體運動和生理功能。這些活動導緻的機械幹擾傳播到軟生物電子,引入無關的生物力學信号到目标信号中。為了有效管理這種僞影,文章提出了以下政策(圖4):

(1)傳感器設計:通過采用特定的傳感器設計來在初始階段消除僞影,例如阻尼器或應變隔離器,可以在測試階段過濾掉與目标信号無關的機械幹擾。

(2)功能電路設計:通過內建信号補償電路和柔性半導體,這些電路可以在電信号傳播過程中減少機械運動僞影的幹擾,提高信号的準确度。

(3)算法幹預:使用進階濾波算法和機器學習模型進行信号的後處理,根據信号的特性分離目标信号和僞影,進而提高目标信号的準确性。

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圖4. 生物電勢和機械運動僞影管理

總結與展望

總的來說,作者深入探讨了運動僞影在軟生物電子中的産生原因及其管理方法,為該領域的研究和應用提供了寶貴的指導。文章首先識别了運動僞影的主要來源,包括界面阻抗不穩定、生物電勢以及機械運動所引起的僞影,并詳細讨論了它們對生物信号準确捕獲和分析的幹擾。随後,針對這些挑戰,文章提出了一系列創新的管理政策,包括利用智能材料、優化裝置結構、改進電路設計以及應用先進的算法處理技術,旨在有效減少或消除這些僞影,進而提高軟生物電子裝置的監測準确性和可靠性。

最後,文章對未來軟生物電子技術的發展進行了展望,強調了跨學科合作、智能材料開發、個性化設計和先進的資訊處理技術在推動醫療監測領域應用中的關鍵作用。此外,文章進一步讨論了将生物電子從實驗室推向市場和臨床應用時需要注意的要點,包括制造可擴充性、成本效益、裝置可靠性以及根據患者需求定制化服務的重要性。這些讨論為軟生物電子技術的進步和實際應用提供了全面而深入的指導,同時指出了在實作其在醫療實踐中廣泛應用前需要克服的關鍵挑戰,展現了一個充滿潛力和機遇的未來方向。

來源:高分子科學前沿

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