2022年4月杂志俱乐部:身体机械声学

对身体Mechano-Acoustics

小越倪
助理教授
机械工程与材料科学系
生物统计与生物信息学学系
杜克大学
ni.pratt.duke.edu

1.介绍

在2019冠状病毒病大流行期间，远程医疗已变得至关重要，但在流动环境中舒适、准确地监测人体信号仍然具有挑战性。为此，现有的技术旨在将可用的传感器或传感组件以可穿戴的形式连接到身体上，但通常会遇到一个基本的机械问题，即电子材料和生物材料之间的差异。传统的电子产品是平面的、刚性的、静态的，而生物组织是柔软的、弯曲的、不断进化的。它们的力学性能不匹配通常会导致变形时产生巨大的应变和不稳定的界面。将刚性电子材料与弹性生物材料相结合是很棘手的。

新兴的柔性电子产品利用新颖的结构、材料和形式来制造电子产品，这些电子产品可以拉伸、压缩、扭曲和变形成复杂的曲线形状，同时保持功能，因此可以紧密地集成到人体皮肤上[]保形、无缝接触使先进形式的设备能够无创地检测人体信号，这是传统设备无法达到的。例如，通过紧密接触实现的低热阻抗允许使用热致动器和周围的热传感器来测量由于流引起的温度梯度的血流传感[]。大面积电极叠层缠绕在肘部，记录局部肌肉激活事件，为假肢提供高分辨率的控制信号[]。微流体通道和皮肤之间的密封界面使可穿戴式汗液收集和汗液分析成为可能，用于分析与代谢相关的新型生物标志物[]。最近在创建包含传感元件组件的高度可拉伸系统方面的进展表明，在无线模式下，临床级生理监测的多功能操作[]。

图1:表皮电子学实现了热、电、化学、光传感的先进形式，为无线、经济、临床级生理监测铺平了道路。(图片复制基于参考文献。[])

在所有的信号(热、电、化学、光学)中，机械声(MA)信号还未得到充分的研究。同时，它们是值得深入研究的有趣信号，主要有两个原因:1)人体对机械或声波几乎是透明的。2)MA信号几乎伴随任何生物活动-从MA信号中可以获得深刻的健康信息，从准静态力学到高频声学。商用设备可以将一些信号数字化。例如，惯性测量单元捕获身体的方向或步态[]。在腹部或胸部周围系上带子的应变计或力传感器可以测量呼吸模式或力度[]。活动记录表跟踪运动或身体活动。数字听诊器记录身体的声音。麦克风记录语音和人声。这些装置都是刚性的平面形式，结构笨重。它们的质量密度和模量远高于人体皮肤，造成较大的声阻抗失配，使皮肤-空气界面处的大部分MA信号衰减。 These conventional devices have multiple limitations in detection bandwidth, mounting locations, and continuous monitoring.

2.Mechano-acoustic传感

表皮电子学的最新进展包括一种柔软的皮肤状器件架构，该架构包含一个MEMS加速度计，可以捕获全频谱的MA信号[]。该装置，当安装在胸骨上缺口，记录丰富的，多参数信息。胸骨上切迹是一个特殊的解剖位置，心脏、呼吸和消化系统在此交叉并共同定位(图2a)。在这个软缺口位置的皮肤振动是由与各种生理系统相关的广泛生物活动产生的MA信号的叠加。

图2:软硬材料异质集成实现的机械声传感器。(图片复制基于参考文献。[])

脖子周围皮肤的结构非常复杂。该设备需要额外的顺应性才能在大的弯曲，拉伸和扭转变形下执行功能。同时，为了支持无线操作和制造选项，传感系统使用商业组件，如蓝牙芯片、锂电池、无线充电电路、外围电子设备和印刷电路板(图2a)。一个关键的挑战在于材料和机械工程，创造一个超软的设备，以适应传统的刚性电气结构。

异构软硬集成作为一种解决方案脱颖而出。正如之前的研究[]所示，模数为~ 2gpa的蛇形聚酰亚胺互连网络嵌入模数为~ 2kpa的有机硅弹性体中，表现出模仿表皮力学的j形应力-应变行为(图2b)。在初始加载阶段，组成细丝的弯曲变形占主导地位，弹性板的有效模量约为几kPa。图2c显示，当采用相同的蛇形结构来创建多层导电互连以连接功能组件岛时，所得到的器件由坚硬的材料内容组成，但表现出柔软的皮肤状力学行为[]。这一基本原理与创造具有可调整体力学的机械超材料有相似之处，而不考虑组成材料的内在特性。

其他几个机械和材料方面的考虑有助于进一步提高MA传感器的灵活性和可拉伸性。例如，预压缩的蛇形梁和优化的蛇形几何形状提高了弹性拉伸性。在系统的底部有一层柔软的硅凝胶，但在封装内，为设备与皮肤提供了相当程度的机械隔离，减少了在身体运动或变形期间岛屿位置的应力积累。弹性体膜作为包封层，具有防水功能。气穴设计不仅降低了器件的质量密度，而且使器件的拉伸、弯曲和扭转刚度降低了2 ~ 3倍。制成的软装置可以承受43%的拉伸和90°的扭转，但仍能正常工作。电路设计结合了最先进的soc(片上系统)，与手机等便携式设备的用户界面兼容。

图3:胸骨上切迹的典型MA信号。(图片改编自参考文献。[])

图3a显示了取自健康受试者胸骨上切迹的三轴加速度数据示例，其中z轴与皮肤垂直，振动信号振幅最大。在60秒的时间间隔内，受试者进行各种活动，包括安静地坐着、说话、喝水、改变身体方向、行走和跳跃。在静止状态下，即使在未经处理的原始数据中，脉冲心跳信号和正弦呼吸周期(由于胸壁运动)也能清晰地显示出来。屏气会在10秒左右产生平稳期。说话和吞咽都会产生声波。前后倾斜导致全轴数据的切换，因为设备框架中的重力投影相对于规范框架发生了变化。体力活动与过度加速有关。通过对代表性事件的时间序列和相应的谱图分析，可以看出信号在时间和频域上表现出不同的特征(图3b)。信号处理技术利用这些独特的特征，可以从单个数据流中解析出定量的、多参数的生理信息。该设备可以在移动环境中持续监测生命体征，包括心率(HR)、呼吸频率(RR)和身体活动(PA)，以及非常规的生物标志物，如说话时间和吞咽计数。

3.自动化，多参数监控

不像传统的多模式健康监测系统，通常在临床或实验室环境中受到限制，也不像现有的可穿戴设备，专注于少数关键生物标志物(如生命体征)的专门监测模式。MA传感器将外形因素作为软补丁，从单个设备捕获多参数信息，克服了功能和易用性之间的权衡，实现了家庭环境中具有成本效益的远程医疗保健。在COVID-19大流行期间，这种能力是非常需要的。

图4:采用MA传感器的健康监测系统，可在临床和家庭环境中自动多参数监测COVID-19患者的呼吸生物标志物和生命体征(图片改编自参考文献[])。

围绕无线MA设备建立了一个基于云的自动化数据记录和分析平台，以持续记录生命体征和非常规生物标志物，为COVID- 19患者、一线医护人员和其他高危人群量身定制(图4a)。时间-频率分析，然后是卷积神经网络(CNN)，输出呼吸和声音事件的检测，咳嗽是特别感兴趣的。现有的基于麦克风的咳嗽监测方法通常会遇到背景声音和/或环境噪音的问题。由于设备与皮肤之间的机械阻抗匹配以及设备与空气之间的不匹配，MA传感器直接捕获皮肤振动，并且对空气传播的声学不敏感，从而实现对每一类呼吸/声音事件的特定对象计数。稳健、连续的记录为咳嗽的发生频率提供了可靠的统计数据，提供了疾病的标志。此外，测量到的皮肤振动振幅与爆炸性声音或呼吸事件的强度高度相关，这有可能产生传染性指标，因为咳嗽、说话和笑等活动会产生有助于病毒传播的气溶胶/飞沫[]。与麦克风测量响度不同，由于设备与受试者之间未确定的分离，麦克风测量响度可能不可靠，表皮感应记录高保真的声音时间和强度信息，作为量化与疾病传播风险相关的一个方面的可靠手段。

实现了云基础设施和用户界面，以支持自动化无线数据传输、存储和分析，而无需手动操作。一旦开机并与SN接口，设备可连续记录MA数据~72小时。在服务器上运行的信号处理和机器学习算法将半实时分析输出提供给图形仪表板，以反馈给卫生工作者和/或患者。图2b显示了5分钟窗口内检测到的咳嗽和说话频率和强度(颜色编码)的示例结果，以及HR、RR等生命体征及其相应的振幅信息(与心输出量和呼吸努力相关)。

4.总结与展望

表皮电子学和可穿戴设备的最新进展为精确、非侵入性、长期记录身体力学提供了新的机会。这种柔软的皮肤状无线设备结合了一个单一的MEMS加速度计，可以捕获从皮肤的细微振动到身体的精确运动学的全谱机械声学(MA)信号。单个加速度计传感器捕获身体方向/步态(~0 Hz， ~10-1 Hz)，呼吸(~10-1 Hz)，运动(~100 Hz)，器官声音(~101 Hz， ~102 Hz)和声音(~102 Hz)。相关算法展示了同时测量心脏活动、呼吸模式、活动图、身体方向、语言、吞咽、咳嗽、打鼾和睡眠阶段的潜在能力，为探索其他基于MA传感的非常规生物标志物提供了线索。

研究的自然延伸是探索使用阵列或分布式MA传感器的高维MA传感网络。示例可能性包括使用空间距离加速度计来测量弹性波。在提供机械驱动源的情况下，使用多个加速度计的设备可以利用表面波的频谱分析来推导传播介质的力学特性，例如在地震学中用于岩土材料分层剖面的无损检测[]。结果将使可穿戴弹性成像具有精确，稳健，深度敏感的组织刚度映射的连续监测能力。

我们邀请所有活跃在这一领域或对可穿戴电子产品有普遍兴趣的研究人员分享他们的观点。委员会还非常欢迎介绍它们在这一问题上的最新进展。我们期待着进行富有成果的讨论。

参考