人类喉咙的术后治疗通常需要持续监测各种生命和肌肉活动。然而，直接从喉咙皮肤对这些活动进行无线连续监测和分析的技术尚未开发出来。
于此，厦门大学高立波、香港大学Yang Lu和宾夕法尼亚大学Huanyu Cheng等人报道了完全集成的独立可拉伸设备平台的设计和验证，该平台提供对喉咙各种振动和肌肉电活动的无线测量和基于机器学习的分析。
文章要点
1）研究人员证明，具有低接触阻抗和降低粘附力的改性复合水凝胶可以提供对局部肌肉电信号的高质量长期监测。
2）研究发现，集成三轴宽带加速度计还可以测量大的身体运动和微妙的生理活动/振动。结果显示，由具有完全连接的神经元的类 2D 序列特征提取器处理的组合数据有助于以超过 90% 的高精度对各种运动/语音特征进行分类，这适应了带有运动伪影噪声的数据或数据来自新的人类受试者。
3）由此产生的具有无线监控和基于机器学习的处理功能的独立可拉伸设备，为设计和应用可穿戴皮肤接口系统进行各种疾病的远程监控和治疗评估铺平了道路。
参考文献
Xu, H., Zheng, W., Zhang, Y. et al. A fully integrated, standalone stretchable device platform with in-sensor adaptive machine learning for rehabilitation. Nat Commun 14, 7769 (2023).
DOI：10.1038/s41467-023-43664-7
https://doi.org/10.1038/s41467-023-43664-7
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