这种可穿戴超声技术可能为当前的临床标准肌电图(EMG)提供一种有前途的新替代方案，肌电图涉及在皮肤上应用金属电极来记录肌肉电活动。尽管肌电图已长期使用，但其分辨率低且信号弱。例如，来自多个肌纤维的信号经常混合在一起，这使得隔离特定肌纤维的贡献变得具有挑战性。
然而，超声波通过穿透深层组织提供高分辨率成像，提供对肌肉功能的详细信息。作者团队开发的超声波技术还具有紧凑、无线和低功耗的额外优势。
设备安装在柔性弹性体外壳内，由三个主要部件组成：用于发送和接收超声波的单换能器；定制设计的无线电路，用于控制换能器、记录数据并将数据无线传输到计算机；以及可为系统供电至少三个小时的锂聚合物电池。
系统设计
单换能器：由压电层和背衬层组成，压电层用于发射和接收超声波，背衬层用于阻尼多余振动和扩展传感器带宽。设计了两种不同几何形状的单传感器，以监测隔膜和前臂肌肉。 柔性印刷电路板(fPCB)：包括模拟前端(AFE)和数字前端(DFE)，AFE用于驱动传感器和放大接收的射频信号，DFE用于记录数据并无线传输到计算机。 电池：使用容量为400mAh的锂聚合物电池，可为整个系统连续供电超过3小时。 系统封装：所有组件封装在一个4*7*1立方厘米的弹性体外壳中。
应用展示
膈肌监测：将系统应用于右侧肋间视图，单传感器附着在第九和第十肋骨之间的贴合区域，通过测量膈肌厚度的变化来评估膈肌功能。
与商业超声线性阵列进行对比，单换能器测量的膈肌厚度与商业设备具有高度相关性，能够准确识别不同的呼吸模式，包括腹部呼吸和胸部呼吸，对慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者的呼吸模式也能进行有效区分。动态手势跟踪：不同的手势对应着前臂肌肉群的独特配置，从而产生独特的反射射频信号。通过设计深度学习模型，将单换能器的射频信号与特定的前臂肌肉分布相关联，从而实现对手势的准确跟踪。
训练的神经网络能够以平均误差仅为7.9°的精度跟踪13个手部关节的动态手势，该系统可作为人机界面来控制虚拟对象和机械臂。
完全集成的可穿戴EcMG系统概述
直接使用射频(RF)信号进行连续隔膜监测
COPD患者和健康参与者的隔膜监测
使用可穿戴EcMG系统的人机界面
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