北京理工大学邓玉林、北京纳米能源与系统研究所李舟InfoMat：用于多模式肌肉功能评估的图案化机械-电生理信号耦合传感贴片

摘  要

北京理工大学邓玉林教授团队与北京纳米能源与系统研究所李舟研究员团队合作，设计了一种柔性、图案化的耦合传感贴片（PCSP）。该贴片能够同时监测肌肉收缩过程中的机械拉伸和肌电信号。通过提取两种信号的不同特征，该器件在评估肌肉力量、疲劳和异常状态等方面表现出优异性能。

文章简介

在运动训练和康复监测中，准确评估肌肉功能至关重要。传统的表面肌电图（sEMG）和力肌描计术（FMG）技术尽管能够提供肌肉的电信号和机械信号，但通常需要刚性复杂的设备和繁琐的操作。因此，目前迫切需要开发柔性可穿戴设备，实现对肌肉机械-电生理耦合信号的时空同步监测。近日，北京理工大学邓玉林教授团队与北京纳米能源与系统研究所李舟研究员团队合作，设计了一种柔性、图案化的耦合传感贴片（PCSP）。该贴片能够同时监测肌肉收缩过程中的机械拉伸和肌电信号。通过提取两种信号的不同特征，该器件在评估肌肉力量、疲劳和异常状态等方面表现出优异性能。

该工作以题为“A patterned mechanical–electrical coupled sensing patch for multimodal muscle function evaluation” 在线发表在国际知名学术期刊 InfoMat。本文第一作者为薛江涛博士，通讯作者为北京理工大学邓玉林教授，北京纳米能源与系统研究所李舟研究员，以及北京理工大学邹洋博士。

主要内容：

PCSP由蜿蜒拉伸结构的sEMG电极、指纹状的FMG传感器、体温增强粘附性的水凝胶粘附层以及透明超薄的PDMS层组成，总厚度约为250微米。通过理论仿真计算和实验验证的方法证明了贴片满足不同肌肉收缩状态下的监测需求，并展示了用于测试各种肌肉状态的传感系统流程图。

图1. PCSP的概述与设计 (A) PCSP的爆炸图；(B) 厚度测量与实物拍照；(C) PCSP在四种不同状态下的实物照片和有限元分析结果：静止、拉伸、弯曲和扭转；(D) PCSP用于从肌肉行为监测到肌肉状态分析过程的流程图。

通过拉伸测试，理论仿真计算和实验的结果表明PCSP在不同拉伸度下都保持稳定，并利用应力应变曲线对PCSP的模量进行了估算，约为4.5 MPa，与骨骼肌的杨氏模量相匹配。在拉伸测试的电学表征中， FMG传感器不仅表现出较好的灵敏度和耐久性，同时对于不同角度的机械形变都具有良好的频响特性。

图2. PCSP的拉伸试验 (A) 5% ~ 30%拉伸测试的实验照片以及仿真结果；(B) 循环拉伸测试中的力位移曲线；(C) FMG传感器拉伸至30%应变时的电压、电流和转移电荷输出；(D) 不同应变下FMG传感器的电输出曲线、拟合曲线及相应公式；(E) FMG传感器疲劳性测试；(F) FMG传感器在30%应变下不同角度下的电压输出。

为了提高长时间监测中的信号质量，采用一种由水凝胶制成的粘附层，以最大限度地减少PCSP与皮肤之间的接触阻抗。随着温度的升高，这种粘附层的粘性也会增强。该粘附层的加入有两个目的：提高sEMG的信号质量，并在拉伸或振动过程中提供必要的预载力以保持FMG传感器的稳定性。我们使用了一种热增强粘附性水凝胶，如图3B所示，该水凝胶是通过非共价交联网络构建的。水凝胶由PVA、b-PEI和CaCl₂组成。第一个网络是通过PVA中的OH基团与b-PEI中的NH₂基团之间的氢键形成的。当添加CaCl₂时，OH/NH₂基团与Ca²⁺形成配位键，从而形成第二个网络。由于其动态相互作用，水凝胶具有出色的贴合性，能够紧密贴附在不平整的表面上。水凝胶中的丰富的极性基团OH和NH₂通过氢键和静电相互作用与皮肤形成可逆粘附。此外，由于非共价动态网络和b-PEI小分子的温度响应流变特性，当温度升高时，粘附性增强，形成无缝结合，与医用胶带对比具有显著优势，在连续测试中，sEMG的信噪比可以到达30.58 dB。

图3. 温敏水凝胶粘接层的组成及性能表征 (A) 水凝胶的组成，交联网络，以及随温度升高附着力增强的原理；(B) 利用水凝胶黏附层附着于肌肉表皮的PCSP示意图；(C) 温度从25℃升高到34℃过程中水凝胶与皮肤的粘附性能验证；(D) 水凝胶与医用胶带作为黏附层的黏附平滑度及相应表面肌电信号信噪比的比较。

将PCSP用于肌肉的力量和疲劳测试，数据分析显示，对于健康个体的主动肌肉收缩，sEMG和FMG信号的振幅是相关的：更强的肌肉力量会导致两者的振幅都更高。然而，它们的频率并不相关。sEMG的频率反映了肌纤维的招募和激活水平，表明肌肉力量和疲劳情况，而FMG的频率反映了机械信号的变化，如连续运动的频率和收缩期间的肌肉颤抖。评估肌肉状态是复杂的，因为sEMG信号的振幅和频率受肌肉力量、疲劳以及肌肉收缩是主动还是被动的影响。因此，仅靠sEMG无法准确评估肌肉力量和疲劳。同样，FMG信号的振幅受肌肉变形程度和速度的影响，其频率则受连续运动频率和疲劳期间肌肉颤抖的影响，这使得仅靠FMG无法准确评估主动收缩期间的肌肉状态。当同时分析这两种类型的时间同步信号时，可以基于PCSP监测的时间同步sEMG和FMG信号的综合特征，准确评估主动收缩期间的肌肉状态。例如，通过sEMG和FMG振幅的同时增加或减少，可以推断出主动收缩期间的肌肉力量。通过sEMG振幅的下降和FMG颤抖频率的增加，可以准确评估肌肉疲劳。

图4. PCSP在肌肉力量和疲劳水平评估中的应用验证 (A) 用于握力测试的PCSP贴在前臂上的照片；(B) 不同握持强度下FMG电极（上）和sEMG电极（下）的电压输出；(C) 不同抓握力下，FMG电压输出放大波形、幅频曲线（上），以及肌电信号的时频图（下）；(D) PCSP贴附于二头肌表面进行弯举测试的照片；(E) 疲劳试验中FMG的电压输出（上）和sEMG电极输出（下）；(F) 疲劳试验时sEMG的均方根值和FMG的标准差值的变化。

帕金森病（PD）是一种神经退行性疾病，主要表现为运动异常，包括运动迟缓和肌肉僵硬。这些运动症状通过肌肉相关行为的异常特征表现出来。运动迟缓是PD的核心特征之一，指的是在连续重复动作时，动作幅度或速度的减少。在临床实践中，通常通过主观评估和评分来评估患者的运动迟缓。在这里，作者使用PCSP特别研究了表现出运动迟缓症状的帕金森病患者的肌肉收缩特征。对典型PD患者进行了一项临床金标准的量表运动测试，以评估这一状况，该测试包括快速脚踏和脚尖敲击。测试了两名年龄在50至60岁之间的、具有典型运动迟缓症状的PD患者，他们的sEMG和FMG信号表现出相似的特征。对于PD患者来说，其运动迟缓以发起运动困难和连续运动频率降低为特征，可以通过sEMG和FMG信号的两个明显特征来反映。sEMG信号幅值频率的在动作起始阶段的骤增、快速衰减和FMG信号的持续下降是PD患者与健康人的鉴别指标。

图5. 使用PCSP在进行量表体格检查时，对患有运动障碍如运动迟缓的帕金森病（PD）患者进行肌肉状态测试。 (A) 展示快速脚踏动作的示意图和PCSP在腓肠肌和胫前肌这对拮抗肌上的放置示意图；(B) 正常个体在快速脚踏过程中的两块肌肉的sEMG输出（上）及相应时频图（下）；(C) PD患者在快速脚踏过程中的两块肌肉的sEMG输出（上）及相应的时频图（下）；(D) 正常个体在快速脚踏过程中的两块肌肉的FMG传感器输出（上）及相应时频图（下）；(E) PD患者在快速脚踏过程中的两块肌肉的FMG传感器输出（上）及相应时频图（下）。

结论：

在日常活动中，肌肉行为包含多种信息，sEMG信号显示肌纤维激活水平，FMG信号反映肌肉变形和颤抖的幅度和频率。为全面了解肌肉状态，开发PCSP用于多模式肌肉状态评估。理论计算和实验测试表明，PCSP在经历15000次30%重复应变后仍保持优异的拉伸性和功能性。热响应粘附水凝胶降低了sEMG电极与皮肤间的接触阻抗，并确保FMG传感器在肌肉变形时保持预加载力。在连续肌肉监测中，sEMG信号的信噪比达到33.07 dB，FMG传感器表现出可靠且均匀的性能，这使得PCSP能够同步捕捉肌肉收缩的电信号和机械信号，通过互补的时间和频率特征提供全面的肌肉力量和疲劳分析。在踝关节伸展测试中，具有典型运动迟缓症状的PD患者显示出与健康个体不同的时频信号特征，表明PCSP在肌肉功能障碍诊断评估中的潜力。PCSP在肌肉强度、疲劳和功能障碍的多模式评估中的有效性和便利性，使其成为运动训练和康复监测中的有前景工具。未来的改进将专注于缩小电极面积和提高电极密度，以实现对个体肌肉状态的高精度监测，同时结合柔性电子，增强系统集成，构建一个集信号采集、信息处理和传输于一体的柔性传感系统。

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