中山大學周建華/喬彥聰團隊、清華大學任天令團隊 CEJ：肌電圖 - 應變傳感協同智能人工喉
2022-06-28 來源：高分子科技
6月22日，中山大學生物醫學工程學院周建華教授/喬彥聰助理教授團隊，清華大學集成電路學院任天令教授團隊在納米材料領域重要期刊《Chemical Engineering Journal》上發表了題為Electromyogram-Strain Synergetic Intelligent Artificial Throat的研究論文，通過充分發揮金納米織物優異的導電性、機械性能、熱導率、皮膚保形性等一系列性能，實現了納米織物式生理電極、應變傳感器、聲源器件，通過三者配合實現了聲音收發一體的人工喉，結合協同神經網絡算法用于高準率識別喉部震動，該工作有望協助聾啞人和喉部切除患者重建發聲能力。
圖1. 肌電圖-應變協同納米織物人工喉示意圖。
圖2. 各種圖形化納米織物及其與皮膚良好的保形性。
圖3. 金納米織物聲源的發聲特性與聲壓場仿真。
圖4. 金/聚氨酯納米織物應變傳感器性能與仿真結果。
圖5. 基于金納米織物生理電極測量的肌電圖與心電圖信號。
圖6. 肌電圖-應變協同算法及其性能。
為了實現喉部震動信號的高準確率分類，周建華/喬彥聰團隊與任天令團隊開發了肌電圖-應變協同算法，算法包含一維ResNet殘差神經網絡作為肌電圖分析部分，兩層卷積神經網絡作為應變分析部分，并最終將兩者進行拼接輸入全連接層。將納米織物所監測的喉部震動應變信號與肌電圖信號輸入協同算法，分類準確率高達98.9%。
版權與免責聲明：中國聚合物網原創文章？锘蛎襟w如需轉載，請聯系郵箱：info@polymer.cn，并請注明出處。
（責任編輯：xu）
相關新聞
