中国青年学者联手，最新Nature系列重磅综述：生物电子如何去“伪”存真！

在医疗科技的快速进步之中，软生物电子技术因其巨大潜力而备受瞩目。这项革命性技术，能够连续、实时、准确地监测人体健康状况，预示着未来医疗的新纪元。然而，一直以来，运动伪影问题如同挥之不去的阴影，制约着软生物电子技术的应用。管理运动伪影是软生物电子学临床转化的关键，以确保软设备能够选择性地高精度检测目标生物信号。

什么是运动伪影？

在讨论如何克服运动伪影之前，我们首先需要理解什么是运动伪影。简而言之，运动伪影是由于人体运动和生理活动导致的，对信号测量的准确性和稳定性产生干扰的现象。这种干扰可能源于人体自身的运动，如行走、跑步、甚至是呼吸或心跳，也可能因为外部环境的影响，如设备的移动或振动。运动伪影会对生物电信号的质量产生负面影响，导致监测数据的不准确，进而影响到最终的健康评估和诊断结果。

近日，加州大学洛杉矶分校Jun Chen等人讨论了身体活动如何影响软生物电子-组织界面并产生运动伪影信号，包括界面阻抗不稳定运动伪影、生物电势运动伪影和机械运动伪影。然后研究了不同的运动伪影管理策略，包括材料使用、器件设计、组织粘附、电路设计、以及算法干预，以减少运动伪影对信号采集、处理和解析的干扰。相关工作以“Motion artefact management for soft bioelectronics”为题，发表在Nature Reviews Bioengineering上。加州大学洛杉矶分校的Junyi Yin和Shaolei Wang作为共同第一作者。

【文章要点】

1.生物电子-组织界面

软生物电子技术通过与组织曲面无缝集成，实现了与组织界面的稳定机械耦合与生理信号的有效捕获，支持电生理、生物化学及生物力学信号监测。电极可捕获微弱电生理活动，如脑电、心电及肌电信号。生化监测主要分析体液中的生物标志物，如电解质和有机分子，通过生化传感器与体液的化学反应产生电信号。软生物电子通过力学传感器捕捉如应力、压力等参数实现生物力学过程的监测（图1）。然而，生物电子-组织界面的耦合状态会受到运动的影响，可能导致监测数据的扭曲或不可靠性，产生运动伪影信号。

图1 软生物电子系统和生物电子-组织界面

2. 运动伪影的分类与起源

根据形成的原因，运动伪影可分为三类：界面阻抗不稳定运动伪影、生物势位运动伪影和机械运动伪影。（1）界面阻抗不稳定运动伪影由于软生物电子的脱落和移位导致电极接触状态变化，引发信号基线漂移和严重失真。（2）生物电势运动伪影源自神经和肌肉的电化学活动产生的生物电信号，可能干扰目标信号的电生理监测。（3）机械运动伪影由生物力学活动引起并传至软生物电子，引入无关生物力学信号至目标信号中（图2）。

图2 软生物电子中的运动伪影

3.阻抗不稳定运动伪影管理

阻抗不稳定运动伪影主要源于软生物电子的电极与活体组织接触界面的变化，如设备的脱落或位移导致电极接触状态发生变化。这种状态变化会引起界面阻抗的波动，从而产生信号基线漂移和严重的信号失真。为了管理这种类型的运动伪影，文章提出了几种策略（图3）：

（1）材料-组织的力学匹配：选择与组织力学性质（如柔软度和伸展性）相匹配的材料，以减少因设备和组织间力学不匹配导致的界面不稳定。

（2）设备结构工程化：通过优化软生物电子的结构设计（如超薄、应变调整和可拉伸设计），增强其对组织动态变化的适应性，从而减少界面阻抗波动。

（3）生物电子-组织粘附：通过改善软生物电子与组织之间的粘附性，例如利用微结构表面或物理/化学粘合剂，来确保设备在活动中的稳定性。

图3. 阻抗不稳定运动伪影管理

4. 生物电势运动伪影管理

生物电势运动伪影是由神经和肌肉组织的电化学活动产生的生物电信号引起的。这些电信号可能与目标信号重叠，干扰其获取和解析，特别是在监测微弱或高频的信号时。管理这种类型的伪影，通常涉及以下策略（图4）：

（1）电路设计：采用定制的电路设计来减少伪影信号的干扰，如信号补偿电路。这种电路通过减少来自生物电势活动的噪声来清晰地捕捉目标信号。

（2）算法干预：利用滤波算法（如低通、高通和带通滤波）和机器学习技术（如深度学习和独立成分分析）对信号进行后处理，从而分离目标和伪影信号。

5. 机械运动伪影管理

机械运动伪影由生物力学活动引起，如身体运动和生理功能。这些活动导致的机械干扰传播到软生物电子，引入无关的生物力学信号到目标信号中。为了有效管理这种伪影，文章提出了以下策略（图4）：

（1）传感器设计：通过采用特定的传感器设计来在初始阶段消除伪影，例如阻尼器或应变隔离器，可以在测试阶段过滤掉与目标信号无关的机械干扰。

（2）功能电路设计：通过集成信号补偿电路和柔性晶体管，这些电路可以在电信号传播过程中减少机械运动伪影的干扰，提高信号的准确度。

（3）算法干预：使用高级滤波算法和机器学习模型进行信号的后处理，根据信号的特性分离目标信号和伪影，从而提高目标信号的准确性。

图4. 生物电势和机械运动伪影管理

总结与展望

总的来说，作者深入探讨了运动伪影在软生物电子中的产生原因及其管理方法，为该领域的研究和应用提供了宝贵的指导。文章首先识别了运动伪影的主要来源，包括界面阻抗不稳定、生物电势以及机械运动所引起的伪影，并详细讨论了它们对生物信号准确捕获和分析的干扰。随后，针对这些挑战，文章提出了一系列创新的管理策略，包括利用智能材料、优化设备结构、改进电路设计以及应用先进的算法处理技术，旨在有效减少或消除这些伪影，从而提高软生物电子设备的监测准确性和可靠性。

最后，文章对未来软生物电子技术的发展进行了展望，强调了跨学科合作、智能材料开发、个性化设计和先进的信息处理技术在推动医疗监测领域应用中的关键作用。此外，文章进一步讨论了将生物电子从实验室推向市场和临床应用时需要注意的要点，包括制造可扩展性、成本效益、设备可靠性以及根据患者需求定制化服务的重要性。这些讨论为软生物电子技术的进步和实际应用提供了全面而深入的指导，同时指出了在实现其在医疗实践中广泛应用前需要克服的关键挑战，展现了一个充满潜力和机遇的未来方向。

封面来源于图虫创意