Nature Materials | 仿生蜗牛电化学发光触觉视觉突触，实现实时健康监测

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医工学人评论

创新性地结合触觉感知与视觉反馈，提出了一种低功耗、可穿戴的电化学发光触觉视觉突触（ECL-TVS），在康复监测和心电分析等智能医疗领域具有广阔应用前景。

2月24日，韩国延世大学Cheolmin Park教授联合高丽大学Gunuk Wang教授共同提出了一种触觉视觉突触，能够原位监测手指康复和心电图分析。相关成果以“Electrochemiluminescent tactile visual synapse enabling in situ health monitoring”为题发表在《Nature Materials》。

创新性：ECL-TVS 不仅能感知机械触觉输入，并且还能直接将触觉信号可视化，提供直观反馈，这种结合触觉传感与视觉反馈的技术在健康监测领域非常前沿；相比传统基于光电或电场驱动的视觉反馈系统，该设备的功耗低（~34 μW），且基于柔性电子材料，适用于可穿戴健康监测；结合脉冲神经网络（SNN）用于心律失常监测，提高了ECG信号分类的实时性与准确性（达到84%）。

局限性：设备依赖于柔性材料（如离子凝胶和有机半导体），可能在长期使用中面临材料老化、离子迁移和机械疲劳等问题，影响信号稳定性和准确性；设备的视觉反馈基于电化学发光，可能存在响应时间延迟（研究中测得约300.4 ms）；目前处理的 ECG 数据仍然较为基础，无法像更复杂的深度学习模型那样处理大规模多维生理数据，可能影响心律失常分类的细粒度分析。

临床应用潜力：ECL-TVS 可用于手指灵活度训练，提供即时视觉反馈，适用于脑卒中康复、骨折术后康复、帕金森病运动监测等领域；可用于远程健康监测，尤其适用于心律失常、房颤、高血压患者的可穿戴心电监测。

该研究为神经拟态电子器件、健康监测和智能医疗设备提供了新思路，未来可进一步结合人工智能、可穿戴技术和神经形态计算，发展更加智能和高效的健康监测平台。

*评论内容仅供参考，一切以英文原文为准

视觉突触是一种新型神经形态设备，结合了人工突触的功能与实时可视化的能力，能够直观地展示突触活动。这种技术使学者在处理信息、适应和学习时，可以观察和分析突触的行为，从而为运动监测系统的开发提供了增强功能，特别是在与设备接口处的直接通信方面。例如，在人体运动监测系统中，视觉突触能通过降低功耗并加速沟通，解决远距离电气互连的问题。视觉反馈被广泛应用于生物医学领域，如警报系统用于预防急性心律不齐和促进康复过程。此外，感官突触能够感测和学习多种刺激，如压力、光、温度、湿度和磁场，并能与各种材料结合，改变其光学特性，用于实时运动跟踪。尽管现有的触觉视觉突触在可穿戴性和功率消耗方面存在问题，但开发能够直接从设备可视化活动的单一设备触觉视觉突触，能够进一步促进基于反馈的诊断和康复。

图1 电化学发光触觉视觉突触（ECL-TVS）

如图1所示，hinea brasiliana是一种发光的海蜗牛，利用触觉感觉突触展示其化学发光特性，以保护自己免受捕食者侵害。受到这一机制的启发，作者设计并合成了基于顶部门控底接触的全彩电化学发光触觉视觉突触（ECL-TVS）设备。ECL-TVS由互嵌二锡氧化物（ITO）电极、聚（3-己基噻吩-2,5-二苯基）（P3HT）膜和含有发光体的离子凝胶组成。该设备通过机械变形的半球弹性顶门模仿海蜗牛的触觉视觉突触，其中P3HT通道电流和离子凝胶中的电化学发光（ECL）分别对应突触性质和光发射。ECL-TVS设备能够实现全彩电化学发光，并通过不同颜色的发光体（红、绿、蓝）模拟不同的发光响应。

图2 ECL-TVS中的操作机理的分析

如图2，在ECL-TVS设备中，离子凝胶中P3HT通道的电流表现出突触电流变化，涉及电动双层的形成、掺杂、增强电导率及ECL发射的关系。

图3 使用可穿戴ECL-TVS的手指康复监测

作者开发了一种个性化的可穿戴设备，利用ECL-TVS促进手指动作的康复，特别是手指弯曲这一日常生活中至关重要的功能（图4 a）。设备由红色、绿色和蓝色ECL发色团制成，并垂直固定在棕榈上，通过个性化手识别算法与图像分析相结合来精确识别手指动作（图4b）。当手指弯曲时，设备可靠地产生ECL排放，并记录下电气和ECL输出数据。在测试中，设备在食指、中指和环手指的弯曲过程中，成功地收集了数据并反馈（图4 c，d）。该方法能跟踪康复进度，并通过视觉反馈实时向用户提供指导。设备仅在手指运动时消耗动力，能够用标准便携电池运行并展示了良好的长期性能。

图4 使用可穿戴ECL-TVS的手指康复监测

作者开发了一种全彩ECL-TVS设备，用于实时心律失常的检测和可视化（图4）。该设备能够利用不同颜色的ECL发光体与SNN（脉冲神经网络）结合，准确地诊断并可视化不同类型的心律失常。图4 a显示了与正常或异常心跳相对应的ECG信号，通过SNN处理这些信号，能够有效地识别心律失常类型（如N、S、V、F、Q）。SNN通过模拟人脑的工作原理，结合突触与触觉功能，将ECG信号转化为稀疏的电尖峰列车，从而触发ECL发光进行诊断可视化（图4 b）。作者还证明了压力可以调节STDP（尖峰时间依赖性可塑性），这是大脑的学习规则，并且在施加压力后，ECL-TVS能够有效地提高诊断准确性（图4 c）。通过对不同压力下的学习，设备能够在高达84%的准确率下诊断心律失常，并通过ECL可视化结果（图4 d, e）。此外，ECL-TVS能够实现对不同心律失常类型（如N、S、V、F、Q）的实时可视化，展示了其在智能医疗保健中的应用潜力（图4 g, h）。

本文已证明触觉视觉突触设备在电气和光学监测身体部位运动方面具有广泛的医疗保健应用，特别是在个性化治疗、智能医疗保健和生理监测中。基于顶门的OECT技术开发的ECL-TVS，能够在栅极电压下调节其发射波长，覆盖完整的可见光范围。该设备通过脉冲栅场与机械接触事件相关的突触电流，与离子凝胶的发光相结合，完成触觉事件的感测、学习和可视化。尤其是，适合手掌和手指的可穿戴触觉视觉突触能有效促进手指康复，并跟踪电气和光学模式中的进度。此外，基于ECG数据学习的先进生理监测展示了更高的预测分析能力，能够根据患者数据趋势调整治疗方案。这种人造视觉突触的视觉反馈设备为未来的生物医学应用研究和新型发光材料、设备配置的开发奠定了基础。