隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)技術(shù)的進步，精確地了解人體器官（如心臟、皮膚等）的生物力學(xué)特性，對疾病的診斷、治療效果的評估以及術(shù)后監(jiān)控等方面都至關(guān)重要。

傳統(tǒng)的金屬應(yīng)變片雖然應(yīng)用廣泛，但其靈敏度通常較低，不能精確捕捉到軟組織表面微小的應(yīng)變變化，在生物力學(xué)監(jiān)測中有較大局限性。

此外，多數(shù)應(yīng)變片通常只能在單一方向上檢測應(yīng)變，這限制了其在多方向動態(tài)環(huán)境下的應(yīng)用。例如，心臟等器官在跳動時不僅存在復(fù)雜的形變，還涉及到不同方向的應(yīng)變變化，這使得傳統(tǒng)的應(yīng)變片難以滿足監(jiān)測需求。

基于此，復(fù)旦大學(xué)光電研究院宋恩名課題組意識到需要開發(fā)一種新型的可植入/可穿戴的生物兼容性應(yīng)變貼片，以便既能提升靈敏度、又能在多方向乃至全軸向上實現(xiàn)高精度的應(yīng)變檢測，最終面向腦心血管疾病監(jiān)測與病理定向。

圖 | 宋恩名（來源：DeepTech）

超薄單晶硅材料因其高靈敏度和優(yōu)異的機械性能成為了理想的選擇。因此這項研究旨在解決幾個關(guān)鍵問題：

提升生物力學(xué)監(jiān)測設(shè)備的靈敏度，以便能夠檢測到更加微小的應(yīng)變變化；

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提供多方向的應(yīng)變檢測能力，能夠在動態(tài)的軟組織上進行精確的應(yīng)變監(jiān)測，尤其是對腦心血管疾病如心肌梗死病理進行定向與定位；

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解決傳統(tǒng)應(yīng)變片在生物相容性和動態(tài)操作穩(wěn)定性方面的不足，提出一種可植入、穩(wěn)定運行且可降解的方案，從而避免患者術(shù)后二次手術(shù)的風(fēng)險。

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通過多學(xué)科交叉與各方的協(xié)同合作，宋恩名與來自材料科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的研究者們通力合作，開發(fā)出一種多方向應(yīng)變傳感器，用于監(jiān)測軟組織生物力學(xué)。

借此展示了一種可植入和可穿戴的應(yīng)變片設(shè)備，其結(jié)合了多個超薄單晶硅傳感器，能夠用于動態(tài)地監(jiān)測生物組織表面的多方向應(yīng)變分布。

器件滿足了生物醫(yī)學(xué)研究和臨床治療中的重要需求，展示了其廣泛的應(yīng)用前景，能用于從心臟脈搏監(jiān)測到面部表情識別，再到眼內(nèi)壓評估等多種場景。

特別令人印象深刻的是，該設(shè)備能夠在體內(nèi)評估心臟疾病并準確定位病理方向，具有集成到全降解植入物中的潛力。

（來源：Science Advances）

這一成果主要基于超薄單晶硅納米薄膜的全向應(yīng)變傳感器，在未來的潛在應(yīng)用包括：

1、醫(yī)療領(lǐng)域的軟組織生物力學(xué)監(jiān)測：可用于實時監(jiān)測心臟、眼角膜等組織的動態(tài)力學(xué)變化，幫助診斷和跟蹤心臟疾病（如心肌梗死、心律失常）及青光眼等病癥。

2、可穿戴設(shè)備：能夠集成到智能可穿戴設(shè)備中，用于監(jiān)測人體運動和健康狀況，如心跳、血壓等，提供便捷的日常健康管理。

3、植入式生物電子設(shè)備：由于其生物兼容性和可降解性，傳感器可作為長期植入裝置，避免二次手術(shù)，應(yīng)用于術(shù)后恢復(fù)監(jiān)測和疾病預(yù)防。

4、面部表情識別和人機交互：該設(shè)備能夠檢測面部肌肉的微小運動，可應(yīng)用于表情識別、虛擬現(xiàn)實及增強現(xiàn)實系統(tǒng)中。

日前，相關(guān)論文以《基于超薄晶體硅的全向應(yīng)變計，用于可植入/可穿戴軟組織生物力學(xué)的表征》（Ultrathin crystalline silicon–based omnidirectional strain gauges for implantable/wearable characterization of soft tissue biomechanics）為題發(fā)在 Science Advances[1]。

Bofan Hu 是第一作者，宋恩名擔(dān)任通訊作者。

圖 | 相關(guān)論文（來源：Science Advances）

下一步課題組計劃將應(yīng)變傳感器陣列化，以覆蓋更大范圍的軟組織，實現(xiàn)多點高精度的應(yīng)變分布檢測。

同時，其計劃結(jié)合人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，利用大量實驗數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，自動識別和分類不同的生理信號和病理狀態(tài)。

通過多傳感器陣列與深度學(xué)習(xí)算法的結(jié)合，預(yù)計將能實現(xiàn)更復(fù)雜的心臟疾病的實時診斷，并能預(yù)測病變區(qū)域的發(fā)展趨勢。這將大大提升設(shè)備的智能化水平，為臨床提供更精確的治療決策支持。

參考資料： 1.Hu, B., Xu, D., Shao, Y., Nie, Z., Liu, P., Li, J., ... & Song, E. (2024). Ultrathin crystalline silicon–based omnidirectional strain gauges for implantable/wearable characterization of soft tissue biomechanics.Science Advances, 10(41), eadp8804.

來源： DeepTech深科技

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