基于OECT与丝网印刷逻辑电路的可配置超紧凑肌电记录电极内核

《Small Structures》:Configurable Ultracompact Electrode Kernel for Electromyography Recordings Using Screen Printed Logic Circuits Based on Organic Electrochemical Transistors

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年11月01日 来源:Small Structures 8.9

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  利用矩阵电极进行高密度肌电(EMG)记录需要复杂的硬件和大量布线。本文展示了基于有机电化学晶体管(OECTs)的丝网印刷多焊盘电极内核(electrode kernel)的概念。每个内核集成了八个基于OECT的EMG传输通道和一个基于OECT的3–8译码器(d

  
利用矩阵电极进行高密度肌电(EMG)记录需要复杂的硬件和大量布线。本文展示了基于有机电化学晶体管(OECTs)的丝网印刷多焊盘电极内核(electrode kernel)的概念。每个内核集成了八个基于OECT的EMG传输通道和一个基于OECT的3–8译码器(decoder)用于通道选择;三个输入端将八个通道之一设置为导通状态,其余通道则被阻断,从而允许EMG信号从所选皮肤电极焊盘路由至电生理放大器(electrophysiological amplifier)的输入端。该器件在实验室中以及实时EMG记录过程中(将内核置于执行肌肉收缩的受试者手臂上)的功能得到了验证。由该内核记录的信号与使用基准EMG电极(benchmark EMG electrode)采集的信号在质量上相似,尽管信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)较低。这主要是由于皮肤焊盘尺寸较小,增加了电极–皮肤接触的阻抗(impedance)。多个内核可集成以进一步增强可配置性,并实现相关肌肉区域上的皮肤焊盘选择,从而降低放大和采集硬件的复杂度。此外,在适形基底(conformable substrates)上进行丝网印刷使得不同形状和尺寸的多焊盘电极的可规模化制造成为可能,可针对特定可穿戴应用进行定制。
研究背景方面,表面肌电(EMG)可通过将电极置于皮肤表面来记录肌肉电活动,记录的EMG信号可用于估计用户运动意图并转化为外部设备指令,即肌电控制(myoelectric control),是人机接口的重要方向,应用涵盖虚拟现实(VR)、假肢及康复等领域。传统方法依靠手动确定最佳记录位置,过程缓慢且在肌肉结构复杂的区域(如前臂)尤为困难。高密度肌电(HD-EMG)通过记录焊盘网格覆盖较大皮肤面积,提供肌肉激活的拓扑图,消除了手动定位的需求,但需要复杂电子设备和大量通道的处理。已有研究表明,经过适当选择的少量通道子集(如16通道)可实现与全部192通道相近的在线手势识别性能,且最相关通道的位置具有高度受试者特异性。这促使研究人员开发一种集成高通道数与通道选择电子电路的可配置电极,以在保持高密度电极接口判别力的同时使用简单的低通道数记录设备。有机电化学晶体管(OECTs)因其高跨导、低电压操作和机械柔性而成为有吸引力的技术方案,基于PEDOT:PSS的OECT通过体相离子–电子耦合工作,适用于电生理测量。然而,现有基于OECT的传感器阵列均未实现可在线配置的电极选择以将少量通道子集路由至记录系统。在此背景下,研究人员提出了一种新型可配置超紧凑电极内核,集成了丝网印刷的基于OECT的3–8译码器电路与八个基于OECT的EMG传输通道,构成8选1多路复用器(multiplexer),仅用三条数字控制线即可选择一个活动通道,显著降低布线复杂度。多个内核排列成矩阵可形成可扩展、可重构的HD-EMG接口。该工作的重要意义在于:验证了丝网印刷OECT电路作为可配置EMG接口的可行性,其规模化制造工艺可实现大面积多焊盘电极阵列的制造,为在线肌电控制提供灵活的通道选择,同时显著降低传统高密度EMG系统的硬件需求。

在技术方法方面,研究人员采用丝网印刷工艺在柔性聚合物基底(PET和可拉伸双层TPU)上逐层沉积银墨、PEDOT:PSS、碳墨、介电墨和电解质等材料,制造包含OECT传输通道和3–8译码器电路的多焊盘电极内核,每张印刷 sheet 包含24个内核(912个OECT控制192个皮肤电极焊盘),共需至少11个丝网印刷步骤。器件表征使用半导体参数分析仪和数字存储示波器测量OECT及译码器电路的输出特性,并通过重复弯曲测试和盐溶液浸泡测试评估机械稳定性与耐汗性。EMG记录实验按照赫尔辛基宣言进行,受试者签署知情同意书,将OCEK与商用Ag/AgCl预凝胶电极并排放置于前臂桡侧腕伸肌(extensor carpi radialis)上,使用水凝胶圆片改善电极–皮肤接触,信号经生物医学放大器(Quattrocento, OTBioelettronica)以2048 Hz采样频率和10–500 Hz带通滤波记录,OCEK通过配备Arduino Nano微控制器的定制控制板生成三路数字控制信号进行实时配置。

研究结果方面,在"基于丝网印刷OECT的可配置电极内核"部分,研究人员设计并集成了OCEK模块化单元,包含八个圆形电极焊盘(直径3 mm,间距8 mm,2×4排列),通过译码器的三个地址位(A、B、C)激活八个输出通道(Q1–Q8)之一,使对应OECT传输通道处于导通状态,实现EMG信号从电极焊盘经OECT通道路由至外部放大电路。独立OECT测试表明,不同几何尺寸的器件在EMG带宽内均表现出稳健的开关行为,矩形通道制造良率优于叉指设计;传输通道OECT的沟道宽度为1000 μm、长度为100 μm,译码器逻辑电路需30个OECT(W/L为150/100 μm),数字高输出电压设计为1.3 V。在PET和TPU两种基底上印刷的电路均功能完整。译码器方案相比移位寄存器方案(需156个OECT)显著降低了电路复杂度和占用面积(15×40 mm2 vs. 50×50 mm2),提高了制造良率。在"器件表征"部分,正弦电压测试信号验证了所选OECT通道可在相关频率范围内传输低电压输入并保持输入幅度,非选中通道有效隔离无串扰,八个通道顺序激活验证了译码器逐一选定单一活动路径的正确性;印刷银互连电阻(约20 Ω)相对电极–皮肤阻抗(数十至数百kΩ)可忽略;1000次弯曲循环(弯曲半径约10 mm)后OECT特性无显著退化,100 mM NaCl溶液浸泡70分钟后器件保持稳定工作,银导体水中浸泡16小时后电阻平均下降1.5%,未观察到水吸收或膨胀。在"OCEK用于EMG记录的实验评估"部分,实时EMG记录显示OCEK与基准电极在静息期(0–2.5 s)和肌肉收缩期(2.5 s后)捕获的信号定性相似,但OCEK的RMS幅度较低(收缩期175.9 μV vs. 562 μV),静息期RMS相当(47.6 vs. 48.5 μV),SNR较低(11.5 dB vs. 21.3 dB),但两者功率谱密度(PSD)高度相关(相关系数≈0.96),OCEK表现出150 Hz以上高频分量的低通滤波效应。通过将预凝胶Ag/AgCl电极直接连接至OECT漏极端(旁路印刷电极焊盘)的对照实验表明,信号衰减主要源于较小印刷银焊盘(覆水凝胶)引起的电极–皮肤阻抗增加,而非OECT电路本身。通道阻断能力实验显示,移除活动通道下水凝胶后第二次收缩仅被基准电极记录,OCEK输出未受阻断通道信号污染,验证了稳健的通道隔离能力。八个通道顺序激活记录(每8 s切换一次,总时长64 s)显示通道切换产生明显伪迹(电压尖峰达14 mV,阻尼振荡持续约2 s),归因于PEDOT:PSS基OECT的非对称动态切换行为导致译码器子电路传播延迟差异,通过切换期间信号消隐自动去除;尽管存在轻微伪迹(归因于肌肉隆起引起的电极–皮肤界面瞬态扰动),OCEK可靠捕获了所有通道的EMG爆发,验证了顺序多通道记录的功能可行性。切换伪迹并非关键问题,因为焊盘选择预期仅在系统校准或重校准期间偶尔进行,选定最优通道后系统可以固定配置运行在线记录。

讨论部分总结:研究人员讨论了译码器与移位寄存器两种逻辑电路方案的权衡,指出译码器设计更简单、所需OECT更少(30 vs. 156),制造良率更高、占用面积更小;内核设计支持任意几何形状和焊盘分布,兼容PET、TPU和纺织品等多种基底,为可穿戴和电子纺织品平台集成提供了新机会。结论部分翻译如下:本文提出了一种用于EMG记录的超紧凑可配置电极内核,将八个丝网印刷OECT基EMG传输通道和一个丝网印刷3–8译码器电路直接集成在皮肤电极焊盘下方。该架构仅用三条数字控制线即实现8:1的通道缩减,降低了布线复杂度,支持面向目标信号采集的自适应电极配置。内核可设计为不同形状和尺寸的焊盘,并可作为可配置电极的核心组件,允许选择活动焊盘子集,例如位于信号采集或模式分类最相关位置上的焊盘。对不同几何尺寸的独立OECT进行了表征以指导设计,所得丝网印刷电路表现出有效切换行为:活动通道传输EMG信号,而非导通OECT传输通道保持完全阻断。OCEK通过受控测试信号和自愿肌肉收缩期间前臂在体EMG记录得到验证,结果表明该器件可从OCEK任意可用焊盘路由EMG信号,且无来自阻断通道的串扰。尽管记录的信号与商用Ag/AgCl基准电极保持定性相似的特征,但表现出略高的基线噪声和降低的电压幅度,可能归因于电极–皮肤界面阻抗的差异,推测由接触焊盘面积较小所致。总体而言,这些结果证实了使用丝网印刷OECT基电路作为可配置EMG接口的可行性。丝网印刷工艺使得更大尺寸多焊盘电极阵列的可规模化制造成为可能,可缠绕于前臂周围,为在线肌电控制提供灵活的通道选择,同时显著降低传统高密度EMG系统的硬件需求。
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