近期，微电子学院古元冬教授在柔性氮化铝（AlN）压电薄膜传感器研究领域取得重要进展。相关工作以“Decoding of facial strains via conformable piezoelectric interfaces (通过压电传感器解码面部变化)”为题，发表于《Nature： Biomedical Engineering》。

由于肌肉逐渐无力和萎缩，肌萎缩性侧索硬化症（ALS）患者最终将难以开口讲话。目前帮助非语言交流的设备往往受高计算负荷、体积庞大、人机交互不便等因素的制约而无法得到普遍采用。若能将精确监测软组织生物运动学的方法（如因面部形变导致的的皮肤应力）用于计算和识别不同的面部活动，将可以帮助无法利用传统通信手段说话或互动的患者进行准确、即时的非语言交流。在此背景下，古元冬教授的团队和麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）的Dagdeviren教授团队合作，对用于解码面部肌肉应力和预测面部运动学的柔性集成系统，面部表情推理解码器（cFaCES），进行了设计和测试。实验证明，cFaCES对表皮应力能够进行时域和空间域的同时监测；并实时解码不同的面部变化特征。

该研究完整地介绍了cFaCES从材料、设计、加工、理论计算、到模拟和验证的全过程。其传感部分由含氮化铝（AIN）压电薄膜的聚二甲基硅氧烷（PDMS）组成。cFaCES传感器（图表1-3）仅由2个2×2的AIN压电元器件阵列组成，可以降低面部运动实时解码（RTD）的数据处理量，从而以较低的成本和计算负荷实现精确解码。该传感器的响应时间很快（5毫秒），可以捕捉几乎所有的面部肌肉活动。 使用PDMS这一具有与人表皮弹性相当的基材，可以将cFaCES传感器像“创可贴”一样贴敷到皮肤的任何区域，从而在不引起任何过敏反应的情况下，快速、准确地解读面部表情变化。此外，AlN压电层与CMOS的兼容性可实现cFaCES传感器的大规模制造；而AlN这一压电材料的无铅特性可以使其更适用于临床环境中。由于cFaCES传感器超薄的材质和良好生物相容性，使用厚度为40 μm的医用胶带就可以将其牢固地贴附在皮肤上，不会对面部皮肤产生损伤。

针对健康个体和ALS患者的体内实验和进一步的评估表明，使用cFaCES进行面部表情变化测量具有良好的可预测性，可再现性和灵敏性，并可以实现RTD和个人面部动作的分类。这也为如ALS等神经肌肉疾病患者提供一种非语言交流的潜在替代方法。

麻省理工学院媒体实验室的Farita Tasnim和Canan Dagdeviren教授为论文通讯作者。第一作者为该实验室研究员孙韬博士。实验所用柔性AlN薄膜传感器为孙韬博士和古元冬教授在新加坡微电子研究院所设计和加工的。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41551-020-00612-w

图表1

图表2

图表3

（编辑：王治宜，审核：古元冬）