圖1. 機(jī)器學(xué)習(xí)輔助軟體電子。

??由于能夠反映人體的健康狀況，各種生理信號(hào)被廣泛地應(yīng)用于疾病的診斷與預(yù)防。然而，受到檢測(cè)時(shí)間和場(chǎng)合的限制，短期檢測(cè)具有很大的不確定性。因此，長(zhǎng)時(shí)間實(shí)時(shí)的生理信號(hào)監(jiān)測(cè)顯得尤為重要。

??長(zhǎng)期以來(lái)，受硬質(zhì)基底、非應(yīng)變、低生物相容性等限制，傳統(tǒng)的剛性傳感器并不適用于大應(yīng)變、粗糙表面的場(chǎng)景。其剛性形態(tài)使其不僅極大地影響佩戴體驗(yàn)，而且無(wú)法與皮膚緊密貼合，導(dǎo)致實(shí)際測(cè)量中信號(hào)會(huì)引入不少偽影、噪音甚至淹沒(méi)原始生理信號(hào)。而軟體電子的出現(xiàn)能夠解決這一問(wèn)題，基于軟體電子與皮膚相近的楊氏模量以及超薄可拉伸等特性，其與皮膚之間可以形成良好的界面，從而獲得高質(zhì)量生理信號(hào)。同時(shí)，高的人體相容性使得信號(hào)監(jiān)測(cè)過(guò)程不會(huì)影響人們的日常生活，從而提高佩戴舒適度與用戶(hù)體驗(yàn)，進(jìn)而拓展了信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模。大規(guī)模高質(zhì)量的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法的表現(xiàn)至關(guān)重要。另一方面，機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠賦予軟體電子器件“思考”的能力，使之不僅可以監(jiān)測(cè)信號(hào)，而且可以診斷信號(hào)。因此軟體電子與機(jī)器學(xué)習(xí)是相輔相成的關(guān)系。過(guò)去二十年間，各種新型材料的發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用為軟體電子提供了高速發(fā)展的基礎(chǔ)。軟體電子的發(fā)展為各種數(shù)據(jù)集的建立、擴(kuò)展、完善提供可靠的來(lái)源。同時(shí)，由于機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及GPU硬件的快速發(fā)展，使機(jī)器學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域爆發(fā)式增長(zhǎng)。因此軟體電子與機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合也就順理成章，近幾年來(lái)，科研工作者已經(jīng)在這個(gè)交叉學(xué)科領(lǐng)域進(jìn)行了廣泛的研究。

??綜上所述，軟體電子與機(jī)器學(xué)習(xí)相輔相成，相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)取得了豐富的成果。因此中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院周建華/喬彥聰團(tuán)隊(duì)與清華大學(xué)集成電路學(xué)院任天令團(tuán)隊(duì)對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行詳細(xì)分析與總結(jié)，在國(guó)際著名期刊Nano-Micro Letters上發(fā)表題目為“Soft Electronics for Health Monitoring Assisted by Machine Learning”的綜述論文，全文共86頁(yè)，4萬(wàn)余詞。本文第一作者兼共同通訊作者為中山大學(xué)喬彥聰助理教授，中山大學(xué)周建華教授與清華大學(xué)任天令教授為通訊作者。該工作得到了國(guó)家自然基金重點(diǎn)項(xiàng)目與青年項(xiàng)目，科技部項(xiàng)目，廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目，深圳市優(yōu)秀科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)項(xiàng)目以及廣東省傳感技術(shù)與生物醫(yī)療儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的支持。本文詳細(xì)介紹了各種新型軟體電子材料，隨后回顧了基于這些軟體電子器件檢測(cè)的生理信號(hào)，并重點(diǎn)回顧了機(jī)器學(xué)習(xí)的各種算法在軟體電子的應(yīng)用。最后討論了機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的軟體電子系統(tǒng)的展望、挑戰(zhàn)和總結(jié)。

綜述要點(diǎn)：

??1. 介紹了用于健康監(jiān)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)輔助軟體電子，并依次討論了軟體電子材料、生理信號(hào)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及它們之間的關(guān)系；

??2. 通過(guò)在軟體電子應(yīng)用中的代表性例子，闡釋并總結(jié)了經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理；

??3. 概述了機(jī)器學(xué)習(xí)輔助軟體電子在健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的潛在挑戰(zhàn)，展望了未來(lái)研究方向。

??軟體電子器件之所以在成本、舒適度、信號(hào)質(zhì)量、系統(tǒng)性、持續(xù)性等方面展現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)，關(guān)鍵在于各種新型軟體材料。因此，文章介紹了應(yīng)用于軟體電子領(lǐng)域的各種納米材料，包括碳納米管、石墨烯、MXene、銀納米線、水凝膠、納米織物以及液態(tài)金屬。軟體材料需要經(jīng)常工作在彎曲和伸展環(huán)境下，所以需要經(jīng)受大應(yīng)變而不損壞。同時(shí)在應(yīng)用于生理信號(hào)監(jiān)測(cè)時(shí)，軟體材料需要與人體形成良好的界面。在此要求下，需要設(shè)計(jì)材料結(jié)構(gòu)、厚度、形貌、生物兼容性等多個(gè)參數(shù)，保證在各種可能出現(xiàn)的環(huán)境下能夠正常工作。此外，為了實(shí)現(xiàn)軟體材料的商業(yè)化應(yīng)用，還要綜合考慮制備效率和成本效益等問(wèn)題。 

圖2.石墨烯基軟體電子的微結(jié)構(gòu)和制備過(guò)程。

??人體在日常生活中會(huì)產(chǎn)生多種生理信號(hào)，文中詳細(xì)介紹了軟體電子用于監(jiān)測(cè)脈搏、呼吸、人體運(yùn)動(dòng)、眼內(nèi)壓、發(fā)聲、觸覺(jué)、心音、腦電、心電、肌電、眼電等各種生理信號(hào)。針對(duì)以上信號(hào)的不同特點(diǎn)以及微弱、易受干擾、偽影及噪音多等通性，需要設(shè)計(jì)不同性能要求的軟體電子器件。為了獲得高質(zhì)量生理信號(hào)，在檢測(cè)過(guò)程中，軟體電子與皮膚間的緊密接觸對(duì)信號(hào)質(zhì)量至關(guān)重要。 

圖3.用于脈搏和呼吸的軟體傳感器。

??如前所述，軟體電子發(fā)展帶來(lái)的顯而易見(jiàn)的優(yōu)勢(shì)是大大提高了生理信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)量和質(zhì)量，從而進(jìn)一步優(yōu)化了機(jī)器學(xué)習(xí)算法的表現(xiàn)。其中，經(jīng)典算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都在其中扮演了重要角色。結(jié)合軟體電子實(shí)例，本文首先討論了降維算法包括主成分分析(PCA)、線性判別分析(LCA)、傅里葉變換和小波變換，以及經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法包括高斯樸素貝葉斯(GNB)、支持向量機(jī)(SWM)、動(dòng)態(tài)時(shí)間校正(DTW)、kNN、K-Means和決策樹(shù)等。另外，由于易于構(gòu)建和功能強(qiáng)大的特點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法也迅速得到了廣泛的研究。文中詳細(xì)回顧了全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)在軟體系統(tǒng)中的應(yīng)用。 

圖4.軟體系統(tǒng)檢測(cè)并用主成分分析處理信號(hào)。 

圖5.軟體系統(tǒng)檢測(cè)并用高斯樸素貝葉斯處理信號(hào)。

 圖6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示意圖。

??最后，文章列舉了目前軟體電子與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域仍待克服的挑戰(zhàn)。在傳感材料方面，重復(fù)性和良品率有待提升；軟體材料的生物相容性以及其與皮膚或排泄物的相互影響也需要綜合考慮。另外，在封裝材料方面，大多仍然是基于高密度聚合物如PDMS和Ecoflex等，透氣性、透水性不佳，限制了皮膚的新陳代謝。為了實(shí)現(xiàn)軟體系統(tǒng)，電路和其他部分也有待發(fā)展為軟體形態(tài)。

??對(duì)于軟體電子與算法結(jié)合方面，作者在軟硬件方面都提出了進(jìn)一步優(yōu)化的方案。在軟體件方面，建立更多符合標(biāo)準(zhǔn)的軟體電子器件采集的信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)，避免冗余工作并提供一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)去判斷器件和算法的表現(xiàn)；生理信號(hào)的測(cè)試方法也需要標(biāo)準(zhǔn)化；提出更符合軟體電子器件的算法以進(jìn)一步擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)在軟體電子領(lǐng)域的應(yīng)用；通過(guò)物理信號(hào)和化學(xué)信號(hào)相結(jié)合，挖掘更多生理信息；充分發(fā)揮Yolo、Faster R-CNN、transformer等新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大功能并與軟體電子結(jié)合。在硬件方面，實(shí)現(xiàn)軟體集成電路，增加軟體系統(tǒng)中計(jì)算單元密度，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模算法的原位運(yùn)行；研究先進(jìn)的軟體材料與制備工藝，實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的軟體系統(tǒng)。

??綜上所述，基于納米材料的智能軟體系統(tǒng)具有光明的應(yīng)用前景。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輔助下，軟體電子有望在日常生活中實(shí)現(xiàn)疾病的實(shí)時(shí)診斷和預(yù)防，減輕醫(yī)療系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)。

??論文鏈接：https://link.springer.com/article/10.1007/s40820-023-01029-1 

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