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超薄压电传感器能解读渐冻症患者表情
来源:EET电子工程专辑
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作者:Weelsense
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发布时间: 2020-12-11
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MIT开发的传感器能很容易地贴在患者的脸上，测量肌肉的运动，例如一个微笑或是抽搐；藉由这种方法，病患能够以更自然的方式与他人交流，不需要仰赖目前使用的笨重、昂贵且通常非常难操作的的大型设备。
MIT开发的传感器能很容易地贴在患者的脸上，测量肌肉的运动，例如一个微笑或是抽搐；藉由这种方法，病患能够以更自然的方式与他人交流，不需要仰赖目前使用的笨重、昂贵且通常非常难操作的的大型设备。
美国麻省理工学院(MIT)的研究人员开发了一种超薄可穿戴式压电传感器，能可靠地解碼脸部张力(facial strain)并预测表情运动。这种技术正在对罹患肌萎缩性侧索硬化症(amyotrophic lateral sclerosis，ALS)的病人进行测试；这些又被称为“渐冻人”的病患之神经系统会逐渐退化，最后丧失控制肌肉的能力并因此无法再与他人交流。
MIT开发的传感器能很容易地贴在患者的脸上，测量肌肉的运动，例如一个微笑或是抽搐；藉由这种方法，病患能够以更自然的方式与他人交流，不需要仰赖目前使用的笨重、昂贵且通常非常难操作的的大型设备。
MIT Conformable Decoders小组旗下项目负责人、 LG Electronics媒体艺术与科学生涯发展教授Canan Dagdeviren表示，该技术与仰赖测量控制脸部肌肉的神经电活动之现有方法相较，具备显著的优势；“后者采用的装置是四四方方的硬件，可靠度也是个大问题，可能无法取得一致的结果，甚至在同一天内、同一个患者身上也是这样。”
其他也参与上述研究项目的团体，包括纽约州立大学水牛城分校(University of Buffalo)，以及新加坡的A*STAR微电子研究所。此项目研究初始成果最近被刊登于学术期刊《Nature Biomedical Engineering》，研究人员表示，在判别微笑、嘟嘴(pursed lips)以及张开嘴巴三种表情上，其装置的准确度已经达到75%。
目前研究团队正专注于针对两位ALS患者(一位男性、一位女性，以达到性别平衡)进行测试，结果显示该装置能准确辨识上述三种表情。该装置内含四个压电传感器，嵌入于硅氧树脂(silicone)薄膜；传感器本身是由氮化铝(aluminium nitride)制成，能侦测批皮肤的机械变形，并将之转化成能轻易被测量到的电压讯号。
研究人员还利用在健康志愿者提供的数据，开发了一种被称为数字影像校正的程序，能协助选择最实用的传感器布署位置。这些志愿者在脸上随机画黑白斑点的图案，然后以多摄影机拍摄同一范围的大量影像，包括微笑、抽搐脸颊或者是在嘴里念抹些特定字母的肌肉形状。这些影像经由特制软件处理分析，了解微小的点之间是如何关联，并因此判别在单一区域的肌肉拉力大小。
透过这种方式，能建立起一个响应不同运动组合的句子或是单字库。“我们能根据你可以做的动作，建立客制化的讯息；”Dagdeviren进一步指出，「基本上你可以创建上千种讯息，这是目前其他技术做不到的，一切都靠数据库的配置，并可以一次针对对特定一位患者或是一群患者来设计。
传感器收集到的数据会被传送到手持式处理装置中，利用研究人员开发的脸部表情运动判别算法进行分析。研究人员还表示，目前装置原型内含的传感器是有线的，未来将会改为更容易使用的无线模式。
MIT研究团队成员之一Farita Tasnim，是受到在20岁出头就不幸罹患渐冻症的已故霍金(Stephen Hawking)教授之启发；霍金是以红外线传感器直接感应他的脸颊表情以及在计算机屏幕上移动计算机鼠标。Tasnim 表示，众多大型设备开发不易、令人沮丧，也耗费许多时间；她致力于利用经过改善的程序来做决定。
“有大量临床实验正在针对一种特定疗法方进行测试；”Tasnim表示：“我们不只再依赖患本身，每天写报告并聆听患者是否感觉更好了？或者是变得更强壮？该装置还能用来让患者回报他们是否感觉更好或变得更强，提供追踪有效性的量化测量。”
编译：Judith Cheng 责编：Yvonne Geng
来源：EET电子工程专辑
免责声明：部分资料来源于网络，转载的目的在于传递与交流，并不代表赞同其观点或证实其真实性，亦不构成其他建议，同时不为其版权负责。如涉及侵权，请AG九游会，我们将会及时修改或删除。
邮箱：minjing.zou@weelsense.com
美国麻省理工学院(MIT)的研究人员开发了一种超薄可穿戴式压电传感器，能可靠地解碼脸部张力(facial strain)并预测表情运动。这种技术正在对罹患肌萎缩性侧索硬化症(amyotrophic lateral sclerosis，ALS)的病人进行测试；这些又被称为“渐冻人”的病患之神经系统会逐渐退化，最后丧失控制肌肉的能力并因此无法再与他人交流。
MIT开发的传感器能很容易地贴在患者的脸上，测量肌肉的运动，例如一个微笑或是抽搐；藉由这种方法，病患能够以更自然的方式与他人交流，不需要仰赖目前使用的笨重、昂贵且通常非常难操作的的大型设备。
MIT开发的传感器能侦测ALS患者的脸部表情。(图片来源：MIT)
接着脸部的运动能藉由该装置进行解读。这种传感器具备可延展性与柔软度，能让人感觉不到它的存在；而或许更重要的是，MIT研究人员指出，因为所利用的零组件很容易量产，该装置的成本可能仅需10美元左右。MIT Conformable Decoders小组旗下项目负责人、 LG Electronics媒体艺术与科学生涯发展教授Canan Dagdeviren表示，该技术与仰赖测量控制脸部肌肉的神经电活动之现有方法相较，具备显著的优势；“后者采用的装置是四四方方的硬件，可靠度也是个大问题，可能无法取得一致的结果，甚至在同一天内、同一个患者身上也是这样。”
其他也参与上述研究项目的团体，包括纽约州立大学水牛城分校(University of Buffalo)，以及新加坡的A*STAR微电子研究所。此项目研究初始成果最近被刊登于学术期刊《Nature Biomedical Engineering》，研究人员表示，在判别微笑、嘟嘴(pursed lips)以及张开嘴巴三种表情上，其装置的准确度已经达到75%。
目前研究团队正专注于针对两位ALS患者(一位男性、一位女性，以达到性别平衡)进行测试，结果显示该装置能准确辨识上述三种表情。该装置内含四个压电传感器，嵌入于硅氧树脂(silicone)薄膜；传感器本身是由氮化铝(aluminium nitride)制成，能侦测批皮肤的机械变形，并将之转化成能轻易被测量到的电压讯号。
(图片来源：MIT)
研究人员还利用在健康志愿者提供的数据，开发了一种被称为数字影像校正的程序，能协助选择最实用的传感器布署位置。这些志愿者在脸上随机画黑白斑点的图案，然后以多摄影机拍摄同一范围的大量影像，包括微笑、抽搐脸颊或者是在嘴里念抹些特定字母的肌肉形状。这些影像经由特制软件处理分析，了解微小的点之间是如何关联，并因此判别在单一区域的肌肉拉力大小。
透过这种方式，能建立起一个响应不同运动组合的句子或是单字库。“我们能根据你可以做的动作，建立客制化的讯息；”Dagdeviren进一步指出，「基本上你可以创建上千种讯息，这是目前其他技术做不到的，一切都靠数据库的配置，并可以一次针对对特定一位患者或是一群患者来设计。
传感器收集到的数据会被传送到手持式处理装置中，利用研究人员开发的脸部表情运动判别算法进行分析。研究人员还表示，目前装置原型内含的传感器是有线的，未来将会改为更容易使用的无线模式。
MIT研究团队成员之一Farita Tasnim，是受到在20岁出头就不幸罹患渐冻症的已故霍金(Stephen Hawking)教授之启发；霍金是以红外线传感器直接感应他的脸颊表情以及在计算机屏幕上移动计算机鼠标。Tasnim 表示，众多大型设备开发不易、令人沮丧，也耗费许多时间；她致力于利用经过改善的程序来做决定。
“有大量临床实验正在针对一种特定疗法方进行测试；”Tasnim表示：“我们不只再依赖患本身，每天写报告并聆听患者是否感觉更好了？或者是变得更强壮？该装置还能用来让患者回报他们是否感觉更好或变得更强，提供追踪有效性的量化测量。”
编译：Judith Cheng 责编：Yvonne Geng
来源：EET电子工程专辑
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