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本研究的主要作者包括Yu-Hsiang Hsu、Yi-Xun Wang、Chia-Hao Shih、Meng-Siou Li、Sheng-Wen Huang、Tian-Tz Lin、Ming-Yen Hsiao和Tyng-Guey Wang。他们分别来自国立台湾大学的应用力学研究所、先进技术研究生院、物理医学与康复系以及国立台湾大学医院。该研究于2025年2月20日发表在期刊《Smart Materials and Structures》上，文章编号为034024。
本研究的主要科学领域是智能材料与结构，特别是可穿戴传感器在吞咽功能监测中的应用。吞咽困难（dysphagia）是一种常见的健康问题，通常由神经性疾病、进行性疾病或风湿性疾病引起，可能导致营养不良、脱水、吸入性肺炎甚至死亡。传统的吞咽功能评估方法包括患者自述、体格检查和仪器辅助诊断（如视频透视吞咽检查、纤维内镜吞咽检查和超声检查），但这些方法通常需要高端设备且仅限于医院使用，限制了其在临床实践中的可及性。
本研究的背景知识包括吞咽过程中舌骨（hyoid bone, HY）和甲状软骨（thyroid cartilage, TH）的运动对吞咽功能的关键作用。HY和TH的运动直接影响吞咽过程中的气道保护机制，如会厌反转、声门关闭和上食管括约肌的开放。然而，现有的传感器大多较为僵硬，可能会限制皮肤变形，从而无法准确监测HY和TH的运动。因此，本研究旨在开发一种超柔性的压电吞咽贴片传感器（Swallow Patch Sensor, SPS），能够无创地监测HY和TH的运动，并评估其在吞咽过程中的贡献。
本研究包括以下几个主要步骤：
传感器设计与开发
研究团队开发了一种基于聚偏氟乙烯-三氟乙烯共聚物（P(VDF-TrFE)）微纤维的压电传感器，并将其封装在硅橡胶（RTV-SR）中。这种设计使传感器具有极高的柔韧性，能够跟随吞咽过程中皮肤的自然变形。传感器的核心材料通过静电纺丝技术制备，并在制造过程中进行了极化处理。传感器的电极由银和石墨烯导电聚合物组成，以保持在大变形下的电导率。
传感器性能评估
研究团队通过实验评估了传感器的机械性能和电学性能。结果表明，该传感器能够承受高达20%的拉伸应变，并且在循环拉伸实验中表现出良好的重复性。传感器的柔韧性使其能够准确捕捉HY和TH运动引起的皮肤微小变形。
传感器位置优化
为了确定传感器的最佳位置，研究团队在不同位置（∆HY和∆TH分别为5mm、10mm和15mm）进行了实验，并分析了传感器信号的波形特征。实验发现，传感器信号的两个峰值分别对应HY和TH的上升和下降运动，且信号波形与HY和TH的运动轨迹高度相关。
超声验证实验
为了验证传感器的准确性，研究团队使用喉部超声成像系统同时监测HY和TH的运动，并将超声图像与传感器信号进行对比。通过Python程序分析超声视频，提取HY和TH的运动轨迹，并与传感器信号进行匹配。结果表明，传感器能够准确捕捉HY和TH的运动时间和空间信息。
年龄组对比实验
研究团队将健康受试者分为三个年龄组（18-25岁、25-50岁和50岁以上），并使用传感器比较了各组之间的吞咽性能。实验结果显示，50岁以上组的TH运动时间显著长于年轻组，且TH的上升速度较慢。此外，研究还发现HY的激活时间早于TH，且这种时间差随着年龄的增长而增加。
传感器性能
实验表明，该传感器能够承受高达20%的拉伸应变，并且在循环拉伸实验中表现出良好的重复性。传感器的柔韧性使其能够准确捕捉HY和TH运动引起的皮肤微小变形。
传感器位置优化
实验发现，传感器信号的两个峰值分别对应HY和TH的上升和下降运动，且信号波形与HY和TH的运动轨迹高度相关。最佳传感器位置为∆HY和∆TH在5mm至15mm之间。
超声验证
超声图像与传感器信号的对比结果显示，传感器能够准确捕捉HY和TH的运动时间和空间信息。传感器信号的第一个和第二个峰值分别对应HY和TH的上升和下降运动。
年龄组对比
实验结果显示，50岁以上组的TH运动时间显著长于年轻组，且TH的上升速度较慢。此外，HY的激活时间早于TH，且这种时间差随着年龄的增长而增加。
本研究开发了一种超柔性的压电吞咽贴片传感器（SPS），能够无创地监测HY和TH的运动，并评估其在吞咽过程中的贡献。该传感器具有高柔韧性，能够准确捕捉吞咽过程中皮肤的自然变形，并通过信号波形反映HY和TH的运动轨迹。实验结果表明，该传感器能够用于评估不同年龄组的吞咽性能，并为吞咽困难的诊断和康复提供重要依据。
创新性传感器设计
本研究开发了一种基于P(VDF-TrFE)微纤维的超柔性压电传感器，能够无创地监测HY和TH的运动。
多模态验证
研究团队通过喉部超声成像系统验证了传感器的准确性，确保了研究结果的可靠性。
年龄组对比
本研究首次使用传感器比较了不同年龄组的吞咽性能，为吞咽功能的老化研究提供了新视角。
本研究的传感器设计和方法可广泛应用于其他生理信号的监测，如呼吸、心跳等。此外，该研究为开发其他类型的可穿戴传感器提供了重要的设计参考。