理大高等研究院傑出學人講座：新加坡南洋理工大學陳曉東教授主講「貼合型生物電子介面」

陳教授在演講伊始時指出，人機介面領域正經歷範式轉移。他提到，這種互動模式正從視覺介面逐步拓展至自然語言，最終發展為人類可透過五感與機器互動的多模態體驗，實現真正的沉浸式人機交互。

他解釋，電極變形與皮膚拉伸會顯著影響電極與身體組織之間的阻抗，導致生物電子監測過程中出現訊號誤差及雜訊。由於皮膚本身能產生生物電訊號，拉伸會擾亂電極介面的電荷分佈，短暫性干擾皮膚電位。柔性、貼膚式感測器對機械變形尤為敏感——拉伸、彎曲或扭轉都會影響裝置的幾何結構與電性，進而引發訊號誤差、運動偽影及波形失真。訊號誤差是由於感測器的基線讀數偏離其真實原始值，這可削弱長期監測的可靠性。運動偽影則因裝置與皮膚間的相對移動產生瞬時尖峰與雜訊，可能掩蓋生理訊號。訊號失真則源於非線性應變效應及各向異性變形，改變了波形形狀，並降低了數據解讀及機器學習模型的準確性。

陳教授亦指出，水響應性超收縮聚合物（WRAP）薄膜等材料，在接觸水分時會因分子結構變化和吸水作用而令物料發生超收縮，使電極能緊密貼合身體組織。這項仿生技術是受蜘蛛絲的超收縮特性啟發，感測器可先放在組織表面上，在外部刺激下與表面緊密貼合。術中神經生理監測（IONM）利用誘發電位、腦電圖（EEG）及肌電圖（EMG）等多種技術評估手術期間病人神經系統的完整性，利用即時訊號回饋，以確保手術安全及預防對神經結構造成損傷。適形生物電子介面有望與生物系統無縫整合；然而，如何令物料即使在變形情況下依然維持訊號保真度，從而確保可靠的人機交互，仍是該領域面臨的重大挑戰。

隨後的問答環節由智能可穿戴系統研究院副院長、軟材料及器件講座教授鄭子劍教授主持。現場及線上觀眾與陳教授展開了深入的交流與討論。

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