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近期，Texas A&M University的研究者在《Nature Biomedical Engineering》杂志发表文章，报道了一种皮肤状的、柔性的且MRI兼容的皮表电极阵列，该电极阵列可贴在皮肤上进行肌电信号的采集，也可贴在头皮上进行EEG信号的采集。传统的EEG电极在每次测量时需要打脑电膏，并且脑电膏在一定时间后会干燥，导致采集到的EEG信号质量降低，不能实现长时间的高质量EEG信号的采集；另一方面，传统EEG电极每次测量完后需要从被试头上取下。而本文报道的这种柔性电极阵列最大的特点是，一旦粘贴到头皮上，不需要把电极取下来（不影响被试正常的一切活动），并且可实现连续多天的高质量EEG信号的采集。此外，这款柔性的表皮电极阵列还是MRI兼容的，可实现MRI-EEG的同步采集。你说酷炫不酷炫。接下来，就让小编带大家一起来领略下这款酷炫的柔性电极阵列。
皮肤状柔性电极阵列是怎么制作的？
小编只能告诉你大概的制作过程是这样的，具体的工艺建议感兴趣的朋友可以查看原文（需要原文的朋友可以给小编留言，小编发给你额）：在硅片上铺上柔性基底，然后通过一定的技术依次在柔性基底上沉积上不同的材料，接下来再沉积上一层Cr/Au（铬/金）作为电极位点和引线，最后再铺上一层绝缘层把引线部分覆盖上，只暴露出电极位点（如下图a、b所示）。
图1制备好的柔性电极阵列如下图所示，是不是很酷炫，可以随便折，不怕断：
图2柔性电极阵列应用于肌电信号采集并控制患者假肢 研究者把研制的8通道柔性电极（下图a）贴在一名装有神经假肢的患者上手臂（下图b），可以看到，当这名患者意图做出不同的手臂动作时（如屈肘、伸肘、腕内旋、腕外旋、屈腕、伸腕、握拳、张手等），8通道柔性电极可以稳定地记录到不同模式的肌电信号（下图c）。结合机器学习算法，可通过记录到的肌电信号识别出被试不同动作，进而控制假手做出相应的动作（下图d）。
图3全脑EEG信号的长期稳定测量 毕竟，上述实验中的肌电信号幅度还是比较大的，频率也是比较高的，那么所制备的柔性电极阵列能否稳定地采集到幅度小、频率低的EEG信号呢？接下来，研究者为了验证所制备的柔性电极阵列可以作为EEG电极，研制出具有68个电极位点的柔性电极阵列，按照10-20导联系统佩戴在健康被试的头上，为了和传统的EEG电极作对比，4个商用的EEG电极安装在被试的Fz、Cz、Pz和Oz这四个位置上（下图a所示）。图中E1、E2表示的是柔性电极阵列上的两个电极位点，而Pz是传统的商用EEG电极。
研究者采用经典的听觉Oddball实验范式诱发被试的P3成分，从下图b可以看出，柔性电极记录到的ERP成分幅度与传统的商用EEG电极效果相当。
此外，传统的EEG电极在每次测量时需要打脑电膏，并且脑电膏在一定时间后会干燥，导致采集到的EEG信号质量降低，不能实现长时间的高质量EEG信号的采集；另一方面，传统EEG电极每次测量完后需要从被试头上取下。而这种柔性电极阵列一旦粘贴到头皮上，不需要把电极取下来（不影响被试正常的一切活动），并且可实现连续多天的高质量EEG信号的采集。从图c可以看出，即使柔性电极在被试头上连续带了5天，所记录到的P3波的幅度几乎没有减小，验证了该柔性电极可以长期稳定记录。
图4下图d表示柔性电极E1、E2与商用电极Pz在5天的时间内P3成分的幅度变化（这里大家需要注意，商用电极Pz每天使用的时候需要重新打脑电膏，用完取下清洗；而柔性电极阵列这5天内是一直佩戴在被试头上的！），同样可以得出柔性电极可以长期稳定记录EEG信号的结论。
图5柔性EEG电极MRI兼容性的测试 这种EEG电极能不能与MRI兼容？要回答这个问题，只能直接上实验了，俗话说，“是骡子是马，拉出来溜溜”。下图c表示的是在MRI过程中记录到的EEG和心电ECG信号，可以看出MRI对两者信号的干扰还是蛮大的；但是经过标准的去干扰处理之后，得到的EEG和ECG信号质量还是蛮好的（下图d）。
图6那么，为什么这种柔性EEG电极可以与MRI兼容？主要是研究者在电极结构设计时采用了所谓的open-mesh的结构，这种结构与closed-mesh、传统的商用电极open-ring结构相比，可以引起很小的磁场梯度（下图e、f所示）。下图g表示在EEG采集的同时所采集到的被试结构像MRI图像，可以看到EEG电极不会造成MRI图像的形变或者其他干扰。
图7小编点评 这种柔性电极阵列确实够酷炫，但是小编有个疑问，如果用于EEG信号的采集，是不是被试需要把头发给剃掉呢？小编认为，这种柔性电极阵列最适合贴在皮肤表面，进行肌电信号的采集。如果非要用于EEG信号的采集，被试只能是那些崇尚“光头”的人（如光头强，齐达内等等）。当然，为了科研，我们还是勇于献出头发的。
图8参考资料： [1] Limei Tian, et al. Large-area MRI-compatible epidermal electronic interfaces for prosthetic control and cognitive monitoring. Nature Biomedical Engineering. volume 3, pages194–205 (2019) [2]部分图片来源于网络
