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1. 文章导读

随着可穿戴医疗和智能人机交互的快速发展，实现高信噪比、高稳定性的表面肌电信号（sEMG）采集成为重要挑战。近期，上海大学微电子学院李俊、张建华教授团队联合上海交通大学朱向阳教授团队，基于工业化 Gen-4.5 产线提出可扩展异质集成工艺，成功研制柔性 16 通道 a-IGZO 薄膜晶体管（TFT）有源电极阵列，实现了皮肤表面肌电信号的原位放大与高质量采集。相关成果发表在 SCI 期刊《International Journal of Extreme Manufacturing》上，论文题目为 Scalable integration of heterogeneous active surface electromyography electrode arrays for neural interfaces。

2. 图文解析（研究亮点）

图1展示了柔性16通道有源肌电电极阵列的整体设计与工作原理。

从神经信号在大脑—脊髓—肌肉间的传递，到表面电极对动作电位的感知，研究团队通过异质集成工艺在柔性PI基底上集成放大电路与电极，实现了多层结构的高度一体化。该阵列不仅具备优异的柔顺性，能够紧密贴合前臂复杂曲面，而且在百器件规模下展现出高度一致的电学特性。这一成果为高时空分辨率的表面肌电采集奠定了技术基础，也为多通道神经接口的发展开辟了新路径。

图2展示了a-IGZO薄膜晶体管的界面结构与稳定性机理。

通过截面TEM与EDS分析可以看到多层界面清晰、形貌平整，低界面陷阱密度和优异的电学稳定性得到了验证。在偏压应力、高温环境和反复弯折等多重工况下，器件依然保持阈值电压漂移小于0.1 V，噪声水平符合经典1/f规律。这些结果表明该TFT在柔性与极端使用条件下都能保持稳定工作，为构建可靠的有源电极阵列提供了关键保障。

图3展示了柔性有源放大器的制备流程与性能优势。

通过优化沟道尺寸比，研究团队获得了低阈值电压与高迁移率的器件特性，进而构建出具有高增益和宽带宽的前端放大器。实验结果表明，单元电路在原位即可对肌电信号进行约4.5倍放大，并具备180 kHz 的带宽与长期空气稳定性。这种前端放大设计大幅度提高了弱信号的完整性，解决了无源电极采集易受噪声干扰的问题。

图4展示了在人体前臂上的应用实验结果。

与传统无源电极相比，有源阵列显著改善了信号幅度与信噪比，SNR提升至85 dB，并能在7天持续监测中保持高稳定性。实验还验证了不同贴附位置和不同握力条件下的信号响应差异，证明该系统不仅能够准确识别手势，还能敏感反映肌肉力量变化。这些结果凸显了其在长期可穿戴监测和康复训练中的应用价值。

图5展示了基于机器学习的手势识别与运动单元分解。

研究团队结合支持向量机算法，对六类手势的多通道sEMG信号进行特征提取与分类，最终实现了平均96.2%的识别准确率。进一步的MUAP分解揭示了不同运动单元的时空分布与协同激活机制，为深入理解肌肉群协作提供了新工具。这些成果不仅展示了柔性有源阵列在高精度人机交互中的巨大潜力，也为未来脑机接口与智能假肢控制奠定了坚实基础。

3. 总结与展望

该研究展示了基于工业化产线的异质集成策略在柔性电子与生物接口中的巨大潜力。未来，团队计划进一步拓展至更大规模的多通道阵列与无线系统集成，实现高分辨率肌电解码和实时交互，为智能假肢、脑机接口及可穿戴医疗提供坚实支撑。