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項目成果/簡介:世界上有數以百萬的語言障礙患者，其中有的是由于先天缺陷導致其存在語言功能障礙，也有的是后天的一些疾病致使其喪失語言功能，語言功能障礙給他們的生活帶來了極大的困難和不便。電子人工喉是一種簡易的語言康復方法，其通常需要安裝在口內喉部，由肺部發出的氣流經過舌、唇的調制，引起人工喉膜片振動，使其發出語音信號。然而，現有電子喉助音器無法清晰還原患者聲音，發音模糊，訓練周期長，并且需要患者自己手持助

本發明公開了一種可穿戴式助力外骨骼下肢機構的控制方法，該方法首先通過實時控制器檢測到腳底壓力傳感器信號，并判斷助力外骨骼下肢機構是處于擺動還是支撐狀態，根據所處的狀態選擇采集腰部上或小腿上的多維力傳感器的信號；實時控制器將多維力傳感器接觸點的力轉換為該點期望的速度，通過運算進而得出髖關節和膝關節的期望角度；實時控制器通過采集運算旋轉編碼器的角度信息，輸出控制電液伺服閥的電壓信號；伺服閥放大板將該電壓信號轉化為電液伺服閥的電流信號；電液伺服閥根據電流信號的大小，實現對流入液壓缸流量的控制，進而實現液壓缸活塞位置的控制；本發明在人機間交互問題上有效、可靠，并具有對人體運動意圖快速響應的特點。

本發明公開了一種可穿戴式上肢康復訓練機器人裝置，包括肩關節、上臂、肘關節、前臂、腕關節和手掌。本發明機器人裝置有 8個自由度，用來模擬人的上肢關節自由度，康復訓練中能夠提供較多的活動度，使人體上肢的主要關節都能得到輔助訓練；采用可穿戴式結構，結構簡單，重量輕，能穿著于患者身上，舒適性好，并且直接作用于患肢，因此訓練的針對性強，效果好。多自由度的結構設計，可以滿足多種控制方式，可以輔助患肢進行單關節運動和多關節復合運動的康復訓練，達到輔助完成患者的日常生活需要的目的。

本發明公開了一種可穿戴式助力外骨骼上肢機構的控制方法，該方法包括以下步驟：(1)該方法首先采集小臂上的多維力傳感器的信號；(2)實時控制器將多維力傳感器接觸點的力轉換為該點期望的速度，通過運算進而得出肩關節和肘關節的期望角度；(3)實時控制器根據PID算法，運算并輸出控制電機的電壓信號；電機驅動器將該電壓信號轉化為控制電機的電流信號；大臂電機和小臂電機根據電流信號的大小，實現對肩關節和肘關節運動角度的控制，進而實現上肢大小臂位置的控制；本發明在人機間交互問題上有效、可靠，并具有對人體運動意圖快速響應的特點。

01. 成果簡介 世界上有數以百萬的語言障礙患者，其中有的是由于先天缺陷導致其存在語言功能障礙，也有的是后天的一些疾病致使其喪失語言功能，語言功能障礙給他們的生活帶來了極大的困難和不便。電子人工喉是一種簡易的語言康復方法，其通常需要安裝在口內喉部，由肺部發出的氣流經過舌、唇的調制，引起人工喉膜片振動，使其發出語音信號。然而，現有電子喉助音器無法清晰還原患者聲音，發音模糊，訓練周期長，并且需要患者自己手持助音器于喉部，造成極大不便，所以亟需便于失語者攜帶、操作簡單、性能優異的新型人工喉的器件及系統研究。 本成果團隊研究的第二代石墨烯智能人工喉（WAGT）在器件柔性可貼附、聲音收發系統集成、動作監測系統、輕型可穿戴等方面有了重大突破。首先，第二代石墨烯人工喉采用了更貼合人體皮膚的紋身式薄膜作為襯底，無需膠帶粘貼，可直接貼敷在人體喉嚨，極大地提高了佩戴舒適感；其次，第二代石墨烯智能人工喉在收發聲系統方面有了雙重突破，實現了石墨烯的器件級應用至系統級應用的跨越。通過專用電路對聲音信號的放大和轉換，第二代石墨烯智能人工喉首次將收聲系統和發聲系統連接起來，實現了聲音輸入到輸出的閉環，并可以通過示波器實時觀測喉部運動情況。接著，通過與單片機的結合，該器件可以將人體喉部的不同動作“翻譯”成不同的聲音，實現了動作發聲系統。通過連接解碼器，該器件還可以播放任意音樂。最后，第二代石墨烯智能人工喉系統可通過臂包穿戴在胳膊上，首次實現了石墨烯人工喉的可穿戴功能。未來將進行體積更小及功能更多的集成，有望實現像“創可貼”一樣貼附在人體喉部并幫助失語者“開口說話”。圖1. 可穿戴的第二代智能石墨烯人工喉系統02. 應用前景 第二代智能石墨烯人工喉集收聲和發聲于一體，可直接貼附于失語者喉部，并將喉部的不同動作轉化為對應聲音，有望幫助失語者正常與他人“交談”。在未來，該器件將與聲紋識別、機器學習等技術結合，在語音識別、家庭醫療等領域具有廣闊前景。03. 知識產權 已獲得國家發明專利授權2項。04. 團隊介紹 本成果項目團隊負責人為任天令教授，清華大學信息科學技術學院副院長，教育部長江學者特聘教授，國家杰出青年基金獲得者，清華大學環境與健康傳感技術研究中心副主任。擔任IEEE電子器件學會副主席（中國大陸首次）、國際微電子領域頂級學術會議IEDM執委（中國大陸首次）、IEEE電子器件學會教育委員會主席（中國大陸首次）、中國微米納米技術學會理事等。近年來，承擔國家自然科學重點基金、國家重大科技專項、國家公益性行業科研專項、國家重大儀器專項、國家863計劃、國家973計劃等多項國家重要科技項目，做出一系列具有重要國際影響的創新學術成果。主要研究方向為智能微納電子器件、芯片與系統，包括：智能傳感器與智能集成系統，二維納電子器件與芯片，柔性、可穿戴器件與系統，智能信息器件與系統技術等。在國內外重要學術期刊和會議發表重要SCI期刊論文400余篇，國際微電子領域頂級學術會議IEDM論文11篇；獲國內外發明專利70余項，入選2018年愛思唯爾（Elsevier）“中國高被引學者”（微電子領域唯一入選者）。獲2018年電子學會自然科學一等獎，“石墨烯智能人工喉”榮獲科技導報評選的2017“中國十大重大技術進展”，“人工智能微納電子器件”榮獲2017“清華大學十大重大學術成果”，石墨烯“人工喉”在2018年全國科技活動周被評為“最受公眾喜愛項目”，還入選2018年中國國際智能產業博覽會十大“黑科技”創新產品（從1082項創新產品中脫穎而出）。團隊成員有副教授、助理教授、助理研究員等7人。05. 合作方式 技術許可。06. 聯系方式 郵箱：[email protected]、[email protected]

心血管疾病是威脅人類健康的重要殺手。我國心血管病患者已達到 2.9 億人，心血管病 死亡占城鄉居民總死亡原因的首位。中國已步入老齡化社會，2050 年，老齡化水平將達到 30%以上。老年人群體作為心血管疾病的多發群體，面向老年人的心血管病管理和治療已成為不可回避的一個重要社會問題。實現老年人群體等重點人群心血管健康的長時程監護，從而早預防、早發現、早治療，已經成為醫療服務的重點。 基于長時程醫療數據的臨床心電智能檢測平臺是推動心血管疾病科學防治和管理升級 的關鍵技術。近年來，眾多醫療設備廠商在可穿戴設備領域大力投入，所研發可穿戴設備可 實現用戶心電圖等生理健康數據的長時程監測，彌補了醫院測量心電圖的短時性。本課題中， 基于人工智能算法研發心血管疾病智能診斷系統，將可穿戴設備、移動終端、云端服務器所 實現自動診斷結果與專家診斷結果有機結合起來，實現心電疾病診斷智能化。長時程臨床心 電智能檢測平臺的建立，利用可穿戴設備實現了對用戶身體狀況的長時程監測和異常篩查， 可有效推動心血管疾病健康管理模式建立。 北京清華長庚醫院心內科張萍教授團隊在正常和疾病心電數據庫有長期的積累，曾負責十二五國家科技支撐計劃《基層心電監護產品應用評價研究》，在心電監護產品評價和推廣 應用方面積累了豐富的經驗，在本項目中提供了醫療級心電測試數據庫，與清華大學王貴錦 副教授一起搭建了醫生在環并不斷反饋的心電智能檢測平臺，同時，北京清華長庚醫院作為 北京市昌平區遠程診斷管理中心，為未來心電產品的推廣應用和心電智能診斷的評測提供了 良好的平臺。清華大學電子工程系王貴錦老師團隊在低功耗硬件設計、生理大數據分析、心 電智能算法研究領域有著長期的積累。團隊在國內外頂級期刊會議上發表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，發明專利授權近 20 項。團隊基于人工智能算法開展心血管疾病智能診斷 研究，在多種心電疾病診斷中達到世界先進水平。 團隊所研發臨床長時程心電智能檢測平臺特點如下： l 實現長時程心電數據的展示、查詢、關鍵指標計算等功能； l 基于醫療大數據和人工智能技術，實現室性早搏、房性早搏、T 波改變、ST 段改 變、早復極圖形改變、心房顫動等 10 余種常見心電術語的智能診斷，準確度高； l 建立心電診斷術語工程化分級體系，實現醫學和工程科學高效結合； l 建立心電圖規范化數據庫，為醫學研究創造基礎。 團隊所研發的手持式可穿戴心電智能檢測平臺特點如下： l 實現了院外心電數據的測量和采集 l 基于手持式單導聯設備和人工智能技術，實現了心房顫動的院外篩查和診斷

項目成果/簡介:心血管疾病是威脅人類健康的重要殺手。我國心血管病患者已達到 2.9 億人，心血管病 死亡占城鄉居民總死亡原因的首位。中國已步入老齡化社會，2050 年，老齡化水平將達到 30%以上。老年人群體作為心血管疾病的多發群體，面向老年人的心血管病管理和治療已成為不可回避的一個重要社會問題。實現老年人群體等重點人群心血管健康的長時程監護，從而早預防、早發現、早治療，已經成為醫療服務的重點。

提出的磁顆粒鍍層技術，有效解決了相變材料和磁性顆粒界面潤濕難題。基于MTPCM，設計出高能效熱電-高儲熱復合微供能系統，統籌兼顧了熱電輸出穩定性和最大化，證實了自供電溫濕度無線傳感系統持續工作的可行性。

健康管理大數據平臺的建設，是實現全民健康國家戰略的重要組成部分，雖然移動互聯的技術和應用突飛猛進，但高效、便利的生物信號采集終端設備尚待有效解決。該研究成果是健康物聯網領域的智能終端設備，它基于心率變異性分析的獨特算法，通過個體佩戴的可穿戴帶式設備采集生物信號，實現對個體健康狀況的整體評價，同時生物信號數據的處理分析依托于移動互聯網和云端，該項需要醫-工結合的技術可助力健康管理大數據平臺的建設。