不安運動被廣泛用于新生兒大腦發育障礙如腦癱的早期臨床評估，以便對有風險的新生兒進行超早期的干預和康復。然而，臨床目前多依賴兒科醫生的主觀評價，缺乏定量評估的手段，需要大量的專業醫生和臨床人員，這限制了大規模普篩的可能性。盡管可使用攝像機進行新生兒動作捕捉和數字化，但隱私性和易用性仍存在一些問題。探索用于新生兒不安運動評估的可穿戴生理傳感網絡頗有應用價值。

近期，中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所楊洪波團隊與美國賓夕法尼亞州立大學程寰宇團隊，提出了由柔性無線IMU傳感器組成的稀疏傳感網絡，用于新生兒腦癱超早期快速自動篩查，可在15分鐘內對20周內的新生兒進行精準的腦癱超早期快速篩查。

圖1 

其中，具有運動能力評估的稀疏傳感器網絡僅由5個傳感器節點組成，且每個傳感節點均采用“島-橋”結構、生物兼容性材料設計，擁有優異的機械性能和生物相容性，保障了新生兒的舒適感和安全性。研究顯示，在新生兒皮膚無損傷、運動無干擾的前提下，整體系統可以連續穩定地獲取新生兒加速度和角速度的信息。優異的可穿戴機械-電學特性，具備監測人體機械聲學生理信息如呼吸率、心率、脈搏等的潛力。該團隊與吉林大學附屬第一醫院、蘇州市兒童醫院、山西省曲沃縣中醫醫院合作，完成了23名新生兒的概念驗證和臨床驗證，證實了這一系統的可靠性。此外，結合小型、易部署的機器學習算法，該系統可以自動可靠地識別腦部發育風險等級高的新生兒，且準確率大于99%。

圖2

該成果為實現新生兒腦部發育疾病的大規?？焖俸Y查提供了新的數字化方法與自動化技術，對腦癱新生兒的超早期干預與康復頗具意義。相關研究成果以Intelligence Sparse Sensor Network for Automatic Early evaluation of General Movements in Infants為題，發表在Advanced Science上。研究工作得到中國科學院國際合作伙伴計劃、國家重點研發計劃、國家自然科學基金和江蘇省重點研發計劃等的支持。

注：圖1為智能稀疏傳感器網絡（SSN SWD）系統設計和應用示意圖；圖2（a）可穿戴柔性無線IMU傳感器力電耦合特性（拉伸、彎曲、扭轉、折疊）；（b）人體機械聲學信息監測（呼吸、脈搏、心動）；（c）應用驗證過程中新生兒佩戴圖像（頭部、手腕及腳腕）；（d）機器學習算法數據流及準確率。