臨床上，喉部病癥的檢測與術后的康復評估通常依賴于X射線造影或者電子喉鏡來觀察喉部狀況，尤其對于食團標志物流速、容積率、吞咽節律等信息的監測。通常受場景限制的X造影會導致病患和醫護長達30分鐘的射線輻射，而造價昂貴的（依賴進口，單根逾3000元）電子喉鏡是侵入式的極易造成患者的不適，導致監測過程中因為梨狀窩位置的肌肉閉合形成嚴重的視域遮蔽問題。

針對上述問題，近日，西安電子科技大學王衛東教授、廈門大學高立波副教授、香港大學陸洋教授以及賓州州立大學程寰宇教授聯合唐都醫院耳鼻喉科主任趙大慶教授和空軍軍醫大學張楊教授等多位合作者，報道了一種用于喉部康復監測的具有傳感器內自適應機器學習能力的全集成獨立可延展的器件平臺。成果以“A fully integrated, standalone stretchable device platform with in-sensor adaptive machine learning for rehabilitation”為題在《自然•通訊》（Nature Communications）上發表。作者團隊研發的器件平臺已在肌無力及喉癌病人的術后康復方面進行臨床驗證并取得了醫生積極評價，臨床試驗效果與喉鏡檢測的喉部活動節律結果一致，并可以獲取到喉鏡視角受限下的誤吸和咳嗽狀態。

全集成獨立可延展的喉部集成器件平臺設計及原理示意圖

西安電子科技大學機電工程學院徐洪成博士為論文第一作者，西安電子科技大學王衛東教授、廈門大學高立波副教授、香港大學陸洋教授以及賓州州立大學程寰宇教授為論文的通訊作者，西安電子科技大學機電工程學院為論文第一署名單位。該論文是西安電子科技大學機電工程學院在機械電子領域首次在國際高水平雜志《自然》子刊上發表的文章，標志著機電工程學院在該技術領域取得了新的前沿科技進展，為我國以關鍵核心技術突破推動實現高水平科技自立自強提供新的支持。

未來，該研究團隊將對此項技術開展深入研究，并將該器件平臺作為醫療器械推向臨床應用，為咽喉功能障礙患者，如咽喉癌術后療效及功能評估，甚至漸凍癥患者發聲提供便捷有效的技術手段。

正常人及肌無力與喉癌病人喉部特征信息監測