2023年1月23日，我校生物医学工程与信息学院胡本慧教授与第一附属医院心脏科孔祥清教授在《美国化学会·纳米》（ACS Nano）杂志在线发表了题为《具有可调陡坡区的感内存算触觉传感器用于力学信号的低伪迹实时感知》 （In-Memory Tactile Sensor with Tunable Steep-Slope Region for Low-Artifact and Real-Time Perception of Mechanical Signals）的研究论文。该研究设计制备了一种具有主动降噪功能的感内存算触觉传感器，可更好地应用于疾病的早期诊断和人机交互。
为了提高器件对微弱信号的检测能力，当前的大多数研究仅致力于开发精细的微结构，以实现较高的灵敏度，但一味提高灵敏度将不可避免地导致传感器对噪声也同样敏感，甚至可能降低器件的信噪比。更重要的是，因为缺乏感内分析和近感计算能力，传统传感器还需额外的存储单元与信号处理单元完成后续数据存储与处理，导致高时间延迟和能耗，阻碍了即时诊断和实时决策的生成。
针对以上问题，该研究设计制备了一种基于自驱动力学栅突触晶体管的感内存算触觉传感器（IMT），其具有可调的陡坡区域用于实现主动降噪功能，而无需信号分离算法和滤波电路。
该器件能将外部压力信号（包括静态和动态）稳定地转换为电位信号，在电位差的驱动下突触晶体管的电解质和沟道间发生离子交换，动态调制沟道电阻从而实现对力学信号的感内分析；同时基于电位式传感机制制备力学扩展栅，实现了对静态力和动态力的超低功耗捕获；通过设计具有悬空结构的调制器，赋予器件高灵敏的陡坡区（灵敏度22.47 mV/mN），实现了器件内的主动降噪；进一步使用电子供体掺杂沟道诱导纳米空穴的产生,提升了器件的长时可塑性。
临床前研究表明，通过读取输出电流，可实现对组织健康状态的评估。此外，基于IMT设计的关联学习电路，实现了对震颤的低功耗（25.1 μW）实时检测。
我校生物医学工程学系硕士研究生陈士晟为论文第一作者，胡本慧教授为通讯作者，第一附属医院孔祥清教授为共同通讯作者。该工作得到国家自然科学基金、国家重点研发计划项目、江苏省自然科学基金及江苏特聘教授等项目的资助。
原文链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.2c08110
（素材来源/胡本慧课题组；审核/科研院）