據世界衛生組織的數據顯示：全世界每年死于心腦血管疾病的人數高達1500萬人，居各種死因首位。心腦血管疾病已成為人類死亡病因最高的頭號殺手，也是人們健康的“無聲兇煞”！

　　心血管疾病，如冠心病的癥狀（包括心絞痛、心肌梗塞）的癥狀為：胸悶、心悸不寧、心慌氣短；心率不齊；胸痛、胸骨后或心前區疼痛；氣緊、暈厥、虛弱、噯氣等。

　　在現代醫學的運用中，心電圖變得越來越重要。它具有診斷可靠，方法簡便，對患者進行實時心電監測，及時發現心電變化異常、有防治心血管疾病的重要作用。但是市面上普通的常規心電圖，缺有很多弊端。

　　心房顫動是最常見的心律失常，與較高的中風或心臟衰竭風險相關聯。然而，顯示心房顫動的f波訊號，震幅非常微弱，傳統的便攜式心電圖傳感器極難探測得到。

　　香港大學機械工程系副教授陳國梁博士領導的團隊，研發出一種穿戴方便的心電圖（ECG）傳感器，可偵測心房顫動的電生理訊號，作日常應用。

　　陳博士的團隊又模仿人腦記憶功能，成功把訊息儲存入有機晶體管，為機器學習仿真人腦功能，奠定關鍵性的基礎。

　　上述兩項重要的科研成果，已分別在國際期刊《自然-通訊》發表。

　　其中題為「亞熱離子、超高增益有機晶體管和電路」的新型心電圖傳感器，偵測心房顫動，與南京大學合作開發。這款新型傳感器的訊號放大功能出色，可把輸入訊號放大（增益）超過10,000倍，能檢測得到震幅非常微弱，顯示心房顫動，即頻率為每分鐘357次（BPM）的f波。

　　初步試驗顯示，該傳感器能成功探測心房顫動病人的不正常電生理訊號，傳統電極則未能做到。

　　該團隊在陳博士早前研發的單層有機場效晶體管（Organic field-effect transistor, OFET）的基礎上，把柔性、超薄的半導體裝嵌到柔性的基板（物料：聚酰亞胺）上，開發出新型心電圖傳感器。而OFET中的超低亞閾值擺幅（SS），正是今次心電圖傳感器具有高訊號檢測能力的關鍵。

　　陳博士說：「亞閾值擺幅是晶體管或逆變器操作中的一個重要參數，提示需要多少電壓變化才能將設備從『關斷』狀態變為『導通』狀態。我們的裝置能提供創紀錄的低亞閾值擺動，確保在耗能極低（低運行功耗）的情況下維持高靈敏度。」

　　這款新型心電圖傳感器具備柔性可折疊的特質，輕盈如一片保鮮膜或貼身膠片，只需一個小型鈕扣電池供電，應用攜帶方便。

　　「佩戴該傳感器的人可以享受行動上的自由，跑來跑去，甚至可以隨心所欲地去淋浴，不需要連接任何儀器操作。今次也是我們研發的新結構OFET在應用上的重要突破。」陳博士說。

　　陳博士研發的單層OFET創新技術，采用有機物作為半導體，具備柔性的特質優勢。研究結果早于《先進材料》發表，已申請美國專利。

　　陳博士團隊在《自然-通訊》發表的另一項研究，題為「使用離子捕獲記憶突觸有機電化學晶體管模仿聯想學習行為」。

　　研究團隊成功仿照人腦運作，將「記憶」，即收集到的訊號和訊息，植入到有機晶體管中，為實現像人腦一樣能執行訊號識別和學習的人工神經網絡，奠定關鍵性的基礎。

　　團隊與美國伊利諾伊州的西北大學聯合進行的實驗，將「離子保持劑」聚四氫呋喃（PTHF）添加到導電有機聚合物 PEDOT:TOS 中。PTHF 可以顯著減緩 PEDOT:TOS 通道層中離子的進出，并將它們保持在理想的電導狀態。

　　這些PTHF離子保持劑，能維持設備的理想電導狀態，實現人工智能『學習』和『記憶』等功能，就好像人腦神經元之間的化學物質，維持著人腦的靈活運作。

　　陳博士解釋說：「我們的研究，解釋了訊息如何存儲在有機電化學晶體管的物理原理。而透過增強設備的『學習功能』，為發展下一代計算器人工智能學習奠定重要基礎。記憶晶體管是建構人工神經網絡的基本架構，而人工神經網絡可以像人腦一樣執行訊號識別或學習。將來，我們有望可以將記憶晶體管與光學傳感器集成在一起，像人腦一樣，進行同步圖像處理和計算。」

　　「人機界面這研究領域的空間巨大，其應用具有無限的可能，能為人類帶來難以想象的裨益。」陳博士補充說，目前他將聚焦于研究使用先進材料開發較為復雜的電路及降低運行功耗。