设计和开发了一种纤维布拉格格网传感器系统,用于在康复中监测手部功能
Anup M Upadhyaya1, Preeta Sharan2, H K Sowmya3
1The Oxford College of Engineering, Affiliated to Visvesvaraya Technological University, Bengaluru, Karnataka, India.
Journal of biophotonics
|July 31, 2025
概括
一个新的Smart Grip系统使用纤维布拉格格 (FBG) 传感器进行非侵入性手握强度测量. 这项技术有助于监测不同姿势的握力,并评估骨折愈合.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 康复技术 康复技术 康复技术
背景情况:
- 手握压力是肢体强度和潜在的脊椎骨折风险的关键指标.
- 临床应用需要准确和非侵入性的测量方法.
研究的目的:
- 引入和验证一个新的智能握力强度测量系统.
- 评估系统对姿势依赖的握力监测和骨折愈合评估的能力.
主要方法:
- 开发一种非侵入性智能抓系统,使用纤维布拉格格 (FBG) 传感器.
- 通过FBG波长转移分析在各种姿势中量化抓地压力.
- 在20名健康志愿者 (18-25岁) 上测试该系统.
主要成果:
- 该FBG传感器显示的灵敏度为1.32 pm/με.
- 该系统测量了不同手部位置的6到131kPa的握力压力.
- 在手臂悬挂的位置上,记录的最大握力压力是131.9kPa.
结论:
- 基于FBG的Smart Grip系统提供了一种精确有效的方法来评估手柄的强度.
- 该系统在实时姿势依赖监测和骨折愈合评估方面具有双重应用.
- 这项技术对临床康复和患者监测具有重要价值.
