多功能水凝传感器与动态共价网络,用于机器学习辅助的帕金森病诊断和加密的人机交互
Siqi Ding1, Xiao Yu2, Qi Wang3
1Department of Neurology, The Affiliated Yiwu Hospital of Wenzhou Medical University, 699 Jiangdong Road, Yiwu City, Zhejiang Province, 322000, China.
Materials today. Bio
|November 24, 2025
概括
开发了一种新的智能水凝应变传感器,用于人机交互和医疗监测. 这种灵活的传感器使用机器学习准确地检测帕金森病的震,提供了有前途的智能医学应用.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 生物医学工程 生物医学工程
- 传感器技术 传感器技术
背景情况:
- 灵活的传感器对于人机交互和医疗监测至关重要.
- 基于水凝的传感器为这些应用提供了独特的特性.
- 动态共价交联使先进的水凝功能成为可能.
研究的目的:
- 开发一种使用动态共价交联的智能水凝应变传感器.
- 创建一个具有增强机械和导电性质的多功能水凝.
- 为了证明传感器在人机交互和医疗信号检测方面的能力,包括帕金森病的震.
主要方法:
- 使用聚 (亚克力酸) (PAA),二甲基二氧化碳甲基纤维素 (OCMC),凝甲基 (GelMA) 和酸甲基酸盐 (MLS) 制造一个多元组件协同作用的水凝网络 (AGOM).
- 描述水凝的接口粘附强度,机械性能 (破裂时的延长) 和电导率.
- 基于莫尔斯码和识别手指曲幅度的信息传输系统的开发.
- 记录人体心电图 (EMG) 和心电图 (ECG) 信号.
- 利用机器学习来识别临床症状,特别是帕金森病的震信号.
主要成果:
- AGOM水凝表现出增强的界面粘附强度 (>77.8 kPa) 和机械性能,在断裂时具有>1820%的延伸.
- 由于其梯度网络结构,水凝表现出极好的电导率 (>0.55 S/m).
- 传感器通过使用手指曲的摩尔斯码成功编码和解码消息.
- 实现了对EMG和ECG信号的可靠记录.
- 传感器使用机器学习准确地识别了帕金森病的信号,识别率很高.
结论:
- 开发的智能水凝应变传感器具有卓越的机械和电气性能.
- 该传感器有效用于人与计算机的交互 (莫尔斯代码消息传递) 和医疗监测 (EMG/ECG).
- 这项技术为帕金森病监测和辅助治疗提供了一个创新的解决方案,在智能医学方面具有显著的前景.
