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河北工業(yè)大學(xué):水凝膠傳感器助力步態(tài)分析,診斷帕金森氏病與偏癱患者

更新時(shí)間:2025-03-06   點(diǎn)擊次數(shù):485次

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【河北工業(yè)大學(xué):水凝膠傳感器助力步態(tài)分析,診斷帕金森氏病與偏癱患者】

人類的步態(tài)不僅由關(guān)節(jié),肌肉和神經(jīng)系統(tǒng)控制,而且還受到年齡、習(xí)慣、性別、職業(yè)和疾病等外部因素的影響。步態(tài)識(shí)別系統(tǒng)在身份識(shí)別,體育鍛煉和醫(yī)學(xué)診斷領(lǐng)域中起著重要作用。近年來(lái),新興的生物識(shí)別技術(shù)已經(jīng)得到了長(zhǎng)足的發(fā)展,但是步態(tài)特征不僅取決于先天因素,而且還與獲得的生活環(huán)境密切相關(guān),這種環(huán)境很難改變。步態(tài)分析可以為診斷多種潛在疾病提供有用的線索,實(shí)現(xiàn)早期診斷并指導(dǎo)患者(如偏癱和帕金森氏?。R虼?,迫切需要開(kāi)發(fā)可移植的人機(jī)相交互系統(tǒng)來(lái)監(jiān)測(cè)和識(shí)別這些癥狀。


目前,有兩種主要的步態(tài)識(shí)別方法:基于傳感器的步態(tài)數(shù)據(jù)收集和基于機(jī)器視覺(jué)的步態(tài)數(shù)據(jù)收集?;跈C(jī)器視覺(jué)的步態(tài)識(shí)別對(duì)數(shù)據(jù)收集的環(huán)境有更高的要求。此外,通常需要進(jìn)行繁瑣的操作,例如圖像收集,處理和保存。然而,使用傳感器的步態(tài)監(jiān)測(cè)方法是一種簡(jiǎn)單有效的方法,不受外部環(huán)境因素的限制。通過(guò)與不同的深度學(xué)習(xí)算法結(jié)合使用,可以提取生理參數(shù)的特征來(lái)進(jìn)行步態(tài)識(shí)別和預(yù)測(cè)。


最近,河北工業(yè)大學(xué)胡寧教授、王子瑩博士研究團(tuán)隊(duì)提出了一種基于氧化石墨烯-聚丙烯酰胺(GO-PAM)水凝膠的應(yīng)變傳感器。該傳感器可用作摩擦納米發(fā)電機(jī)(TENG)來(lái)收集機(jī)械能?;?.02 wt%GO-PAM水凝膠的TENG輸出功率高達(dá)26兆瓦,是純PAM水凝膠膜的2.2倍。通過(guò)點(diǎn)亮353個(gè)發(fā)光二極管(LED)并為電子溫度計(jì)供電,展現(xiàn)了TENG在為電動(dòng)設(shè)備供電方面的能力。此外,設(shè)計(jì)了可穿戴的鞋具監(jiān)測(cè)系統(tǒng),其中包括鞋墊,數(shù)據(jù)處理模塊和使用Python開(kāi)發(fā)的PC接口。在具有不同算法的模型中,人類日常生活步態(tài)和病理步態(tài)具有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的識(shí)別精度高達(dá)99.5%和98.2%。該系統(tǒng)可用于多種醫(yī)療應(yīng)用,例如早期診斷,康復(fù)評(píng)估和患者治療,為人體步態(tài)監(jiān)測(cè)和識(shí)別提供了更方便的選擇。


GO-PAM水凝膠膜設(shè)計(jì)為三明治結(jié)構(gòu),由銀納米線作為上電極,可拉伸的GO-PAM水凝膠膜作為中間層和銅作為下電極。該團(tuán)隊(duì)研究了GO的質(zhì)量分?jǐn)?shù)對(duì)GO-PAM水凝膠膜的電輸出性能的影響,顯示了具有不同摻雜GO的GO-PAM水凝膠膜的輸出電壓、輸出電流和輸出功率。與純PAM相比,GO-PAM水凝膠膜的輸出電壓,輸出電流和輸出功率增加。當(dāng)GO濃度為0.02 wt%時(shí),輸出電壓,輸出電流和輸出功率達(dá)到了值(輸出電壓為990 V,輸出電流約為63.84 μA,輸出功率約為26 mW)。當(dāng)GO的濃度太高時(shí),會(huì)在膜中形成導(dǎo)電路徑,從而導(dǎo)致表面電荷的流動(dòng)。當(dāng)外部電阻為5MΩ時(shí),0.02 wt% GO-PAM水凝膠膜的峰值輸出功率達(dá)到26 mW,是純PAM水凝膠膜的2.2倍。


研究組針對(duì)0.02 wt% GO-PAM水凝膠研究其應(yīng)變傳感性能。0.02 wt% GO-PAM水凝膠在小拉伸應(yīng)變范圍內(nèi)分別為10–60%和較大的拉伸應(yīng)變范圍為80–300%的相對(duì)電阻變化(ΔR/R 0)。當(dāng)連續(xù)的機(jī)械拉伸在0%至80–300%的應(yīng)變中應(yīng)用時(shí),GO-PAM水凝膠的ΔR/R 0增加,然后返回到0%,呈現(xiàn)出穩(wěn)定的三角形形狀,表明GO-PAM水凝膠在80–300%的拉伸應(yīng)變范圍內(nèi)表現(xiàn)出良好的傳感穩(wěn)定性和可重復(fù)性。除此之外,還計(jì)算了GF以評(píng)估應(yīng)變靈敏度。當(dāng)應(yīng)變范圍為0–60%時(shí),GF為2.13;當(dāng)應(yīng)變范圍為60–200%時(shí),GF從2.13增加到4.89。但是,隨著應(yīng)變范圍從200%增加到300%,GF值則達(dá)到了7.97。當(dāng)拉伸應(yīng)變?yōu)?0%時(shí),響應(yīng)和恢復(fù)時(shí)間為0.02 wt% GO-PAM水凝膠分別為0.5 s和0.6 s,簡(jiǎn)短的時(shí)間有利于對(duì)人運(yùn)動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。


近年來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能(AI)研究領(lǐng)域已被廣泛用于數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別。將AI引入摩擦納米發(fā)電機(jī)可以提高模式識(shí)別的準(zhǔn)確性,并可以開(kāi)發(fā)具有高精度和實(shí)時(shí)處理的可穿戴電子系統(tǒng)。在本文中,設(shè)計(jì)了一個(gè)智能鞋墊,并根據(jù)這三種算法構(gòu)建了步態(tài)識(shí)別模型,該算法可用于人類日常行為步態(tài)識(shí)別和人類病態(tài)步態(tài)識(shí)別。在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中,選擇重量約60公斤的志愿者穿著智能鞋墊。收集了五個(gè)不同人類日常行為步態(tài)的電壓信號(hào),并在窗口中顯示了100個(gè)信號(hào)的數(shù)據(jù)點(diǎn),從而實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)監(jiān)視并確保信號(hào)的有效性和準(zhǔn)確性。


基于步態(tài)識(shí)別模型,機(jī)器學(xué)習(xí)方法擴(kuò)展到特殊疾病的步態(tài)識(shí)別。該研究的三個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型成功地用于識(shí)別帕金森氏病,左側(cè)偏癱步態(tài)和右側(cè)偏癱步態(tài)。總體識(shí)別精度達(dá)到90%以上。經(jīng)過(guò)500次對(duì)ANN的訓(xùn)練,測(cè)試集的識(shí)別精度達(dá)到98.2%。此外,通過(guò)建立步態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),在計(jì)算機(jī)上實(shí)時(shí)顯示了患者的步態(tài)波形。當(dāng)患者進(jìn)行步行訓(xùn)練時(shí),可以將患者的活動(dòng)信息數(shù)字存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)上,例如步驟,步行速度等。通過(guò)分析這些數(shù)據(jù),可以及時(shí)調(diào)整患者的培訓(xùn)和康復(fù)狀況。該研究表明,引入機(jī)器學(xué)習(xí)輔助方法可以準(zhǔn)確診斷疾病,提高康復(fù)訓(xùn)練的效率,并提供遠(yuǎn)程康復(fù)的治療指導(dǎo)。


在這項(xiàng)研究中,研究者開(kāi)發(fā)了具有高可拉伸性,可壓縮性,粘附性和自我修復(fù)性的水凝膠。該水凝膠可以將其延伸至約860%,具有良好的穩(wěn)定性和耐用性,可以至少回收380次。此外,它對(duì)各種材料具有很強(qiáng)的粘附性能,包括塑料,紙,金屬,皮膚,木材和玻璃。另外,研究了基于水凝膠TENG的輸出電性能,這表明TENG可以點(diǎn)亮353盞 LED燈并為電子溫度計(jì)供電?;谒z的可穿戴應(yīng)變傳感器也可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)人類運(yùn)動(dòng)。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一個(gè)智能鞋墊,并基于三種算法構(gòu)建了步態(tài)識(shí)別模型,該算法可用于正常和異常的步態(tài)識(shí)別。在這三個(gè)模型中,對(duì)正常步態(tài)和異常步態(tài)的ANN算法的識(shí)別精度分別達(dá)到99.5%和98.2%。總而言之,這項(xiàng)工作中提出的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供了一種低成本的方法,可以用于實(shí)施人工智能的醫(yī)療系統(tǒng)。

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