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韓國電氣研究院:一款無電池無線石墨烯壓力傳感器,用于機器學習輔助姿勢分類和智能醫(yī)療環(huán)境中的VR/AR可

傳感器專家網 ? 來源:材料分析與應用 ? 作者:材料分析與應用 ? 2026-03-17 19:17 ? 次閱讀
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在皮膚接觸界面持續(xù)監(jiān)測壓力和溫度,對于預防臥床患者的組織損傷和循環(huán)系統(tǒng)相關并發(fā)癥至關重要。然而,現(xiàn)有的醫(yī)療壓力傳感器大多體積龐大、有線連接且依賴電池供電,這限制了其長期使用的適用性。本文,韓國電氣研究院Myungwoo Choi等研究人員在《Mater Horiz》期刊發(fā)表名為“A battery-free, wireless graphene pressure sensor for machine learning-assisted posture classification and VR/AR visualization in smart healthcare environments”的論文,研究提出一種無電池無線多模態(tài)傳感平臺,其中單層石墨烯作為高性能壓力傳感活性層,實現(xiàn)高靈敏度(1.75×10?3 kPa?1,應變系數(shù)=8.6)和卓越穩(wěn)定性(超過1000次工作循環(huán))。

該平臺可在無外部電源的情況下,實時可逆地檢測皮膚-設備界面的壓力與溫度。通過深度學習算法(特別是深度神經網絡DNNs),采集信號可被分類為不同坐姿模式,從而實現(xiàn)患者狀態(tài)的智能持續(xù)監(jiān)測。此外,集成增強現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實(AR/VR)界面可實時可視化壓力分布,支持沉浸式遠程醫(yī)療監(jiān)護。本研究綜合推出基于石墨烯的智能傳感平臺,無縫融合無線操作、人工智能驅動分析及AR/VR可視化技術,為先進患者監(jiān)測提供個性化交互式智能醫(yī)療解決方案。

圖文導讀

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圖1、無電池無線石墨烯壓力傳感系統(tǒng)的設計與工作原理。(a) 無線石墨烯壓力傳感器的爆炸圖示,由柔軟的PDMS微墊、封裝石墨烯活性層、支撐框架及集成NFC的柔性印刷電路板(用于無線數(shù)據(jù)傳輸與能量收集)組成。(b) 封裝石墨烯層的結構布局與光學圖像。(c) 應力施加下中心石墨烯區(qū)域局部應變的有限元分析(FEA)結果。(d) 基于NFC的無線架構方框圖,實現(xiàn)壓力與溫度同步感知。(e和f) 組裝完成及PDMS封裝設備的照片,展示其柔韌性、皮膚貼合性與生物相容性。(g) 蛇形互聯(lián)結構在拉伸下的FEA確認機械穩(wěn)定性。 (h) 石墨烯壓力傳感平臺支持的機器學習輔助姿勢分類和基于AR/VR的可視化的概念圖,用于實時、以患者為中心的醫(yī)療監(jiān)測。

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圖2. 用作活性層的化學氣相沉積法(CVD)生長石墨烯的結構表征與壓力傳感性能。(a)基于封裝有聚酰亞胺(PI)層的CVD生長石墨烯薄膜的壓力傳感活性層示意圖。(b)帶有金電極的PI基底上石墨烯薄膜的光學顯微鏡(OM)圖像。(c)傳統(tǒng)CVD生長石墨烯(含吸附層與晶界)與單層高質量石墨烯(SH-Gr)的結構對比示意圖。(d)掃描電子顯微鏡(SEM)圖像展示CVD生長石墨烯(C-Gr)與單層高質量石墨烯(SH-Gr)的表面形貌。 (e) 碳石墨烯(C-Gr)和石墨烯-氫化物(SH-Gr)的拉曼光譜圖。 (f和g) 分別為碳石墨烯(C-Gr)和石墨烯-氫化物(SH-Gr)的高分辨率透射電子顯微鏡(HR-TEM)圖像。 (h) 在1、4、7和10千帕施壓下石墨烯壓力傳感器的電阻變化比例(C-Gr,白色;SH-Gr,藍色)。 (i) 石墨烯壓力傳感器在15千帕加載與卸載過程中的電阻響應。 (j) 石墨烯壓力傳感器在0.5、5、10和15千帕循環(huán)壓力下的動態(tài)響應。 (k) 石墨烯壓力傳感器在5千帕下經過1000次循環(huán)加載后的長期穩(wěn)定性。

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圖3、無電池石墨烯壓力傳感器的無線特性。(a)用于同時監(jiān)測壓力和溫度的無電池無線傳感平臺的示意圖和框圖。該系統(tǒng)包括三個主要組件:(i)一個無電池無線傳感器,集成了用于壓力(ADC1)和溫度(ADC2)測量的NFC SoC;(ii)提供無線電力傳輸和數(shù)據(jù)通信的主天線和讀取器;以及(iii)用于通過圖形用戶界面(GUI)實時監(jiān)控和可視化后處理數(shù)據(jù)的筆記本電腦。(b)無電池無線傳感器在15kPa負載和卸載下的響應。(c)在10和6kPa的動態(tài)載荷下無線傳感器ADC值的變化。(d) 在10 kPa的壓力下,無線傳感器在四個連續(xù)的加載-卸載循環(huán)中可再現(xiàn)的ADC變化。(e)無線傳感器的ADC值隨著溫度的升高和降低而變化。

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圖4、使用來自無電池無線石墨烯壓力傳感器的數(shù)據(jù)進行姿勢監(jiān)測和分類。(a)顯示在下背部、臀部和大腿上放置五個傳感器進行姿勢監(jiān)測的照片。(b)用于監(jiān)測實驗的五種坐姿——正常、向前傾、向后傾、向左傾和向右傾。(c)在連續(xù)的姿勢轉換期間從傳感器獲得的壓力(P)和溫度(T)的連續(xù)測量值。(d)用于姿勢分類的深度神經網絡(DNN)模型示意圖。(e)五個交叉驗證分割(SP1–SP5)的分類準確性。(f)混淆矩陣,總結了五種坐姿的預測性能。

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圖6、增強現(xiàn)實(AR)和虛擬現(xiàn)實(VR)監(jiān)控系統(tǒng)與無電池無線石墨烯傳感器集成。(a)AR/VR監(jiān)控系統(tǒng)框圖。(b)使用Meta Quest 3耳機上的直通功能在AR和VR模式之間切換。(c)AR系統(tǒng)的操作順序分為四個步驟。(d)代表性AR幀,顯示壓力(紅色)和溫度(藍色)的實時條形疊加。(e)用于多用戶遠程監(jiān)控和評估的代表性VR框架。

小結

綜上所述,本文開發(fā)了一種無電池無線壓力傳感系統(tǒng),該系統(tǒng)采用單層高品質石墨烯作為高性能活性層,并整合了機器學習輔助分類與AR/VR可視化技術,適用于智能醫(yī)療應用。該石墨烯傳感器具備高靈敏度、卓越的機械柔韌性及穩(wěn)定的信號傳導特性,可在無需外部電源的情況下,對皮膚界面上的細微壓力與溫度變化進行可靠的實時監(jiān)測。通過將無線傳感平臺與人工智能驅動的數(shù)據(jù)分析相結合,成功實現(xiàn)了多種坐姿的分類識別,證明該系統(tǒng)能將復雜生理信號轉化為具有實際意義的行為信息。此外,AR與VR可視化技術的融合實現(xiàn)了壓力分布的直觀實時遠程評估,凸顯該平臺在沉浸式臨床康復監(jiān)測領域的應用潛力。這項工作展現(xiàn)了先進材料、智能算法與沉浸式可視化技術的協(xié)同融合,為構建連接人體生理與數(shù)字智能的個性化、預測性、交互式智能醫(yī)療系統(tǒng)開創(chuàng)了新范式。

文獻:

https://doi.org/10.1039/D5MH02270C

審核編輯 黃宇

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