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納米能源所王中林/董凱團隊 AFM: 多織物傳感器融合的自驅動身體傳感網絡用于步態識別與輔助康復訓練

2023-05-10 來源：高分子科技

步態作為一種常見的生物體行為特征，需要神經系統、肌肉系統和骨骼系統的協同作用。由于年齡、體型、腿骨長度、肌肉力量的不同，甚至外部創傷的多樣性，每個人的步態表現出不同的動態特征。步態的主要特征可以反映一系列的生理、身體、神經狀態，甚至心理問題。許多疾病對人體的影響都以步態畸形的形式展現出來。因此，對異常步態進行分類，對揭示步態異常的關鍵環節和影響因素具有重要意義，將有助于臨床診斷、指導康復訓練和執行療效評估。隨著人工智能技術與可穿戴步態監測傳感器的結合，使得醫療診斷和治療更加數據化和科學化。這也將為康復輔助設備的設計和開發提供了數據支持。

近日，中國科學院北京納米能源與系統研究所王中林院士/董凱青年研究員團隊提出了一種基于全織物結構的自驅動多點位運動監測網絡，并將其應用于步態識別和輔助康復訓練。

圖1 自驅動多點位運動監測傳感網絡

如圖1所示，通過將摩擦納米發電機（TENG）技術與傳統的紡織品制造工藝相結合，該傳感網絡不僅具有1.3 V·kPa^-1的高壓力響應靈敏度（<5kPa），還具有良好的可穿戴舒適性，如優異的透氣性（165mm/s）和良好的透濕性（318 g·m^-2·h^-1）。作者詳細分析了在制備芯鞘復合紗線的過程中的動力學參數（圖2b），基于3D雙羅紋織物結構的壓力傳感器在不同工作條件下的優異傳感性能（圖3）。通過機器學習來分析肢體擺動的周期性信號和動態參數，基于該傳感網絡的步態識別系統對五種畸形步態表現出高達96.7%的識別準確度（圖4）。此外，基于上述自驅動多點位運動監測傳感網絡，作者還開發了一個可定制的輔助康復鍛煉系統，可用于監測患者的鍛煉程度，觀察患者的恢復情況并及時指導干預。本工作驗證了機器學習輔助的織物基自驅動傳感網絡應用在疾病診斷和個性化輔助康復領域的可行性。該工作以“A Self-Powered Body Motion Sensing Network Integrated with Multiple Triboelectric Fabrics for Biometric Gait Recognition and Auxiliary Rehabilitation Training”為題發表在《Advanced Functional Materials》上（Adv. Funct. Mater. 2023, 2303562）。文章通訊作者是王中林院士和董凱青年研究員，第一作者是博士生魏傳輝。該研究得到國家自然科學基金委、北京市自然科學基金委和科技部的支持。

圖2 芯鞘復合紗線的制備與性能

圖3 自驅動運動監測網絡的電輸出性能

圖4 基于自驅動傳感網絡的高集成度步態識別與輔助康復系統

中國科學院北京納米能源與系統研究所智能紡織課題組主要開展基于摩擦電效應新型機電轉化纖維材料的起電機理、高性能研制和集成應用研究，已經在自主式供電與自驅動傳感智能纖維及織物方面取得了一系列創新性研究成果，相關研究成果發表在Nat. Common.、Sci. Adv.、Adv. Mater.、EES、Adv. Energy Mater.、Adv. Funct. Mater.、ACS Nano等期刊。

智能紡織課題組常年招收化學、材料、電子、信息、生物、醫學、紡織等不同專業背景的碩士/博士研究生或聯合培養學生；也歡迎相關背景的博士申請博士后、助理研究員等科研崗位。歡迎有意向者請將簡歷發送至郵箱dongkai@binn.cas.cn.

原文鏈接：https://doi.org/10.1002/adfm.202303562

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（責任編輯：xu）

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