Переносной емкостной датчик давления для сбора физиологических сигналов человека
Переносной емкостный датчик давления для сбора физиологических сигналов человека
В последние годы высокочувствительные датчики давления с гибкостью, биосовместимостью и растяжимостью привлекли широкое внимание в области носимых электронных устройств и смарт-кожи. Однако достижение высокой чувствительности и низкой стоимости датчика, а также наилучшей механической стабильности и сверхнизкого предела обнаружения для использования в чувствительном оборудовании для мониторинга физиологических сигналов представляет собой серьезную проблему. В ответ на вышеупомянутые проблемы в этой статье описывается простой метод подготовки высокочувствительного и надежного емкостного датчика давления (CPS) для измерения сверхнизкого давления. TrFE) композитный каркас из нановолокна (CNS), расположенный между электродами из биосовместимого поли (3,4-этилендиокситиофена) полистиролсульфоновой кислоты (PEDOT: PSS) / полидиметилсилоксана (PDMS) в качестве диэлектрического слоя. Подготовленный датчик имеет высокую чувствительность 0,51 кПа-1 и минимальный предел обнаружения 1,5 Па. Кроме того, он также может обеспечивать линейное считывание в широком диапазоне давлений (0-400 кПа) и обеспечивать высокую надежность даже в течение 10 000 циклов. при сверхвысоком давлении (более 167 кПа). По сравнению с исходным каркасом из нановолокна PVDF-TrFE, чувствительность датчика на основе нановолокна можно улучшить, загрузив MXene, тем самым увеличив диэлектрическую проницаемость до 40 и снизив модуль сжатия до 58%. Этот датчик может определять состояние здоровья пациентов, отслеживая физиологические сигналы (частоту пульса, дыхание, движение мышц и подергивание глаз), и является хорошим кандидатом для устройств интерфейса человек-машина следующего поколения. он также может обеспечивать линейное измерение в широком диапазоне давлений (0–400 кПа) и обеспечивать высокую надежность в течение 10 000 циклов даже при сверхвысоком давлении (более 167 кПа). По сравнению с исходным каркасом из нановолокна PVDF-TrFE, чувствительность датчика на основе нановолокна можно улучшить, загрузив MXene, тем самым увеличив диэлектрическую проницаемость до 40 и снизив модуль сжатия до 58%. Этот датчик может определять состояние здоровья пациентов, отслеживая физиологические сигналы (частоту пульса, дыхание, движение мышц и подергивание глаз), и является хорошим кандидатом для устройств интерфейса человек-машина следующего поколения. он также может обеспечивать линейное измерение в широком диапазоне давлений (0–400 кПа) и обеспечивать высокую надежность в течение 10 000 циклов даже при сверхвысоком давлении (более 167 кПа). По сравнению с исходным каркасом из нановолокна PVDF-TrFE, чувствительность датчика на основе нановолокна можно улучшить, загрузив MXene, тем самым увеличив диэлектрическую проницаемость до 40 и снизив модуль сжатия до 58%. Этот датчик может определять состояние здоровья пациентов, отслеживая физиологические сигналы (частоту пульса, дыхание, движение мышц и подергивание глаз), и является хорошим кандидатом для устройств интерфейса человек-машина следующего поколения. По сравнению с исходным каркасом из нановолокна PVDF-TrFE, чувствительность датчика на основе нановолокна можно улучшить, загрузив MXene, тем самым увеличив диэлектрическую проницаемость до 40 и снизив модуль сжатия до 58%. Этот датчик может определять состояние здоровья пациентов, отслеживая физиологические сигналы (частоту пульса, дыхание, движение мышц и подергивание глаз), и является хорошим кандидатом для устройств интерфейса человек-машина следующего поколения. По сравнению с исходным каркасом из нановолокна PVDF-TrFE, чувствительность датчика на основе нановолокна можно улучшить, загрузив MXene, тем самым увеличив диэлектрическую проницаемость до 40 и снизив модуль сжатия до 58%. Этот датчик может определять состояние здоровья пациентов, отслеживая физиологические сигналы (частоту пульса, дыхание, движение мышц и подергивание глаз), и является хорошим кандидатом для устройств интерфейса человек-машина следующего поколения.
Рисунок 1. Процесс изготовления и структура датчика давления на основе ЦНС. (A) Покажите схематическую диаграмму процесса подготовки датчика давления на основе ЦНС. (B) ПЭМ-изображение ЦНС, показывающее однослойные и многослойные нано-чешуйки MXene. На вставке показан ПЭМ высокого разрешения, показывающий расстояние между слоями 0,93 нм, соответствующее плоскости MXene (002). (C) Фотография показывает ЦНС различных концентраций MXene и изготовленный датчик. (D) FESEM изображение ЦНС. На вставке показана морфология при большем увеличении. (E) Диаграмма EDS композитных нановолокон показывает элементы C, F, O и Ti.
Рисунок 2. Схематические и поверхностные характеристики ЦНС. (A) Схематическая диаграмма, показывающая синергизм, полученный после введения MXene в полимерную матрицу. (B, c) XRD и FTIR анализ ЦНС при различных концентрациях MXene. (D) XPS-спектр области C 1s ЦНС, содержащей 5 мас.% MXene.
Рис. 3. Электрические характеристики различных образцов (а) Диэлектрическая проницаемость и тангенс угла потерь CNS относительно содержания MXene (в мас.%). (B) Частотная зависимость диэлектрической проницаемости.
Рисунок 4. Электромеханические характеристики датчиков давления на основе ЦНС. (A) Сравнение производительности датчиков на основе ЦНС на основе разного времени электропрядения. (B) Напряжение-деформация при сжатии датчика при стабильной нагрузке с расстоянием сжатия до 0,4 мм. (C) Начальная емкость (C0) и относительное изменение (ΔC / C0) датчика на основе CNS зависит от содержания MXene (в% по массе). (D) Относительное изменение емкости (ΔC / C0) сенсоров на основе CNS, содержащих диэлектрические слои с различными концентрациями MXene (в мас.%), При постоянном расстоянии сжатия 0,4 мм. (E) Описательный график ΔC / C0, иллюстрирующий чувствительность к давлению, полученную при загрузке MXene 5 мас.%. На рисунке показана чувствительность датчика в области низкого давления. (F) Для разных концентраций MXene, циклический емкостный отклик (нагрузка / разгрузка) датчиков на основе CNS при постоянном расстоянии сжатия 0,3 мм, и (g) при различных значениях давления нагружения / разгрузки концентрация MXene составляет 5 мас.% от циклического емкостного отклика CNS датчик на основе. (H) Время отклика и релаксации в цикле нагрузки / разгрузки с давлением 1,5 кПа. (I) По сравнению с предыдущим отчетом, характеристики датчика с точки зрения чувствительности указаны при низких пределах обнаружения в диапазоне низкого давления.
Рис. 5. (а) Относительное изменение емкостной характеристики при низковольтных циклах нагрузки и разгрузки. (B) Проиллюстрируйте нижний предел обнаружения (LOD) путем последовательной загрузки и выгрузки примерно 38 мг длиннозерного риса. (C) Циклическое испытание на стабильность датчика давления на основе ЦНС после 10 000 циклов нагружения и разгрузки при высоком давлении около 167 кПа (сжатие более 40%). На вставке показан выбранный цикл в начале и в конце теста стабильности.
Рис. 6. Применение датчиков на основе ЦНС для непрерывного мониторинга физиологических сигналов человека в реальном времени. (A) Мониторинг артериальной пульсовой волны в реальном времени. Иллюстрация: Фотография датчика, прикрепленного к кожному покрову запястья. (B) Увеличенный вид формы отдельного импульса, включая подробную информацию о его характерных пиках. (C) Следите за дыханием до и после тренировки. Иллюстрация: фотография датчика, прикрепленного к маске для контроля частоты дыхания. (D) На диаграмме показано, что датчик имитирует постукивание пальцами при частоте статического тремора 4,8 Гц для обнаружения первичной болезни Паркинсона. Иллюстрация: фотография, на которой имитируется постукивание пальцем по поверхности датчика с постоянной частотой. (E) Увеличенное изображение, имитирующее перкуссию с определенной частотой тремора 4,8 Гц. (F) Короткое нажатие и длительное нажатие на датчик может генерировать международный сигнал кода Морзе. (G) Следите за сокращением и расширением мышц, обратимо открывая и закрывая кулак. Иллюстрация: Фотография датчика, прикрепленного к мышцам запястья живота. (H) Следите за сигналом, генерируемым вибрацией глазных мышц во время подергивания глаз. Иллюстрация: фотография датчика, прикрепленного к коже глаза. (I) Способность датчика распознавать разные звуки с повторяющимися и разными формами волны. Иллюстрация: Фотография датчика, прикрепленного к эпидермису горла. (H) Следите за сигналом, генерируемым вибрацией глазных мышц во время подергивания глаз. Иллюстрация: фотография датчика, прикрепленного к коже глаза. (I) Способность датчика распознавать разные звуки с повторяющимися и разными формами волны. Иллюстрация: Фотография датчика, прикрепленного к эпидермису горла. (H) Следите за сигналом, генерируемым вибрацией глазных мышц во время подергивания глаз. Иллюстрация: фотография датчика, прикрепленного к коже глаза. (I) Способность датчика распознавать разные звуки с повторяющимися и разными формами волны. Иллюстрация: Фотография датчика, прикрепленного к эпидермису горла.
