一种用于深度学习辅助运动识别和康复训练系统的自供电柔性压电传感器贴片

作者

郭元超,张昊楠,林芳,王子勋,温他,石伟,张仁云,程佳,王培红

抽象

人工智能辅助可穿戴设备在医疗和保健领域引起了极大的兴趣。然而，可穿戴电子设备的制造成本高昂，通常依赖于外部电源。本文展示了一种以聚偏二氟乙烯纤维膜为功能层的柔性自供电压电传感器贴片，用于腕关节康复训练的评估和运动识别。PVDF纤维薄膜由摩擦纳米发电机驱动的近场静电纺丝系统制备，该系统具有特殊设计的同步机械开关。结果表明，该柔性表面等极平衡具有0.2768 V KPa^-1的高灵敏度压力范围为 1 至 75 kPa。这种出色的柔韧性使我们能够将 SPP 连接到手指上，作为触觉传感器，用于腕关节灵活性的康复评估。此外，使用长短期记忆网络模型对从表面等等公开体收集到的数据进行运动识别。SPP腕部运动识别的测试准确率达到92.6%，为了解患者腕部康复训练的进展提供了一种潜在的途径。总的来说，这种灵活的SPP在基于人工智能的运动监测、医疗诊断和康复训练领域显示出巨大的应用前景。

图形摘要