Гибкое двойное давление и температура

Mar 28, 2023

Том 12 научных отчетов, номер статьи: 17434 (2022 г.) Цитировать эту статью

1686 Доступов

2 цитаты

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Состояние дыхания – важнейший физиологический показатель, тесно связанный со здоровьем человека. Носимые гибкие датчики дыхания для распознавания паттернов дыхания привлекли большое внимание, поскольку они могут предоставлять подробную информацию о физиологических сигналах для личной медицинской диагностики, мониторинга состояния здоровья и т. д. Однако нынешняя интеллектуальная маска на основе гибких датчиков дыхания, использующих одномодовое обнаружение, может обнаруживать только относительно небольшие количество паттернов дыхания, особенно отсутствие способности точно отличать ротовое дыхание от носового. Здесь изготавливается интеллектуальная маска для лица, оснащенная датчиком дыхания с двойным датчиком, который может распознавать до восьми моделей дыхания человека. Датчик дыхания использует новые трехмерные (3D) маты из углеродного нановолокна с изгибом в качестве активных материалов для одновременной реализации функции измерения давления и температуры. Модель давления датчиков демонстрирует высокую чувствительность и способна точно определять давление, создаваемое потоком вдыхаемого воздуха, а модель температуры может реализовывать бесконтактное изменение температуры, вызванное дыханием. Благодаря возможности распознавания в реальном времени и точному различению дыхания через рот и через нос маска для лица была доработана для мониторинга развития синдрома дыхания через рот. Датчик с двойным датчиком имеет большие потенциальные возможности применения в мониторинге здоровья.

Были предприняты большие усилия для смягчения быстрого распространения по всему миру коронавирусной болезни 2019 года (COVID-19), но вакцины недостаточно, чтобы сдержать распространение нового коронавируса, который быстро мутирует1,2. Ношение масок в общественных местах рекомендовано Всемирной организацией здравоохранения и широко введено в большинстве стран для предотвращения распространения заболевания и защиты здоровья людей во время пандемии COVID-19. Однако длительное ношение масок может вызвать возможные побочные эффекты. Для больных астмой или детей затрудненное дыхание или острое респираторное заболевание будут незаметны. Серьезные проблемы с дыханием могут стать причиной нарушения дыхания через рот и даже вызвать дыхательную недостаточность, о чем необходимо вовремя предупредить. Таким образом, ежедневный мониторинг дыхания с помощью портативных носимых устройств имеет большое значение для раннего предупреждения об аномальном состоянии дыхания у детей или пациентов с респираторными проблемами. Дыхание является важным физиологическим показателем, который играет важную роль в клинической оценке состояния здоровья человека3,4. Обычно, когда носовое дыхание затруднено, люди стараются дышать через рот, чтобы увеличить потребление воздуха. Дети, страдающие астмой, чаще дышат ртом5. Склонность к привычному или длительному дыханию ртом не только отрицательно влияет на развитие челюсти ребенка, форму черепа и прикус зубов, но и ассоциируется с синдромом апноэ во сне. Мониторинг дыхания в режиме реального времени необходим для ранней междисциплинарной диагностики этой группы населения, чтобы предотвратить развитие синдрома ротового дыхания5,6. Повышенное сопротивление дыханию, вызванное маской, может усугубить эту проблему. Более того, есть много результатов, предполагающих значительную связь между дыханием через рот и астмой7. Таким образом, непрерывный мониторинг состояния дыхания пользователей в повседневной жизни, особенно с точным распознаванием носового и ротового дыхания, может предоставить возможность для индивидуального медицинского мониторинга, раннего предупреждения острых респираторных заболеваний и медицинской диагностики и т. д.

Умная маска на основе гибкого датчика дыхания — важный способ осуществления непрерывного мониторинга дыхания и предотвращения пандемий. В настоящее время во многих исследованиях предложены гибкие датчики на основе различных сенсорных механизмов для осуществления мониторинга дыхания, такие как датчики влажности, давления или температуры8,9,10,11,12,13. Совсем недавно Someya et al. разработала интеллектуальную маску для лица, в которую встроен ультратонкий и легкий датчик электростатического давления для мониторинга дыхания13. Дао и др. продемонстрировали носимый датчик теплового потока для измерения дыхания человека в режиме реального времени, используя гибкие нити УНТ в качестве проводов8. Пэн и др. сообщили о создании электронной кожи с автономным питанием (e-skin) на основе трибоэлектрического наногенератора для мониторинга дыхания в реальном времени и диагностики синдрома обструктивного апноэ-гипопноэ во сне14. Также было изготовлено множество датчиков влажности для мониторинга дыхания путем обнаружения изменения количества воды во вдыхаемых и выдыхаемых газах3,10,15,16,17,18. Однако эти датчики дыхания, основанные на одномодовом обнаружении, могут отслеживать только относительно небольшое количество паттернов дыхания, особенно отсутствие способности отличать ротовое дыхание от носового. Их единая функция обнаружения не может удовлетворить растущие требования к мониторингу различных моделей дыхания. Существуют ограничения, связанные с одномодовым датчиком обнаружения из-за помех между дыханием через рот и нос. Например, когда интенсивности потоков глубокого носового дыхания и дыхания через рот находятся в одном и том же диапазоне, их трудно различить, поскольку они находятся на одной и той же частоте. Хотя обнаружение различного состояния дыхания в одномодовом сенсорном блоке может быть реализовано грубо, связь сигналов и взаимные помехи снижают точность измерений и требуют калибровки при изменении условий работы11,19. Кроме того, существующие двухрежимные датчики недостаточно чувствительны, чтобы одновременно отслеживать различные физические стимулы, вызываемые потоком вдыхаемого воздуха19,20,21,22,23,24. Желательно, чтобы сенсорный материал с мультисенсорной способностью одновременно контролировал несколько жизненно важных показателей человеческого тела путем создания различных сенсорных модельных структур25,26.