
点击蓝字 关注我们

欢迎各位专家学者在公众号平台报道最新研究工作,荐稿请联系小编Robert(微信ID:BrainX007); 或将稿件发送至lgl010@vip.163.com。
英文标题:A soft magnetoelastic sensor to decode levels of fatigue

成果简介
疲劳是一种复杂的状况,其特征是个人心理或身体表现力的下降,疲劳可能由长时间体力活动、睡眠不足、昼夜节律紊乱等一系列因素导致。长期疲劳会导致工作效率下降,生活质量降低,并增加受伤和死亡的风险。因此,对精神疲劳进行有效、实时的评估对于工作效率的提高和个人身体健康都至关重要。目前,测量疲劳的方法包括自我报告的问卷调查、脑电图和一系列成像技术。然而,这些方法通常仅限于实验室环境,限制了其生活场景中的广泛应用。然而,通过眨眼时的一系列参数可以用来分析个人的疲劳程度,为测量个人的疲劳水平开辟了新途径。
本研究报告了一种超薄、超软和超可拉伸的磁弹性(ultrathin,ultrasoft and ultra-stretchable magnetoelastic,3UM)眼睑传感器,该传感器可以实时捕获眨眼参数,并定量解码疲劳水平。该传感器以自供电方式工作,由嵌入微磁铁的硅橡胶基质形成的磁机械耦合(magnetomechanical coupling,MC)层和通过热蒸发和光刻工艺将金线圈加工在热塑性弹性体(Styrene-Ethylene-Butylene-Styrene,SEBS)薄层上的磁感应(magnetic induction,MI)层组成。3UM眼睑传感器将眼动转换为高保真的电信号。该传感器杨氏模量为200kPa,拉伸性高达530%,其响应时间为44ms,压力灵敏度为0.2 µA kPa−1。3UM眼睑传感器能够紧密贴合人体上眼睑组织,并在各种眼动过程中保持紧密接触。该传感器通过一维卷积神经网络(1D-CNN)和聚类算法可以识别微小的眼动,并根据六个眨眼参数将疲劳水平分类,且准确率达到96.4%。该研究为疲劳水平测量的可穿戴传感器开辟了新途径,拓宽了可穿戴电子设备的应用范围。
研究亮点
优异机械性能和传感性能:该传感器实现200kPa超低杨氏模量(接近皮肤)和530%超高拉伸性。并具有0.2µA kPa−1的超低压力敏感度。
疲劳状态识别准确率:通过六维眨眼参数:闭眼时长、睁眼时长、眨眼时长、重新睁眼延迟、向上峰值幅度、向下峰值幅度,进行评估实现疲劳状态96.4%准确识别。
图文解析

图1. a 可穿戴眼睑磁弹性传感器的示意图和设计展开图。它具有三个主要集成层:软磁弹性膜、光刻加工金线圈层和封装弹性层。 b 用于信号预处理和传输的定制柔性印刷电路板,其核心模块:用于数据采集和处理的微控制器单元;用于信号放大和滤波的模拟前端;用于数据传输的无线模块;以及脉冲发生器。 c 柔性电极阵列的示意图和展开图,该阵列通过电刺激来缓解疲劳。d,e 在初始状态(d)和压缩状态(e)下,改变MC层磁通密度的磁偶极子排列示意图。 f,g 具有磁弹性效应的传统材料在初始状态(f)和压缩状态(g)下的态密度示意图。h MC层中的每个磁性粒子由于聚合物所受的变形而产生扭矩,这改变了磁通量,进而改变了MI层中线圈中的电流。i,j MI层在初始状态(i)和拉伸状态(j)中导电网络的示意图。k 附着在眼睑区域的用于疲劳监测传感器的使用照片。l MC层的磁滞回线。m 不同磁浓度(30、50和70wt%)的MC层的应力‑应变曲线:n 通过测量磁通密度的变化,在不同微磁体的浓度下,MC层在外加应力时表面杂散磁场的变化。

图2. a 不同传统导电材料的电阻和杨氏模量比较。b 金涂层SEBS在(i)初始、(ii)100%、(iii)200%、(iv)900%拉伸应变下的照片。c 不同柔性导电材料的电气延展性和机械延展性比较。d 不同应变下各种导电材料的相对电阻变化率。e 各种材料低应变区域(0–25%)的相对电阻变化率。f 在眼睑传感器上培养的人成纤维细胞在24小时后存活率超过98%。g 人成纤维细胞在传感器上培养的荧光图。h 阳性对照组 (培养皿中的细胞)荧光图。i 阴性对照组荧光图。j 眼睑传感器在0.25、0.5和0.75Hz 频率下施加压力的灵敏度(电流变化)。k 增加眼睑传感器MC层厚度可以提高信号强度。l 开路电压和短路电流与线圈匝数线性相关。m 通过光刻工艺,金线圈可以精确地加工到SEBS薄膜上。

图3. a,b 眼睑组织在眨眼过程中从闭合(a)到张开(b)时的运动示意图。 c,d 使用眼睑传感器的照片,眼睛闭合(c)和眼睛张开(d)时使用传感器的照片。 e-h 眼睑传感器在初始状态(e)、折叠状态(f)、卷曲状态(g)和褶皱状态(h)下的磁通密度对比图。 i,j 眼睑传感器放置在上眼睑(i)或下眼睑(j)捕捉的电信号。k 用于对眼睑传感器捕获的眼动信号进行时间序列分类的1D‑CNN架构。l 针对受试者上睑所采集信号生成的验证集,其混淆矩阵显示整体分类准确率为 94%。

图4. a 眼睑传感器记录的眨眼信号以及参数的示意图。b 实验方案:5个连续的任务阶段,每个阶段持续15分钟,总共75分钟。一种经典的实验范式,用来诱发受试者的心理疲劳。c 脉冲发生器模块产生的电刺激。d-i 从每个Q阶段收集的疲劳指标:眨眼持续时间(d)、闭眼持续时间(e)、重新睁眼的延迟(f)、睁眼持续时间(g)、向上峰值幅度(h)和向下峰值幅度(i)。 j 疲劳评估的数据分析过程。k 圆形树状图说明每个层次水平上簇的形成。l 聚类结果的散点图。m,n PCA1( m )和 PCA2( n )空间内的聚类结果散点图。
研究结论
本研究提出了一种眼睑磁弹性传感器,可以持续监测眼动并定量评估疲劳程度。该传感器由磁机械耦合层和磁感应层关键结构组成,3UM眼睑传感器具有优异的机械性能的,其杨氏模量为200kPa,拉伸性高达530%,在测试频率为0.75Hz时,压力灵敏度为0.2µA kPa−1。其薄膜结构可紧密贴合人体上眼睑组织上面,以精确监测各种眼动。该传感器可以根据眨眼各项参数分析,将疲劳程度分为不同等级,准确率达到96.4%。此外,该传感器被可集成到疲劳管理系统中,可以通过施加电流脉冲来干预以减轻个人的疲劳程度。该传感器可用于神经学、虚拟现实和工作场景的疲劳监测等领域,有望推动了可穿戴健康监测技术的发展与进步。
免责声明:原创仅代表原创编译,水平有限,仅供学术交流,如有侵权,请联系删除,文献解读如有疏漏之处,我们深表歉意。


公众号丨智能传感与脑机接口