卒中作为导致长期残疾的主要原因之一,75%卒中患者会出现手部功能运动障碍。然而,为确保现有临床表面肌电图(sEMG)传感器的皮肤-传感器界面接触稳定,需要过度施压和使用医用胶带,存在潜在皮肤损伤及过敏风险。皮肤-传感器界面不稳定也会导致干扰引入与信噪比(SNR)下降。因此,如何研究设计低成本低损耗的表皮sEMG传感器系统,为临床卒中患者提供一种定量、精准、系统、科学的监测手段已成为柔性电子生理信号监测领域的一个重要研究方向。
近期,苏州医工所杨洪波研究员团队和宾夕法尼亚州立大学程寰宇团队共同报告了一种用于手势识别和临床手功能康复的共形、可延展、透气、生物兼容的表皮肌电传感器系统(图1)。该传感器优化结构设计,相较于传统蛇形结构设计,信噪比从18.89dB提高到29.15dB,极大地改善了sEMG采集质量(图2a-c);引入2种激光制造技术,实现传感器的低成本透气制造,透气性处理后水蒸气透过率提升6倍;集成自研柔性采集电路,实现8通道sEMG实时监测(图2d,e);分别结合二维卷积神经网络与近红外分析手段,实现高精度手势识别与卒中手功能康复临床概念验证。

图1 用于手势识别和临床手功能康复的共形、可延展、透气、生物兼容的表皮肌电传感器系统示意图

图2 表皮肌电传感器系统的结构设计、工艺制备与集成示意图
该研究成果以“Conformal, stretchable, breathable, wireless epidermal surface electromyography sensor system for hand gesture recognition and rehabilitation of stroke hand function”为题发表于期刊Materials&Design。硕士研究生杨科荣为第一作者,杨洪波研究员、郭凯副研究员、张森浩博士后和程寰宇教授为共同通讯作者。该研究获得了国家重点研发计划、国家自然基金(青年)等资助。
论文链接:
https://doi.org/10.1016/j.matdes.2024.113029
-
传感器
+关注
关注
2578文章
55516浏览量
793987 -
神经网络
+关注
关注
42文章
4842浏览量
108184 -
信噪比
+关注
关注
3文章
272浏览量
29717 -
SNR
+关注
关注
3文章
198浏览量
25747
原文标题:用于手势识别和临床手功能康复的表皮肌电传感器系统
文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
发布评论请先 登录
零知IDE——基于零知标准板驱动PAJ7620U2手势控制L9110风扇模块和SG90舵机系统
STM32驱动PAJ7620手势识别传感器
零知IDE——基于STM32F103RBT6的PAJ7620U2手势控制WS2812 RGB灯带系统
多光源多光斑光电传感器 —— 让每一道光都成为“精准狙击手”
从原理到场景:工业光电传感器八大检测原理
光电传感器领域国产MCU芯片抗辐照技术考量
基于STMicroelectronics AEK-SNS-2TOFM1手势检测系统的技术解析与应用实践
国科温州研究院和南京工业大学:研究机械和肌电双信号水凝胶传感器推动假肢精准操控
光电传感器VS传统传感器:智能时代的传感革新
基于sEMG与手部追踪的感官VR交互上肢康复系统
光电传感器的静电浪涌防护电路设计
手术动力装置微电机的测功机的研究
BR400-DDT-C 光电传感器如何用于环境监测和保护
用于手势识别和临床手功能康复的表皮肌电传感器系统研究
评论