面向脉象检测的离子液体凝胶基压力传感器阵列研究

基本信息
批准号:61773372
项目类别:面上项目
资助金额:66.00
负责人:王凤霞
学科分类:
依托单位:苏州大学
批准年份:2017
结题年份:2021
起止时间:2018-01-01 - 2021-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:徐文亚,吴浩迪,张淼荣,王鸣宇,顾晨益,孟凯,郭奇雨,张健康,孙明
关键词:
压力传感器阵列微弱信号检测脉象检测离子液体凝胶
结项摘要

Accurate pulse manifestation detection was one key factor to realize the modernization of the traditional Chinese medicine. And pulse manifestation detection, in essence, was to capture the multi-dimensional signals. In this project, the ionic liquid gels based pressure sensor arrays was purposed to realize the detection of multi-point array signals of pulse manifestation, which may solve the problem of stability and accuracy. The effects of ionic liquids gels, substrate and electrode contact on the single pressure sensor performance were investigated. The correlations between pressure sensor arrays performance and the properties of ionic liquid gels, single device size and electrode contact were explored. And the key factors to affect the sensitivity of the sensor in the dynamic and static were revealed. Based on above results, the application of the pressure sensor arrays in the detection of pulse signals was explored, in particular, captured and compared taut pulse and slippery pulse signals, proving convenient platform for the progress of the modernization of traditional Chinese medicine.

脉象精准检测是实现中医现代化的关键所在,而脉象检测本质上是一个多维微弱信号的捕获过程。本项目拟结合课题组在柔性可穿戴电子方面的研究积累,并结合传感器阵列的设计理念,以高导离子液体凝胶为响应层,构筑高性能柔性微纳压力传感器阵列,实现多点传感阵列对脉象信息的采集,以期解决现有传感器在脉象信号捕获中的准确性及重现性差等问题。重点研究离子液体凝胶响应层的性能、电极的连接形式及基底特性等因素对传感器性能的影响;探索影响传感器阵列性能的核心因素;理清实现动态、静态压力高灵敏检测的关键条件。在此基础上,探索压力传感器阵列在脉象检测中应用,实现滑脉、弦脉等特征脉象的检测,为中医现代化的进展提供简单实用的新技术平台。

项目摘要

脉象精准检测是实现中医现代化的关键所在,而脉象检测本质上是一个多维微弱信号的捕获过程。本项目结合了课题组在柔性可穿戴电子方面的研究基础与可穿戴传感器阵列的设计理念,制备出了高性能的离子液体凝胶,并阐明了交联剂、微结构掺杂剂及退火温度条件对高性能离子液体凝胶的可控制备的影响。利用丝网印刷技术及优化的凝胶,实现了离子液体凝胶基压力传感器的制备,该传感器显示了高的灵敏度、宽检测范围、优异的拉伸性、良好的生物兼容特性及自修复特性。结合中医理论,设计并制备出了适用于“寸、关、尺”三部脉象同时检测的离子液体凝胶基压力传感器阵列,该阵列显示出良好的一致性及优异的稳定性。最终结合脉象采集装置及多通道信号采集系统,实现了不同人体、不同状态下“寸、关、尺”三部脉象的同时检测,利用三维分析方法,实现了滑脉等特征脉象的识别。最后,与上海龙华医院的心内科合作,初步实现了房颤患者特征脉象的采集。该研究成果为中医脉象现代化及基于脉象的心血管疾病的预测提供了技术支撑。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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