Flexible Capacitive Sensing and Ultrasound Calibration for Skeletal Muscle Deformations

电容感应 可穿戴计算机 步态 声学 校准 流离失所(心理学) 生物医学工程 计算机科学 材料科学 变形(气象学) 生物力学 压缩(物理) 压力传感器 模拟 物理 工程类 机械工程 复合材料 嵌入式系统 心理学 操作系统 热力学 生物 量子力学 生理学 心理治疗师
作者
Jiajie Guo,Chuxuan Guo,Jialei Zhou,Kui Duan,Qining Wang
出处
期刊:Soft robotics [Mary Ann Liebert, Inc.]
卷期号:10 (3): 601-611 被引量:9
标识
DOI:10.1089/soro.2022.0065
摘要

Skeletal muscles are critical to human-limb motion dynamics and energetics, where their mechanical states are seldom explored in vitro due to practical limitations of sensing technologies. This article aims to capture mechanical deformations of muscle contraction using wearable flexible sensors, which is justified with model calibration and experimental validation. The capacitive sensor is designed with the composite of conductive fabric electrodes and the porous dielectric layer to increase the pressure sensitivity and prevent lateral expansions. In this way, the compressive displacement of muscle deformation is captured in the muscle-sensor coupling model in terms of sensor deformation and parameters of pretension, material, and shape properties. The sensing model is calibrated in a linear form using ultrasound medical imaging. The sensor is capable of measuring muscle strain of 70% with an error of <3.6% and temperature disturbance of <5.6%. After 10K cycles of compression, the drift is only 3.3%. Immediate application of the proposed method is illustrated by gait pattern identification, where the K-nearest neighbor prediction accuracy of squats, level walking, stair ascent/descent, and ramp ascent is over 97% with a standard deviation below 2.6% compared to that of 94.61 ± 4.24% for ramp descent, and the response time is 14.37 ± 0.52 ms. The wearable sensing method is valid for muscle deformation monitoring and gait pattern identification, and it provides an alternative approach to capture mechanical motions of muscles, which is anticipated to contribute to understand locomotion biomechanics in terms of muscle forces and metabolic landscapes.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ljs关闭了ljs文献求助
1秒前
aajhajkahna应助乘风采纳,获得10
1秒前
Piang完成签到,获得积分10
1秒前
tiptip应助乘风采纳,获得10
1秒前
2秒前
2秒前
lxy发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
智慧金刚完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
lulu完成签到,获得积分10
4秒前
小猫完成签到 ,获得积分10
4秒前
南边的海发布了新的文献求助10
5秒前
Carrie完成签到,获得积分10
6秒前
lijunliang完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
ffwwxye完成签到,获得积分10
6秒前
xiong xiong完成签到,获得积分10
6秒前
舟舟完成签到,获得积分10
7秒前
拼搏宛儿完成签到,获得积分10
7秒前
仲冬十五发布了新的文献求助10
8秒前
hxxcyb发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
东杉发布了新的文献求助60
9秒前
Herr_Zheng完成签到,获得积分10
10秒前
KeepGO2发布了新的文献求助30
10秒前
JJ完成签到 ,获得积分10
13秒前
Orange应助张文正采纳,获得10
13秒前
辣辣子完成签到,获得积分10
14秒前
彭旗发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
何甜甜完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
smm完成签到 ,获得积分10
16秒前
17秒前
YH完成签到,获得积分10
18秒前
科研通AI6.2应助lxy采纳,获得10
19秒前
小马甲应助小何医生采纳,获得10
19秒前
orixero应助卷清采纳,获得10
20秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 2500
Roms fliessende Grenzen : Archäologische Landesausstellung Nordrhein-Westfalen 1000
Atlas of Aligner Treatment and Planning A Case-Based Approach 1000
Geist der Kunst und Kultur 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Soil mites of the family Rhagidiidae (Actinedida: Eupodoidea). Morphology, Systematics, Ecology 520
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7425689
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9028744
关于积分的说明 19232774
捐赠科研通 7054320
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3235704
关于科研通互助平台的介绍 2399149
邀请新用户注册赠送积分活动 2218285