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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

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
gyy发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
隐形曼青应助Qin采纳,获得50
1秒前
大意的觅云完成签到,获得积分10
2秒前
huyuan发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
KYTYYDS完成签到,获得积分10
3秒前
木木木完成签到,获得积分10
3秒前
Ly完成签到,获得积分10
4秒前
as完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
4秒前
5秒前
Mike发布了新的文献求助10
5秒前
共享精神应助吃吃睡睡采纳,获得10
6秒前
SciGPT应助adad采纳,获得10
6秒前
秋风应助学生守则采纳,获得10
6秒前
完美世界应助zy采纳,获得10
7秒前
嗨海发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
过时的白安完成签到 ,获得积分10
8秒前
高泽乐完成签到,获得积分10
8秒前
Ly发布了新的文献求助10
8秒前
yang发布了新的文献求助10
8秒前
氨气发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
9秒前
气泡完成签到,获得积分10
10秒前
112发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
FashionBoy应助爱听歌泥猴桃采纳,获得10
12秒前
22完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
蛋炒饭i发布了新的文献求助10
12秒前
koi发布了新的文献求助10
13秒前
打打应助gyy采纳,获得10
13秒前
爆米花应助meng采纳,获得10
13秒前
pyy发布了新的文献求助20
14秒前
Nole应助爱听歌语海采纳,获得10
14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
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
A Case Study on Hotels as Noncongregate Emergency Living Accommodations for Returning Citizens 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7764575
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9308727
关于积分的说明 20307911
捐赠科研通 7349263
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3314437
关于科研通互助平台的介绍 2463919
邀请新用户注册赠送积分活动 2328642