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
hera_jojo完成签到,获得积分10
刚刚
甜甜醉波完成签到,获得积分10
2秒前
flora完成签到 ,获得积分20
2秒前
Jerry完成签到 ,获得积分10
3秒前
irisy发布了新的文献求助20
4秒前
历史真相完成签到,获得积分10
5秒前
坚强的绿萝完成签到 ,获得积分10
6秒前
Owen应助maketurbo采纳,获得10
7秒前
雨恋凡尘完成签到,获得积分0
7秒前
搞快完成签到,获得积分10
8秒前
guoxingliu完成签到,获得积分10
8秒前
刘刘完成签到,获得积分10
8秒前
jeffrey完成签到,获得积分0
9秒前
糊涂的涂涂完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
yanjiuhuzu完成签到,获得积分10
11秒前
G蛋白偶联发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
Cyoka完成签到,获得积分10
14秒前
wangfang0228完成签到 ,获得积分0
15秒前
赤小豆完成签到,获得积分10
20秒前
研友_ZegMrL完成签到,获得积分10
20秒前
xurui_s完成签到 ,获得积分10
21秒前
执着的忆雪完成签到,获得积分10
21秒前
自觉夏彤完成签到,获得积分10
24秒前
25秒前
25秒前
roking完成签到,获得积分10
26秒前
幽默果汁完成签到 ,获得积分10
27秒前
Fyh19901116完成签到,获得积分10
28秒前
irisy发布了新的文献求助10
29秒前
29秒前
30秒前
yyq发布了新的文献求助10
30秒前
mochalv123发布了新的文献求助10
30秒前
G蛋白偶联完成签到,获得积分10
31秒前
Akim应助devilfish13采纳,获得10
31秒前
33秒前
wp4605完成签到,获得积分0
33秒前
刘子轩发布了新的文献求助10
36秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(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
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 2000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
Curating Socialism: A Handbook of International Art Exhibitions 1947-1989 750
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
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 7529662
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9115492
关于积分的说明 19468529
捐赠科研通 7130302
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3256112
关于科研通互助平台的介绍 2423874
邀请新用户注册赠送积分活动 2243712