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]
卷期号:10 (3): 601-611 被引量:8
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
Poyd完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
故意的傲玉应助tao_blue采纳,获得10
3秒前
3秒前
kid1912完成签到,获得积分0
3秒前
小马甲应助一网小海蜇采纳,获得10
6秒前
专一的笑阳完成签到 ,获得积分10
6秒前
xuesensu完成签到 ,获得积分10
10秒前
豌豆完成签到,获得积分10
11秒前
M先生完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
14秒前
科研通AI5应助sun采纳,获得10
14秒前
shitzu完成签到 ,获得积分10
15秒前
choco发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
李健的小迷弟应助sun采纳,获得10
18秒前
Jzhang应助liyuchen采纳,获得10
18秒前
魏伯安发布了新的文献求助30
18秒前
jjjjjj发布了新的文献求助30
20秒前
21秒前
伯赏诗霜发布了新的文献求助10
21秒前
糟糕的鹏飞完成签到 ,获得积分10
22秒前
22秒前
欢呼凡旋完成签到,获得积分10
23秒前
韩邹光完成签到,获得积分10
25秒前
xg发布了新的文献求助10
25秒前
26秒前
dktrrrr完成签到,获得积分10
26秒前
季生完成签到,获得积分10
29秒前
徐徐完成签到,获得积分10
29秒前
30秒前
30秒前
haku完成签到,获得积分10
32秒前
可爱的函函应助laodie采纳,获得10
34秒前
Singularity应助忆楠采纳,获得10
35秒前
36秒前
请叫我风吹麦浪应助PengHu采纳,获得30
37秒前
jjjjjj完成签到,获得积分10
37秒前
凝子老师发布了新的文献求助10
39秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
Luis Lacasa - Sobre esto y aquello 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527998
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3108225
关于积分的说明 9288086
捐赠科研通 2805889
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1540195
邀请新用户注册赠送积分活动 716950
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709849