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中山大學(xué)周建華/喬彥聰團(tuán)隊(duì) Nano Research：用于單血管局部血壓監(jiān)測(cè)的微腔輔助石墨烯壓力傳感器

2024-09-18 來(lái)源：高分子科技

關(guān)鍵詞：單血管局部血壓監(jiān)測(cè) 微腔輔助石墨烯壓力傳感器

中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院周建華教授/喬彥聰副教授團(tuán)隊(duì)在《Nano Research》上發(fā)表了題為“Microcavity Assisted Graphene Pressure Sensor for Single-Vessel Local Blood Pressure Monitoring”的研究性論文。本工作提出了一種微型空腔輔助的可穿戴血壓傳感器（MAGPS）。通過(guò)仿真和理論分析探究了傳感器的工作機(jī)理和失效機(jī)理，指導(dǎo)了微腔的設(shè)計(jì)。微腔可以取代笨重的袖帶，用于壓迫血管以進(jìn)行血壓數(shù)據(jù)采集，也大大提高了傳感器的量程。得益于所設(shè)計(jì)的微腔結(jié)構(gòu)，傳感器的量程提高到1,050 kPa，具有15.4 kPa^-1的靈敏度。本工作構(gòu)建了包含9位正常血壓受試者和5位高血壓患者的數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包含228個(gè)血壓數(shù)據(jù)以及11,804個(gè)脈搏波切片。最后，結(jié)合MAGPS和兩階段卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法對(duì)血壓進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)。第一階段算法通過(guò)脈搏波判斷受試者是否患有高血壓。然后，第二階段算法在10 mmHg誤差范圍內(nèi)診斷收縮壓和舒張壓的準(zhǔn)確率分別為93.5%和97.8%。

圖1. MAGPS的結(jié)構(gòu)和應(yīng)用，以及石墨烯的表征

MAGPS由四部分組成，包括微腔結(jié)構(gòu)，頂部PDMS封裝膜，石墨烯敏感層和PDMS襯底。在血壓監(jiān)測(cè)期間，可以對(duì)MAGPS進(jìn)行充氣，以壓縮橈動(dòng)脈，從MAGPS可以監(jiān)測(cè)到不同幅度的脈搏波和微腔中的氣壓，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)血壓預(yù)測(cè)。石墨烯圖案由激光還原聚酰亞胺膜產(chǎn)生，并通過(guò)PDMS固化過(guò)程被完整轉(zhuǎn)移到PDMS表面。

圖2. MAGPS的響應(yīng)性能

MAGPS工作范圍廣（0-1,050 kPa），在0-800 kPa范圍內(nèi)具有1.57 kPa^-1的靈敏度，在800-1,050 kPa范圍內(nèi)具有15.4 kPa^-1的靈敏度。與近期發(fā)表的壓力傳感器相比，MAGPS具有壓力檢測(cè)范圍和靈敏度的綜合優(yōu)勢(shì)。此外，它也具有良好的線(xiàn)性、頻率響應(yīng)，經(jīng)過(guò)超過(guò)10,000次循環(huán)施壓/釋放后仍然保持穩(wěn)定響應(yīng)。

圖3. 傳感器受壓過(guò)程仿真

為了解釋MAGPS超大工作范圍的原因，本工作構(gòu)建了仿真模型來(lái)說(shuō)明其傳感機(jī)制。通過(guò)仿真MAGPS在外力作用下的變形和受力分布，和微腔內(nèi)氣體壓力，結(jié)果表明，微腔內(nèi)氣壓始終低于外部壓力的40%。因此，微腔結(jié)構(gòu)作為緩沖可以通過(guò)減輕外力的影響來(lái)提高傳感器工作范圍，以及避免傳感器的損傷。

圖4. 使用MAGPS進(jìn)行血壓監(jiān)測(cè)

在監(jiān)測(cè)期間，本工作參考示波法血壓測(cè)量過(guò)程，將MAGPS置于橈動(dòng)脈上方，通過(guò)調(diào)整微腔氣壓得到不同壓力下的脈搏波。MAGPS的小型化使得它可以用于長(zhǎng)時(shí)間的脈搏波數(shù)據(jù)采集。大量的數(shù)據(jù)有助于提高模型的泛化能力，這意味著提高了BP檢測(cè)算法的效率和精度。為保證足夠的數(shù)據(jù)驗(yàn)證血壓監(jiān)測(cè)性能，構(gòu)建了包含9名健康受試者和5名高血壓患者的數(shù)據(jù)庫(kù)。

圖5. 使用兩級(jí)CNN網(wǎng)絡(luò)用于血壓預(yù)測(cè)

本工作提出了一種基于兩階段CNN模型的高血壓診斷新方法，通過(guò)同時(shí)采集MAGPS的脈搏波和微腔氣壓來(lái)預(yù)測(cè)收縮壓和舒張壓。兩階段CNN包括分類(lèi)CNN和回歸CNN。利用多脈搏波的綜合判斷，分類(lèi)CNN對(duì)高血壓/正常血壓的判斷準(zhǔn)確性從89.9%提高到92.1%。最終，回歸CNN對(duì)收縮壓預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確性為0.5±6.1 mmHg，對(duì)舒張壓預(yù)測(cè)值的準(zhǔn)確性為2.1±4.3 mmHg。
中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院是論文第一單位，中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院碩士研究生羅金安是文章的第一作者，中山大學(xué)喬彥聰副教授和周建華教授、清華大學(xué)集成電路學(xué)院任天令教授、中山大學(xué)附屬第七醫(yī)院李波副主任醫(yī)師是論文的通訊作者。該研究成果得到了國(guó)家自然科學(xué)青年基金、廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金、深圳市科技計(jì)劃、深圳市優(yōu)秀科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)項(xiàng)目、清華大學(xué)北京信息科學(xué)與技術(shù)國(guó)家研究中心開(kāi)放課題、廣東省傳感技術(shù)與生物醫(yī)學(xué)儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的支持。

原文鏈接：https://link.springer.com/article/10.1007/s12274-024-6969-7

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（責(zé)任編輯：xu）

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