基于分层多孔离子电子纤维的传感器阵列，具有超高灵敏度，可用于中风康复辅助

《Advanced Functional Materials》：Hierarchically Porous Iontronic Fiber-Based Sensor Array with Ultrahigh Sensitivity for Stroke Rehabilitation Assistance

脑卒中偏瘫患者康复依赖关节训练，现有设备笨重且需专业人员辅助。本研究通过溶液吹塑工艺制备具有多级孔结构的离子导体纤维交叉梁传感器（HPIFC），灵敏度超常规电容式传感器两个数量级，可检测1.27°以下关节运动。结合机器学习算法实现多角度自由度运动精准识别，开发被动康复训练系统和自动化进展评估系统，为高效康复提供新方案。

　　

摘要

中风引起的偏瘫是导致长期残疾的主要原因，康复依赖于反复的关节训练。然而，传统方法通常需要专业人员的协助或使用笨重、不灵活的设备，这阻碍了治疗的效率。本文提出了一种简单的策略，在单根纤维上构建复杂的微结构。通过在溶液吹纺过程中控制溶剂的蒸发行为，制备出了分层多孔离子电子纤维交叉杆（HPIFC）压力传感器。这些传感器的灵敏度远超大多数现有的电容式纤维交叉杆传感器，高出两个数量级以上。通过将传感器阵列与机器学习算法相结合，能够成功检测到小至1.27°的细微关节运动，并准确识别多个角度自由度（多角度DoF）的关节运动。基于这些发现，开发了一种用于偏瘫患者的被动康复训练系统，以及一种用于定量评估康复进展的自动化系统，为中风后的康复提供了全面而有效的解决方案。

利益冲突

作者声明没有利益冲突。