Un nanogenerador triboeléctrico portátil para el monitoreo de la respiración en tiempo real

Resumen

Como indicador confiable de la salud fisiológica humana, la frecuencia respiratoria se ha utilizado en más y más casos para predecir y diagnosticar enfermedades respiratorias potenciales y la disfunción respiratoria causada por la fibrosis quística. Sin embargo, en comparación con la electrónica móvil inteligente, los sistemas de monitoreo de respiración clínica tradicionales no son convenientes para trabajar como un dispositivo portátil doméstico para el monitoreo de la respiración en tiempo real en la vida diaria debido a su estructura engorrosa, operabilidad compleja y dependencia de fuentes de energía externas. Por lo tanto, proponemos un sensor de respiración inalámbrico portátil basado en un nanogenerador triboeléctrico de modo deslizante lateral (TENG) para monitorear la frecuencia respiratoria al detectar la variación de la circunferencia abdominal. En este artículo, validamos la posibilidad del dispositivo como sensor de monitoreo de la respiración a través de un modelo teórico establecido e investigamos el rendimiento de salida del sensor a través de una serie de pruebas mecánicas. Además, las aplicaciones del sensor de respiración en diferentes individuos, diferentes ritmos de respiración, diferentes estados activos y transmisión inalámbrica han sido verificadas por muchas pruebas voluntarias. Todos los resultados demuestran el potencial del sensor portátil propuesto como una nueva alternativa para detectar y monitorear las frecuencias respiratorias en tiempo real con aplicabilidad y sensibilidad generales.

Introducción

Junto con el deterioro del clima global, el aumento de la contaminación atmosférica grave y la tendencia al agravamiento de la población envejecida, la salud humana, especialmente la salud del sistema respiratorio, está expuesta a cada vez más amenazas [1,2,3]. Mientras tanto, el seguimiento de la salud física humana se convierte en el centro de atención para la prevención de enfermedades latentes [4, 5, 6, 7]. La frecuencia respiratoria, como uno de los indicadores más importantes y fiables que refleja directamente la salud fisiológica humana, puede proporcionar información clave para la predicción y el diagnóstico de posibles enfermedades respiratorias como el síndrome de apnea obstructiva del sueño (SAOS) y la disfunción respiratoria causada por la fibrosis quística [8, 9,10,11]. Se han utilizado varios equipos médicos tradicionales para monitorear el estado de la respiración, y también se han realizado esfuerzos extraordinarios para desarrollar tecnologías para el monitoreo de la respiración innovadora. A pesar de la gran aplicabilidad clínica y la precisión de la monitorización, la estructura engorrosa, la operatividad compleja, la dependencia de fuentes de alimentación externas y la mala portabilidad restringen su desarrollo posterior como electrónica médica móvil inteligente. En los últimos años, los avances en la red móvil y la electrónica de baja potencia han impulsado los dispositivos médicos móviles inteligentes a un ritmo tremendo y han suscitado un interés cada vez mayor en el cuidado de la salud del hogar y la electrónica portátil flexible [6, 12,13,14,15,16, 17,18]. Por lo tanto, los sensores de salud portátiles sin batería con un gran potencial para el monitoreo de la respiración, de una manera inteligente, se demandan en todas partes.

En comparación con algunas tecnologías de captación de bioenergía relativamente maduras como las electromagnéticas [19, 20] y piezoeléctricas [21,22,23,24,25], los nanogeneradores triboeléctricos (TENG) [26,27,28,29,30], con las ventajas de El peso ligero, la alta densidad de energía y la alta sensibilidad de detección poseen un mejor potencial en aplicaciones como recolectores de bioenergía, dispositivos electrónicos portátiles y dispositivos de control de la salud autoamplificados. Además, los recolectores de energía basados en TENG son más capaces de eliminar la bioenergía en el entorno de trabajo con un ancho de banda de frecuencia por debajo de 10 Hz como el aliento humano [31, 32], y los materiales utilizados para los TENG no contienen plomo, por lo que su uso es seguro. sensores sanitarios. Por lo tanto, TENG es sin duda una de las mejores opciones para dispositivos de monitoreo de respiración autoamplificados y portátiles. Para satisfacer las crecientes demandas de tecnología de monitoreo de salud portátil y autoamplificada, se han desarrollado muchos sensores novedosos basados en TENG para monitorear el estado fisiológico humano. Lin y col. propuso un sistema de red de sensores corporales inalámbricos (BSN) autoalimentado para el control de la frecuencia cardíaca a través de integración de un TENG basado en estructura suave (D-TENG), un circuito de gestión de energía, un sensor de frecuencia cardíaca basado en TENG, una unidad de procesamiento de señales y un módulo Bluetooth para la transmisión inalámbrica de datos en 2018 [13]. P. Maharjan y col. diseñó un novedoso TENG electromagnético hibridado portátil con forma de curva (WHEM-TENG) en 2018, que funciona como un reloj de pulsera electrónico impulsado por energía biomecánica obtenida de un brazo oscilante, que también se demostró que funciona para una señal de pulso y monitoreo de frecuencia cardíaca [ 17]. Chen y col. informó sobre un nanogenerador híbrido flexible de propiedades piezoeléctricas y triboeléctricas en 2017 que se puede unir de manera conformada en superficies blandas como la piel humana para recolectar energías táctiles de diversidad basadas en una alfombra de nanofibras electrohiladas y monitorear las señales fisiológicas en tiempo real, como la información respiratoria y el pulso de la arteria radial [ 33]. Cu et al. informaron de un sensor de pulso basado en un TENG de un solo electrodo con alta flexibilidad y comodidad para la piel humana en 2018, con el que se puede obtener con éxito una forma de onda de pulso humana típica que representa la onda de presión de la arteria radial [34]. Los trabajos mencionados anteriormente han impulsado en gran medida el desarrollo de dispositivos inteligentes portátiles y autoalimentados basados en TENG en el monitoreo físico humano.

La variación de la circunferencia abdominal es un comportamiento físico natural del ser humano durante el proceso de respiración, por lo que la captura de información de las deformaciones abdominales es un enfoque sensorial y no tiene ningún efecto negativo en las actividades normales de los seres humanos, que también pueden ser una posible fuente de energía al eliminar la energía biocinética. . En este artículo, proponemos un sensor de respiración inalámbrico de uso en la cintura integrado basado en el modo deslizante TENG, con los méritos de portabilidad, movilidad e inteligencia, simultáneamente. Se puede aplicar en diferentes actividades diarias para el monitoreo continuo de la respiración en tiempo real y la detección de SAOS sin efectos adversos en el funcionamiento normal del dispositivo ni influencia adversa en las actividades diarias del usuario. Se construye un cinturón inteligente con el sensor TENG para detectar la variación de la circunferencia abdominal del usuario durante la respiración y transferir la variación periódica a la oscilación recíproca del tribo-par del TENG, de modo que las señales eléctricas que contienen información sobre la respiración puedan ser emitidas por el TENG. Todo el proceso de detección no necesita una fuente de alimentación externa. El dispositivo también está equipado con un chip de transmisión inalámbrica alimentado por una fuente externa para realizar la transmisión de la señal de respiración. La información del estado de la respiración se mostrará finalmente en un teléfono móvil. Aquí, informamos el trabajo de investigación sobre el sensor de respiración basado en TENG para mostrar su excelente potencial como un posible dispositivo inteligente portátil y autoalimentado para el monitoreo de la respiración en tiempo real.

Métodos

Arquitectura del sensor de respiración

La figura 1a muestra la estructura esquemática del sensor de respiración basado en el modo deslizante TENG. El sensor de respiración que se puede usar en la cintura está diseñado para detectar el estado respiratorio en tiempo real del usuario en la vida diaria, como se muestra en la Fig. 1a (i). Este tipo de estrategia de monitoreo no perturbará las actividades diarias del usuario, como caminar, dormir, cocinar, trabajar en la oficina, etc. El dispositivo está compuesto por un cinturón bicapa portátil, un sensor TENG de modo deslizante integrado en el cinturón y un dispositivo inalámbrico sistema de transmisión. Cada capa del cinturón bicapa, como se muestra en la figura 1a (ii), incluye una parte inextensible señalada por la línea negra y una parte deformable por la línea roja. El sensor TENG está integrado en el cinturón bicapa portátil con la estructura detallada que se muestra en la Fig. 1a (iii-iv). Una película de politetrafluoroetileno (PTFE) con un grosor de 100 µm y una película de nailon con un grosor de 30 µm se emplean como tribomateriales negativos y positivos, respectivamente. En las superficies exteriores de las tribocapas se colocan dos láminas de cobre con un grosor de 50 μm cada una como electrodos conductores. Se utilizan dos láminas acrílicas como soportes para mantener planos los materiales dieléctricos. El tamaño de la cepilladora del dispositivo TENG es de 5 × 5 cm ² . El dispositivo TENG está recubierto con una funda de plástico para asegurar el contacto entre el par tribo durante el proceso de monitoreo de la respiración.

Fabricación del sensor de respiración que se puede usar en la cintura y del sistema de transmisión inalámbrica. un Diseño esquemático del sensor de respiración inalámbrico. (i) Esquema de uso, (ii) esquema estructural del dispositivo portátil, (iii) vista ampliada del TENG y (iv) ilustración del material del TENG, y (v) Módulos funcionales contenidos en el sistema de transmisión inalámbrica. b El diagrama de circuito del sistema de transmisión inalámbrica

La estructura del dispositivo está diseñada con una serie de méritos evidentes. En primer lugar, las partes deformables del cinturón se utilizan aquí para acomodar la expansión del abdomen durante la respiración y ofrecer la fuerza restauradora en el procedimiento de contracción del abdomen durante el proceso de inhalación, de modo que la detección en tiempo real con señal continua será realizado a través del cinturón inteligente sin sentimientos incómodos e influencia negativa en las actividades normales del usuario. En segundo lugar, las partes inextensibles del cinturón se utilizan para restringir la deformación del cinturón para asegurarse de que parte de la variación de la circunferencia abdominal se utilice para impulsar el comportamiento de deslizamiento del tribopar. Además, la estructura simple y los materiales comerciales adoptados en el dispositivo hacen que sea de bajo costo y fácil de fabricar, lo que puede facilitar su perspectiva de promoción comercial.

Además, se aplica un conjunto de módulos de hardware y software para formar un sistema de transmisión inalámbrico para la transmisión de señales, y se supone que la información de la respiración en tiempo real se muestra en un teléfono móvil (Fig. 1a (v)). Como se muestra en la Fig. 1b, el módulo de hardware, que consta de un seguidor de voltaje, un circuito de aumento de voltaje y un chip de transmisión inalámbrica, están integrados en una placa de circuito. Se observa que el TENG genera un voltaje alto pero una corriente relativamente baja, lo que da como resultado una impedancia de salida alta y afecta su aplicabilidad en el sistema de transmisión inalámbrica. En este sentido, el seguidor de voltaje está integrado en el circuito para reducir la impedancia de salida del TENG de modo que pueda coincidir aproximadamente con la de la unidad de transmisión inalámbrica. Además, como una preocupación por la aplicabilidad práctica, la salida eléctrica del TENG se caracteriza como corriente alterna, cuyos valores de señal negativos no se pueden usar como señal de entrada para el Convertidor Analógico Digital (ADC). Por lo tanto, el circuito de aumento de nivel eléctrico se usa para elevar toda la curva de señal del voltaje de salida del TENG a un nivel positivo para que el ADC adquiera todas las señales. El chip de transmisión inalámbrica consta de un ADC, un microprocesador, una antena y una batería para proporcionar energía a la unidad. El módulo de software incluye muestreo de señales, procesamiento de señales, almacenamiento de señales y unidades de visualización de señales. A través de las unidades de procesamiento y muestreo de señales, las señales transmitidas al teléfono móvil se vuelven a convertir a la oscilación con componentes positivos y negativos, pero las formas de onda y amplitudes de la señal no se vuelven a convertir proporcionalmente a los valores originales de la salida TENG; por lo tanto, solo es indicativo de las tasas de respiración. Y a través de las unidades de visualización y almacenamiento de señales, las señales transmitidas de las frecuencias respiratorias en tiempo real se almacenan y muestran sistemáticamente en un teléfono móvil.

Principio de detección y mecanismo de trabajo

La respiración humana generalmente se clasifica en respiración torácica y abdominal, y la mayoría de nosotros usamos el primer tipo en nuestra vida diaria. Durante el proceso de respiración torácica, la cavidad del abdomen se expande y contrae periódicamente a medida que ocurren los procesos de exhalación e inhalación, respectivamente, lo que puede inducir el estiramiento y la contracción del cinturón que se coloca alrededor de la cintura. Mientras tanto, el tribo-par se ve obligado a deslizarse hacia afuera y hacia adentro a través de la deformación de la circunferencia del abdomen. Durante el proceso de deslizamiento alternativo, el estado de la respiración se obtendrá a través del cinturón inteligente con el dispositivo TENG.

La figura 2 muestra el mecanismo de trabajo del sensor de respiración basado en el modo deslizante TENG. La variación de la circunferencia de la cavidad abdominal puede facilitar el deslizamiento relativo del tribo-par a través del cinturón bicapa portátil, induciendo una corriente alterna que pasa a través del circuito externo, que será captada y tratada como señal en la monitorización de la respiración. En cada ciclo de trabajo habrá cuatro procesos:un contacto íntimo inicial, un deslizamiento hacia afuera, una pausa corta y un deslizamiento hacia adentro. Como el estado inicial que se muestra en la Fig.2a, las superficies del tribopar se superponen completamente y entran en contacto íntimo entre sí, y la superficie de la película de nailon y la película de PTFE están cargadas positiva y negativamente, respectivamente, debido al efecto triboeléctrico. e inducción electrostática. En esta etapa, no hay un comportamiento de deslizamiento entre el tribopar, cuyas cargas superficiales están en equilibrio estático sin transferencia de carga en el circuito. Cuando comienza la exhalación y el tribopar comienza a deslizarse hacia afuera con la expansión de la cavidad abdominal (Fig. 2b), la separación de la carga triboeléctrica inducirá una diferencia de potencial entre el tribopar. Por lo tanto, los electrones libres se transferirán de un electrodo a otro a través del circuito externo y se generará un pulso del voltaje de salida con amplitud positiva. Una vez que el tribo-par alcanza la distancia máxima de deslizamiento durante el proceso de exhalación (Fig. 2c), las cargas transferidas alcanzarán su valor máximo y no habrá más corriente pasando por el circuito. Luego viene el proceso de inhalación (Fig. 2d), en el que el tribo-par comienza a deslizarse hacia adentro con la contracción de la cavidad abdominal. Las cargas transferidas redundantes en los electrodos fluirán hacia atrás para un nuevo equilibrio electrostático y se generará un pulso del voltaje de salida con amplitud negativa. No se transferirá ninguna carga a medida que las superficies cargadas del tribo-par se superpongan completamente, y el dispositivo TENG volverá al estado de contacto íntimo como se muestra en la Fig. 2a. De esta manera, con la ocurrencia de oscilaciones repetidas hacia adentro y hacia afuera entre el par tribo, los electrones son impulsados hacia adelante y hacia atrás en el circuito entre los dos electrodos, creando una salida de corriente alterna.

Diagrama del mecanismo de trabajo del sensor de respiración y sus cuatro procesos de trabajo. un Proceso de “contacto íntimo”:el usuario inhala y las superficies del tribopar se superponen completamente. b Proceso de “deslizamiento hacia afuera”:el usuario exhala y el tribo-par se desliza hacia afuera. c Proceso de “pausa corta”:el usuario exhala y el tribo-par se desliza hacia afuera al máximo. d Proceso de "deslizamiento hacia adentro":el usuario inhala y el par de tribus se desliza hacia adentro

Sistema de medición

El rendimiento de la salida eléctrica del sensor de respiración se registró mediante un electrómetro del sistema Keysight B2983A.

Resultados y discusión

Para aplicaciones clínicas, las frecuencias respiratorias pueden proporcionar información vital para una alerta temprana y un diagnóstico rápido de enfermedades respiratorias como el SAOS. En este documento se propone el sensor de respiración inalámbrico que se puede usar en la cintura para ofrecer una estrategia alternativa para monitorear la respiración en tiempo real al detectar la variación de la circunferencia abdominal en el proceso de respiración y mostrar la señal inalámbrica en un teléfono móvil. La configuración del dispositivo contiene un cinturón bicapa portátil, un sensor TENG de modo deslizante integrado en el cinturón y un sistema de transmisión inalámbrico. Y la aplicabilidad, portabilidad y precisión del dispositivo han sido validadas mediante análisis teóricos, pruebas mecánicas y pruebas en tiempo real realizadas por voluntarios.

Predicción teórica

En primer lugar, se establece un modelo analítico para predecir el rendimiento de salida del TENG y validar la posibilidad del dispositivo como sensor de monitorización de la respiración. Se lleva a cabo una prueba en tiempo real para examinar la precisión del modelo analítico. Además, la correlación entre las señales eléctricas del sensor y la excitación mecánica de entrada se establece e investiga mediante el modelo teórico, que proporciona una mejor comprensión del mecanismo de funcionamiento del sensor. Para esos propósitos, se propone una función teórica para simular los procesos respiratorios, que involucra etapas de exhalación e inhalación. En la etapa de exhalación, la cavidad del abdomen se expande y el tribo-par se desliza hacia afuera para que el desplazamiento x (t) del tribo-par aumenta gradualmente de cero a A . Entonces el tribo-par sigue siendo el máximo desplazamiento A hasta el proceso de inhalación. En la etapa de inhalación, la cavidad del abdomen se contrae y el par tribo comienza a deslizarse hacia adentro, de modo que el desplazamiento x (t) disminuye gradualmente desde A a cero. Posteriormente, el tribo-par permanece el desplazamiento de cero hasta el próximo ciclo de respiración. Según la regulación de variación de la x (t) en el dominio del tiempo, se supone que la excitación del dispositivo es una onda trapezoidal (Fig. 3a), que se expresa como:

$$ x (t) =\ left \ {\ begin {array} {c} {v} _1t \\ {} A \\ {} A- {v} _2t \\ {} 0 \ end {array} \ kern0 .75em \ begin {array} {c} 0 donde T es el período, η es la relación entre el tiempo de exhalación y el período completo T , v ₁ y v ₂ son las velocidades de deslizamiento hacia afuera y hacia adentro, respectivamente. Además, el voltaje de salida V ( t ) se calcula de acuerdo con la teoría del modo deslizante TENG de la siguiente manera [35, 36]:

$$ {\ Displaystyle \ begin {array} {l} V (t) =\ frac {\ sigma {d} _0} {\ varepsilon_0} \ left [\ frac {l} {lx (t)} \ exp \ left (- \ frac {d_0} {\ varepsilon_0 RS} {\ int} _0 ^ t \ frac {l} {lx (t)} d {t} ^ {\ prime} \ right) \ right. \\ {} \ kern1.5em \ left. + \ frac {d_0} {\ varepsilon_0 RS} \ frac {l} {lx (t)} {\ int} _0 ^ t \ exp \ left (\ frac {d_0} {\ varepsilon_0 RS} {\ int} _t ^ {t ^ {\ prime}} \ frac {l} {lx \ left (\ delta \ right)} d \ delta \ right) d {t} ^ {\ prime} -1 \ right] \ end {matriz}} $$ (2)

donde d ₀ = d ₁ / ε _{r 1} + d ₂ / ε _{r 2} es el espesor efectivo con d ₁ ( d ₂ ) y ε _{r 1} ( ε _{r 2} ) denota el espesor y la constante dieléctrica relativa de la capa dieléctrica respectivamente, ε ₀ la constante dieléctrica del vacío, σ la densidad de carga superficial, R la resistencia de carga, y S el área de la placa dieléctrica.

Correlación entre el movimiento físico al respirar y el voltaje de salida del sensor TENG. un La forma trapezoidal de desplazamiento asumida para la predicción teórica. b Comparación de la predicción teórica y los resultados experimentales

Se utiliza un dispositivo como caso para validar teóricamente el modelo electromecánico, con los parámetros de las propiedades físicas y el proceso de carga que se muestran en la Tab. 1. El historial de tiempo del voltaje de salida calculado se muestra con la línea azul en la Fig. 3b, mientras que el voltaje medido señala con la línea roja. Se observa una excelente concordancia entre la predicción teórica y las señales medidas, lo que sugiere que el modelo analítico es preciso para predecir las salidas eléctricas del dispositivo en el proceso de respiración. Además, los pulsos de voltaje de las señales de respiración predichas muestran coherencia con los procesos de inhalación y exhalación. Las señales suben y bajan, comportándose con señales positivas y negativas con la ocurrencia de los procesos de exhalación e inhalación, respectivamente. Y también se puede utilizar para un diseño óptimo del sensor de respiración basado en TENG en parámetros estructurales para mejorar el rendimiento y la sensibilidad.

Características de salida

Se ha realizado una prueba mecánica para investigar la influencia del desplazamiento deslizante del tribopar en la señal de voltaje de salida del dispositivo. Como se muestra en la Fig. 4a, los dos extremos del tribo-par se fijaron en la máquina de estiramiento y el tribo-par se forzó a una oscilación deslizante recíproca periódica a través de la máquina de estiramiento para simular el movimiento del tribo-par en la respiración. proceso. Mientras tanto, se registraron los historiales de tiempo de desplazamiento deslizante y fuerza de tracción en el proceso de estiramiento para comparar las señales de voltaje medidas por un voltímetro con la resistencia de carga en el circuito eléctrico de 11 MΩ. En la prueba mecánica, se utilizó una excitación de onda trapezoidal con una frecuencia de 0.5 Hz y la amplitud de desplazamiento de 2.5 a 30 mm. La Figura 4b muestra las historias de tiempo de voltaje de salida por la línea roja y las historias de tiempo correspondientes de desplazamiento deslizante con amplitud de 30 mm y fuerza de tracción por las líneas verde y azul, respectivamente. En la etapa I, mientras que el desplazamiento entre el par tribo aumenta con la fuerza de tracción de la máquina, se captura el pulso positivo del voltaje de salida. Y en la etapa II, el voltaje de salida muestra señales opuestas mientras que la fuerza de tracción se cancela gradualmente y el desplazamiento disminuye. Las características periódicas de las señales de voltaje coinciden bien con las del desplazamiento deslizante y la fuerza de tracción de la excitación mecánica de ajuste, lo que demuestra la viabilidad del sensor TENG para el monitoreo de la respiración en tiempo real. Además, las señales de voltaje obtenidas varían obviamente bajo diferentes amplitudes de deslizamiento de 2,5 a 30 mm (Fig. 4c), lo que permite investigar el efecto de la amplitud de desplazamiento (es decir, la profundidad de respiración). La tendencia a la variación del voltaje pico frente a la amplitud de desplazamiento se muestra en la Fig. 4d. Obviamente, el voltaje pico aumenta linealmente con la amplitud de desplazamiento y la relación de variación se puede describir de la siguiente manera:

$$ {V} _ {\ mathrm {pico}} =0.01383 {X} _ {\ mathrm {max}} + 0.0092 $$ (3)

donde V _pico es el valor pico del voltaje de salida y la X _máx significa el desplazamiento de deslizamiento máximo del tribopar. La regulación en Eq. (3) revela la relación entre el voltaje pico y la excitación por desplazamiento del dispositivo con el rango aplicable “2.5 mm≤ X _máx ≤30 mm ”, lo que nos proporciona una base para aprender el efecto de la circunferencia abdominal en el voltaje pico y una concordancia en la predicción del voltaje pico del sensor en el proceso respiratorio. Por otro lado, la Figura 4d también ilustra que las señales eléctricas útiles del sensor se pueden capturar con la amplitud de la fuerza de tracción y el desplazamiento de deslizamiento tan pequeño como 3.09 N y 2.5 mm, lo que significa que el dispositivo puede ser manejado fácilmente por la variación de la circunferencia abdominal sin causar sensaciones incómodas al usuario.

Pruebas mecánicas en el sensor de respiración basado en TENG. un Fotografía del sensor TENG fijado a la estiradora. b Las señales de voltaje de salida del sensor bajo una excitación en forma trapezoidal y los correspondientes historiales de tiempo del desplazamiento y la fuerza de deslizamiento. c Los historiales de tiempo de voltaje de salida del sensor con diferentes amplitudes de desplazamiento. d Los valores máximos de la tensión de salida y la fuerza de tracción en función del desplazamiento de deslizamiento máximo

Monitoreo de la respiración

Para verificar la factibilidad de que el dispositivo funcione como sensor de respiración, se llevaron a cabo un conjunto de pruebas de monitoreo en tiempo real (Fig.5a), y las señales eléctricas se midieron mediante un voltímetro con la resistencia de carga en el circuito eléctrico de 100 MΩ. . Durante el proceso de respiración, el cinturón del dispositivo se mantiene en contacto conforme con la cintura del usuario, y la variación de las circunstancias abdominales del usuario se refleja en la oscilación de deslizamiento recíproca periódica del tribopar. Con el voluntario exhalando e inhalando periódicamente, aparecen las señales de voltaje de salida que incluyen pulsos con amplitudes positivas y negativas. En aplicaciones reales, las señales eléctricas capturadas pueden contener más información relacionada con el proceso respiratorio, es decir, la frecuencia respiratoria y el proceso de inhalación o exhalación, etc. Ilustrando la correlación entre la variación periódica de las señales de voltaje y el mecanismo de trabajo de la respiración. sensor, será más preciso extraer información detallada de la respiración a partir de las señales medidas. Por lo tanto, tomamos un ciclo de respiración de las pruebas en tiempo real como ejemplo para ilustrar la correlación (Fig. 5b). Cuando se aplica una fuerza en el proceso de exhalación, el tribo-par se desliza hacia afuera y genera un pulso del voltaje de salida con amplitud positiva de acuerdo con la detección del proceso de exhalación. Luego, correspondientemente, cuando la fuerza aplicada se revoca gradualmente en el proceso de inhalación, el tribopar se desliza hacia adentro y genera un pulso de voltaje de salida con amplitud negativa como el acuerdo de la detección para el proceso de inhalación. Según los análisis mencionados anteriormente, las señales de voltaje se pueden utilizar para proporcionar una comprensión profunda de los procesos respiratorios.

El sensor de respiración TENG de modo deslizante para monitorear diferentes ritmos respiratorios. un Fotografía del sensor TENG que se lleva en la cintura para monitorizar la respiración. b La correspondencia entre las señales de voltaje de salida y los procesos de exhalación e inhalación en un ciclo respiratorio. c , d Historial de tiempo de las señales de voltaje de salida para dos voluntarios con diferentes cinturas (72,8 cm para c y 98,6 cm para d ) y los resultados correspondientes de FFT para diferentes ritmos respiratorios

Además, dos voluntarios, uno de 22 años con una cintura de 72,8 cm y otro de 24 años con una cintura de 98,6 cm, fueron invitados a probar la capacidad del cinturón inteligente para reflejar comportamientos respiratorios específicos de diferentes individuos. Para probar la sensibilidad del dispositivo a diferentes frecuencias respiratorias, los procesos de respiración ofrecidos por los voluntarios involucran tres ritmos de respiración diferentes, es decir, respiraciones normales, rápidas y profundas. Durante el proceso de respiración con diferentes ritmos, las señales eléctricas generadas por el sensor TENG se detectan con éxito y se muestran en la Fig. 5c yd para los dos voluntarios, respectivamente. Las señales de voltaje son repetibles y confiables para cada ritmo, lo que presenta una diferencia obvia de frecuencias respiratorias en el proceso respiratorio. Las historias de tiempo del voltaje de salida (Fig. 5c yd) para los dos voluntarios exhiben respectivamente una variación constante (frecuencia constante y valor pico-valle) en los procesos de tres ritmos respiratorios. Reflejada por los resultados de la transformada rápida de Fourier (FFT) en la Fig.5c yd, la frecuencia extraída de las respiraciones normales, rápidas y profundas son 0.68, 1.10 y 0.40 Hz, respectivamente para el voluntario de 22 años y 0.60 , 1,40 y 0,47 Hz para el de 24 años; esas son frecuencias respiratorias razonables para adultos sanos [37]. Significa que la información clave de las frecuencias respiratorias se puede recopilar a través de las señales eléctricas. Por otro lado, a los dos voluntarios en las pruebas se les pide que contengan la respiración para simular la pausa respiratoria causada por el síntoma de apnea. En consecuencia, se presenta en la Fig. 5c yd que las señales con valor de cero voltios duran aproximadamente 10 s entre dos ritmos de respiración diferentes. Se puede utilizar como base de juicio para OSAS y una conformidad adicional para su diagnóstico y advertencia. Estos resultados demuestran que este sensor TENG puede detectar no solo la frecuencia respiratoria sino también los síntomas de la apnea.

Además, el voluntario llevó a cabo una serie de pruebas en tiempo real en diferentes estados para confirmar la viabilidad del dispositivo en diferentes actividades diarias. Las señales de voltaje se midieron mediante un voltímetro con una resistencia de carga de 100 MΩ en tres estados diferentes, es decir, acostado (caso I en la figura 6a), sentado (caso II en la figura 6b), de pie (caso III en la figura 6c) y caminar a una velocidad de 3 km / h (caso IV en la figura 6d). La Figura 6a muestra las señales de voltaje obtenidas con el voluntario acostado para simular el estado respiratorio durante el sueño, mientras que la Figura 6b-d presenta las señales de voltaje capturadas con el voluntario sentado, de pie y caminando, respectivamente, para simular los procesos respiratorios en las actividades diurnas. . Todas las señales de los casos I-IV muestran pulsos de voltaje estables y continuos al ritmo de la variación de la circunferencia abdominal durante la respiración, que coinciden con los procesos reales de inhalación y exhalación. Y se detecta que las frecuencias respiratorias son respectivamente 0,54 Hz para el caso I, 0,52 Hz para el caso II, 0,72 Hz para el caso III y 0,65 Hz para el caso IV. Vale la pena señalar que existen algunas fluctuaciones en la forma de onda de la señal al caminar en la Fig. 6d, pero aún se logra la funcionalidad para monitorear el ritmo respiratorio. Las pruebas en los cuatro casos demuestran la viabilidad del sensor de respiración como un dispositivo portátil para el monitoreo de la respiración en tiempo real en diferentes actividades de la vida diaria. Además, llevamos a cabo un monitoreo continuo de la respiración durante 180 sy las señales detectadas se presentan en el archivo adicional 1:Figura S1. The time histories of the output voltage exhibit stable alteration with the breathing processes during the tests, which demonstrate the stability of the TENG sensor for long-time monitoring in practical applications.

The TENG sensor for real-time respiration monitoring in different daily activities. The captured voltage signals and the corresponding testing photographs in processes of respiration monitoring when volunteer is (a ) lying, (b ) sitting, (c ) standing, and (d ) walking at a speed of 3 km/h

To further improve the portability of the device as a wearable respiration sensor, a wireless transmission system was designed for the exhibition of the breathing information on a mobile electronic equipment. Specifically, a real-time monitoring test equipped with the wireless transmission system proposed in Fig. 1b was carried out and the electrical signals generated by the TENG sensor were wirelessly transmitted and displayed on a cell phone. Figure 7a shows the actual setup of the wireless transmission system and Fig. 7b shows the signal waveforms containing breathing information displayed on the phone via the wireless transmission system. The measured respiratory information of the volunteer in Fig. 7b have been further processed on a PC and shown in Fig. 7c for better viewing. The depicted waveforms in Fig. 7c suggest that the respiratory rate is about 0.625 Hz. And the exhalation and the inhalation stages of the breathing process are identified and marked in Fig. 7c, which indicates the perfect reflection of the electric signals displayed on the phone to the actual respiratory status and the reliability and practicality of the wireless transmission system. To further demonstrate the accuracy of the wireless signals, voltmeter signals (with electrical load resistance of 10 MΩ) after TENG and wireless signals after wireless system were captured in the same breathing test and compared in Additional file 1:Figure S2. It is worth to be mentioned that the amplitude of the wireless signals is not the true value of the output voltage of the TENG sensor, but being processed proportionally. On the one hand, the signal width of the wireless signals is much wider than the voltmeter signals, which can be attributed to a comprehensive outcome of the larger input impedance of voltage follower (100 TΩ) in the wireless transmission chip, the existing load loss of the circuit and the low sampling rate which make the signals distorted slightly. On the other hand, though the waveform and the peak value are changed after the wireless system, the information about the breathing cycle delivered by the wireless signals coincides well with that of the voltmeter signals, which means that the respiratory rates can be correctly reflected by the signals obtained from the wireless transmission chip.

Real-time respiration monitoring via the TENG sensor with the wireless transmission system. un Photograph of the actual setup of the wireless transmission system. b Photograph of volunteer’s real-time breathing signals displayed on a mobile phone. c The respiratory waveform depicted with the data stored by the wireless transmission system

Conclusiones

In summary, we have designed and fabricated a waist-wearable wireless respiration sensor to monitor real-time respiratory status of humans in daily life and to transmit the breathing information to a mobile cell via a wireless transmission system. We furtherly illustrated its working mechanism in detail that it senses the variation of the abdominal circumference while breathing and output electrical signals containing rhythm information of the respiratory processes. In this study, theoretical analyses were performed to predict the output signals of the TENG and validate the possibility of the TENG to work as a respiration sensor. It was also demonstrated by a mechanical test that the sensor can be easily driven by a sliding displacement with an amplitude of 2.5 mm, which makes it feasible for use as a wearable sensor. To validate the applicability in reality, we carried out a series of tests by two volunteers to investigate the feasibility, accuracy, and sensitivity of the device to different individuals, different breathing rhythms, and different active states. The device was demonstrated applicable for not only the detection of apnea symptom but also the real-time monitoring of breath. Lastly, the wireless transmission system of the sensor was also proved to be efficient in wireless electrical signal transmission. Results stated above have shown the potential of the proposed sensor as a smart wearable respiration sensor and the household healthcare monitoring system comprehensively.

Disponibilidad de datos y materiales

The data and materials used are included in the manuscript.

Abreviaturas

ADC:: Analog digital converter
FFT:: Transformada rápida de Fourier
OSAS:: Obstructive sleep apnea syndrome
PTFE:: Politetrafluoroetileno
TENG:: Nanogenerador triboeléctrico

Caracterizaciones espectroscópicas Raman de nanoestructuras unidimensionales de InP / InAs / InP autocatalizadas en un sustrato de InP (111) B utilizando un método simple de inclinación del sustrat… Sintonización totalmente óptica de la luz en microfibra recubierta con WSe2

Nanomateriales

Materiales poliméricos

Biologicos

Teñir

Especias