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頸部運動的狀態反映了頸部的健康狀況，檢測人體頸部運動狀態對醫療智能具有重要意義。實用的頸部運動檢測器應該是可穿戴、柔性、節能和低成本的。

在此，西南科技大學張楊松副教授、重慶大學蒲賢潔等人提出了一種基于摩擦納米發電機（TENG）的支持深度學習（DL）、可穿戴、親膚、柔性、可拉伸、低成本且易于制造的頸部運動傳感器。這種自供電頸部運動摩擦電傳感器（SNM-TS）最外層由四個固定在硅頸圈上的硅橡膠基摩擦電納米發電機（S-TENG）組成，最內層由硅橡膠制成的頸圈作為基底。頸部運動會對傳感器施加壓力，導致S-TENG彎曲或拉伸。在屈曲過程中，電子通過外電路從碳/硅橡膠流向地面以保持靜態平衡。

當碳/硅橡膠和硅橡膠之間的距離最短時，二者之間的電位差最低。當頸部恢復到初始狀態時，電子通過外部電路向后流動。電壓波形的峰值為負，而在延伸過程中電流方向相反，電壓波形的峰值為正，這是發電過程的一個完整周期。

圖1. S-TENG的工作機理和性能

值得注意的是，作者在S-TENG和頸圈之間附加了碳摻雜硅橡膠層作為屏蔽層，可大大降低人體皮膚強正電位的影響從而提高信噪比（SNR）。基于此優化，當頸部處于特定運動狀態時，四個通道輸出的不同幅度/方向的電壓信號是穩定的，從而可識別頸部運動狀態。

為了進一步提高識別率，作者設計了一個基于卷積神經網絡（CNN）的DL模型來識別11類頸部運動，包括8個彎曲方向、2個扭轉方向和1個靜止狀態。最終，獲得了92.63% 的平均識別準確率。總之，柔性屏蔽層的設計和DL算法的應用為摩擦電可穿戴傳感器的改進提供了參考。此外，除了頸部運動外，該傳感器的結構和相關數據分析方案還可用于檢測人體其他關節的運動，在醫療保健、康復和人機界面等領域具有廣闊的應用前景。

圖2. 集成DL輔助數據分析的頸部運動狀態識別系統

Deep Learning Enabled Neck Motion Detection Using a Triboelectric Nanogenerator, ACS Nano 2022. DOI: 10.1021/acsnano.2c02149

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張楊松/蒲賢潔ACS Nano: 摩擦納米發電機+深度學習實現頸部運動檢測

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