可穿戴式呼吸監測是一種快速、無創且方便的方法，可以早期識別人類健康異常，如限制性和阻塞性肺病。在這里，他們報道了一種計算流體動力學輔助的面罩傳感器網絡，它可以克服不同的用戶面部輪廓和環境干擾，以收集高度準確的呼吸信號。
受cribellate絲的啟發，瑞利不穩定性誘導紡錘結纖維被編織成可滲透和防潮的紡織摩擦電傳感器，該傳感器擁有51.2dB的信噪比，0.28秒的響應時間，以及0.46V kPa-1的靈敏度。在深度學習的幫助下，口罩上傳感器網絡可以實現呼吸模式識別，分類準確率高達100%，比單個呼吸傳感器有很大提升。此外，還開發了一個定制的用戶友好型手機應用程序，將處理后的呼吸信號連接起來，進行實時數據驅動診斷，并與臨床醫生一鍵共享健康數據。深度學習輔助的面罩傳感器網絡為物聯網時代的個性化呼吸管理開辟了新途徑。
圖1：呼吸監測系統的設計。 a)人體呼吸系統及相關常見呼吸系統疾病示意圖。b)在4m s-1 的正常呼吸速率下模擬面罩內表面的壓力分布。 c)不同呼吸模式下的模擬峰值壓力。d) 掩膜上傳感器網絡的設計。e) 顯示紡織傳感器結構的示意圖。f) 傳統呼吸傳感器與面罩傳感器網絡的特性比較。g) 顯示掩膜傳感器網絡可擴展性的照片。比例尺：5 厘米。h) 深度學習輔助自適應呼吸監測系統示意圖。
圖2：瑞利不穩定性用于制造受絲綢啟發的摩擦電纖維。 a) 均勻、紡錘結和蛤殼結構的摩擦電纖維的可擴展制造。b) 顯示摩擦電纖維線軸的照片。比例尺：2 厘米。c-e) 均勻 (c)、紡錘結 (d) 和蛤殼 (e) 構象的摩擦電纖維的 SEM 圖像。比例尺：200 μm。f) 制造纖維的駝峰直徑。g) 用于分析三種構象演化過程的準靜態模型草圖。L 和 h 分別為 PVDF 溶液液滴的長度和半徑；b 為合金絲的半徑；θ 是合金絲之間 PVDF 溶液的接觸角（其中 x = h，φ = π/2，并且 x = b，φ = θ）。h）δ（ΔP）和n-θ之間的關系。i) 作為 n 和 θ 函數的相圖，用于檢查瑞利不穩定性確定的均勻和紡錘結構象。
圖3：紡織摩擦電傳感器的表征。 a) 摩擦電傳感器的工作原理示意圖。b) 摩擦電傳感器在開路條件下的電荷分布模擬結果。c) 在 1 至 4 kPa 的變化負載壓力下，紡織傳感器的輸出Voc分別具有 1 Hz 的恒定頻率。d) 紡織傳感器的輸出 Voc 分別在 1/6 到 1 Hz 的不同頻率下具有 4 kPa 的恒定負載壓力。e) 三種基于構象纖維的紡織傳感器的靈敏度和電輸出比較。f）基于紡錘結的紡織傳感器的τ和SNR。g) 紡織品傳感器在 4 kPa 壓力和 1 Hz 頻率下的耐久性能。
圖4：基于面罩上傳感器網絡的自適應呼吸監測系統的演示。a) 用于呼吸監測的面罩上傳感器網絡模型示意圖。b) 顯示深呼吸時面罩內表面壓力分布的插值圖像。c,d) 正常和深呼吸模式下不同通道Voc的振幅和頻率（每分鐘呼吸次數）。1類：正常呼吸；2類：深呼吸；3類：偶爾咳嗽；4類：正常聲音；5類：呼吸衰竭。g) 構建的CNN模型的詳細結構。h) 在200個歷時中評估分類精度、學習率以及損失函數。目標類是指收集的五種呼吸信號類型，輸出類是指在深度學習的幫助下識別的結果。） 使用定制的手機APP進行實時無線呼吸監測和管理的照片。比例尺。3厘米。
原文鏈接：Y. Fang, J. Xu, X. Xiao, Y. Zou, X. Zhao, Y. Zhou, J. Chen*. A Deep-Learning-Assisted on-Mask Sensor Network for Adaptive Respiratory Monitoring. Advanced Materials, 34, 2200252 (2022)
https://doi.org/10.1002/adma.202200252
團隊介紹:
陳俊博士，現任加州大學洛杉磯分校生物工程系助理教授，并創建了可穿戴生物電子實驗室，致力于以納米技術和生物電子為基礎，以智能織物、可穿戴器件和人體局域網為形式的，在能源、傳感、環境和醫療領域內的前沿應用研究。已經出版書籍2冊，論文230多篇，其中以通信作者在Chemical Reviews (2), Chemical Society Reviews (2), Nature Materials, Nature Electronics (3), Nature Communications (2), Science Advances, Joule (3)，Matter (6), Advanced Materials (7) 等刊物發表論文130余篇。其作品七次入選《自然》和《科學》雜志研究熱點，并被 NPR、ABC、NBC、路透社、CNN、《華爾街日報》、《科學美國人》、《新聞周刊》等世界主流媒體共計 1200 余次。此外，他還申請了 14 項美國專利，其中一項獲得了許可。他目前的H指數為82，連續2019，2020, 2021年入選Web of Science 全球高被引學者。陳俊博士現任Biosensors and Bioelectronics 雜志的副主編，也是Matter, Nano-Micro Letters, Materials Today Energy, Cell Reports Physical Science, The Innovation等國際期刊的編委會成員。陳俊博士最近獲得的獎項與榮譽包括ACS PMSE Young Investigator Award; Materials Today Rising Star Award; Advanced Materials Rising Star; ACS Nano Rising Stars Lectureship Award; Chem. Soc. Rev. Emerging Investigator Award; UCLA Society of Hellman Fellows Award; Okawa Foundation Research Award; Fellow of International Association of Advanced Materials; Thought Leaders by AZO Materials; 30 Life Sciences Leaders To Watch by Informa; JMCA Emerging Investigator Award; Nanoscale Emerging Investigator Award; Frontiers in Chemistry Rising Stars; IAAM Scientist Medal; 2020 Altmetric Top 100; Top 10 Science Stories of 2020 by Ontario Science Centre; Highly Cited Researchers 2020/2019/2021 in Web of Science.
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