
近日,,生物與工程學(xué)院(健康醫(yī)藥現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)學(xué)院)曾柱教授和鄭強教授領(lǐng)銜的生物電子系統(tǒng)團(tuán)隊聯(lián)合江漢大學(xué)和中國科學(xué)院北京納米能源研究所開發(fā)了一款人工智能輔助的自適應(yīng)呼吸肌訓(xùn)練設(shè)備,該成果已在《Infomat》(影響因子:22.7)期刊上發(fā)表,。該設(shè)備通過結(jié)合先進(jìn)的混合納米發(fā)電傳感器技術(shù)和智能算法,,實現(xiàn)了對呼吸狀態(tài)的精準(zhǔn)感知與阻力的自動調(diào)節(jié),為運動員,、慢性呼吸系統(tǒng)疾病患者以及健康恢復(fù)中的人群提供了一種更加科學(xué),、便捷的訓(xùn)練方式。

阻力適應(yīng)性呼吸訓(xùn)練器概述
本設(shè)備采用混合納米發(fā)電傳感器技術(shù),,將摩擦電和壓電特性相結(jié)合,,能夠同時感知高頻和低頻信號,輸出電壓可達(dá)5伏特,。通過卡門渦街效應(yīng)解決了傳統(tǒng)渦輪傳感器的遲滯問題,,大幅提高了數(shù)據(jù)響應(yīng)速度和精確度。

智能呼吸肌訓(xùn)練器的應(yīng)用,。傳感器顯示呼吸深度,、呼吸頻率和疲勞程度。
設(shè)備內(nèi)置阻力自適應(yīng)程序(Resistance Self-Adaption Program, RSP),,通過主控芯片實時分析呼吸數(shù)據(jù),,判斷用戶的肌肉疲勞狀態(tài)并自動調(diào)節(jié)阻力。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的引入使訓(xùn)練強度能夠精準(zhǔn)匹配用戶能力,,從而優(yōu)化訓(xùn)練效率,。

阻力吸入和無阻力呼氣的12-D 數(shù)據(jù)圖的二維主成分分析圖及其特征貢獻(xiàn)率
該設(shè)備適用于不同的呼吸訓(xùn)練需求,例如改善肺功能,、增強運動表現(xiàn)或輔助恢復(fù)神經(jīng)肌肉損傷,。其傳感器的長期穩(wěn)定性(5000次循環(huán)后信號依舊穩(wěn)定)和自動化功能,使其在醫(yī)療康復(fù)和競技運動領(lǐng)域具有廣闊前景,。

傳感器的特性
這款智能呼吸肌訓(xùn)練設(shè)備不僅展示了混合納米發(fā)電傳感器在醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的潛力,,也為健康管理與康復(fù)訓(xùn)練開辟了新的方向。團(tuán)隊期待在后續(xù)研究中進(jìn)一步完善設(shè)備功能,,推動其在更多醫(yī)療場景中的應(yīng)用,。
本文共同通訊作者:鄭強教授,貴州醫(yī)科大學(xué)生物與工程學(xué)院(健康醫(yī)藥現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)學(xué)院),;李舟研究員,,中國科學(xué)院北京納米能源與系統(tǒng)研究所,。吳宇翔,江漢大學(xué)智能運動與主動健康研究所,。