Flexible pression et température double

Dec 21, 2023

Rapports scientifiques volume 12, Numéro d'article : 17434 (2022) Citer cet article

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L'état respiratoire est un indicateur physiologique essentiel étroitement lié à la santé humaine. Les capteurs respiratoires flexibles portables pour la reconnaissance du schéma respiratoire ont attiré beaucoup d'attention car ils peuvent fournir des détails de signaux physiologiques pour le diagnostic médical personnel, la surveillance de la santé, etc. Cependant, le masque intelligent actuel basé sur des capteurs respiratoires flexibles utilisant la détection monomode ne peut détecter qu'un relativement petit nombre de schémas respiratoires, en particulier sans la capacité de distinguer avec précision la respiration buccale de la respiration nasale. Ici, un masque facial intelligent incorporé avec un capteur de respiration en mode double détection qui peut reconnaître jusqu'à huit modèles de respiration humaine est fabriqué. Le capteur respiratoire utilise de nouveaux tapis de nanofibres de carbone à flambage tridimensionnel (3D) en tant que matériaux actifs pour réaliser simultanément la fonction de détection de la pression et de la température. Le modèle de pression des capteurs montre une sensibilité élevée qui est capable de détecter avec précision la pression générée par le flux d'air respiratoire, tandis que le modèle de température peut réaliser une variation de température sans contact causée par la respiration. Bénéficiant de la capacité de reconnaissance en temps réel et d'une distinction précise entre la respiration buccale et la respiration nasale, le masque facial est développé pour surveiller le développement du syndrome de respiration buccale. Le capteur en mode double détection a de grandes applications potentielles dans la surveillance de la santé.

Un grand effort a été fait pour atténuer la propagation mondiale rapide de la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19), mais le vaccin est insuffisant pour freiner la propagation du nouveau coronavirus qui mute rapidement1,2. Le port du masque dans les lieux publics a été recommandé par l'Organisation mondiale de la santé et largement imposé par la majorité des pays pour prévenir la propagation de la maladie et protéger la santé des individus dans la pandémie de COVID-19. Cependant, le port de masques pendant une longue période peut entraîner d'éventuels effets indésirables. Pour les patients asthmatiques ou les enfants, les difficultés respiratoires ou les maladies respiratoires aiguës seraient imperceptibles. De graves problèmes respiratoires peuvent provoquer une respiration buccale anormale et même provoquer une insuffisance respiratoire, ce qui est nécessaire pour alerter à temps. Par conséquent, la surveillance quotidienne de la respiration basée sur des appareils portables est d'une grande importance pour fournir une alerte précoce en cas de condition respiratoire anormale pour les enfants ou les patients souffrant de problèmes respiratoires. La respiration est un indicateur physiologique essentiel qui joue un rôle important dans l'évaluation clinique des performances de santé individuelles3,4. Habituellement, lorsque la respiration nasale est difficile, les gens ont tendance à respirer par la bouche pour augmenter l'apport d'air. Les enfants asthmatiques sont plus susceptibles de respirer par la bouche5. La tendance à la respiration buccale habituelle ou à long terme affecte non seulement négativement le développement de la mâchoire de l'enfant, la forme du crâne et l'occlusion des dents, mais est également associée au syndrome d'apnée du sommeil. Une surveillance en temps réel de la respiration est nécessaire pour un diagnostic multidisciplinaire précoce de cette population afin de prévenir le développement du syndrome de respiration buccale5,6. Une résistance respiratoire accrue causée par un masque peut exacerber ce problème. De plus, de nombreux résultats suggèrent une association significative entre la respiration buccale et l'asthme7. Ainsi, la surveillance continue des conditions respiratoires des utilisateurs dans la vie quotidienne, en particulier avec une reconnaissance précise de la respiration nasale et buccale, peut offrir une opportunité de surveillance des soins de santé personnels, d'alerte précoce des maladies respiratoires aiguës et de diagnostic médical, etc.

Un masque intelligent basé sur un capteur de respiration flexible est un moyen important de réaliser une surveillance continue de la respiration et une prévention des pandémies. À l'heure actuelle, de nombreuses études ont proposé des capteurs flexibles basés sur différents mécanismes de détection pour réaliser la surveillance de la respiration, tels que des capteurs d'humidité, de pression ou de température8,9,10,11,12,13. Très récemment, Someya et al. a conçu un masque facial intelligent qui intègre le capteur de pression électrostatique ultra fin et le plus léger pour réaliser la surveillance de la respiration13. Dao et al. ont démontré un capteur de flux thermique portable pour la respiration humaine en temps réel en utilisant des fils CNT flexibles comme fils chauds8. Peng et al. ont rapporté une peau électronique auto-alimentée (e-skin) basée sur un nanogénérateur triboélectrique pour la surveillance respiratoire en temps réel et le diagnostic du syndrome d'apnée obstructive du sommeil-hypopnée14. De nombreux capteurs d'humidité ont également été fabriqués pour surveiller la respiration en détectant la variation de la quantité d'eau dans les gaz inhalés et expirés3,10,15,16,17,18. Cependant, ces capteurs de respiration basés sur la détection monomode ne peuvent surveiller qu'un nombre relativement restreint de schémas respiratoires, en particulier l'absence de capacité à distinguer la respiration buccale de la respiration nasale. Leur fonctionnalité de détection unitaire ne peut pas satisfaire les demandes croissantes de surveillance de divers schémas respiratoires. Il existe des limitations associées au capteur de détection monomode en raison des interférences entre la respiration par la bouche et le nez. Par exemple, lorsque les intensités de débit de la respiration nasale profonde et de la respiration buccale sont dans la même plage, il est difficile de les distinguer car elles sont sous la même fréquence. Bien que la détection de différents états respiratoires dans une unité de capteur monomode puisse être réalisée approximativement, le couplage des signaux et les interférences mutuelles réduisent la précision de la mesure et nécessitent un étalonnage lorsque les conditions de travail changent11,19. De plus, ces capteurs bimodes existants ne sont pas suffisamment sensibles pour surveiller simultanément différents stimuli physiques provoqués par le flux d'air respiratoire19,20,21,22,23,24. Il est souhaitable qu'un type de matériau de détection doté d'une capacité de détection multiple surveille simultanément plusieurs signes vitaux du corps humain via la construction de différentes structures de modèle de détection25,26.

Dans ce travail, nous avons proposé un masque facial intelligent incorporant un double module de détection de pression et de température pour surveiller les informations respiratoires, qui permet une discrimination précise entre la respiration buccale et nasale. En construisant différentes structures de modèles de détection, de nouveaux tapis de nanofibres de carbone flexibles avec des propriétés mécaniques et des performances de détection de température supérieures sont utilisés comme matériaux actifs pour le module de détection de pression et de température. Le module de détection de pression démontre une sensibilité élevée qui convient à la détection de la pression générée par le flux d'air respiratoire et peut détecter divers signaux physiologiques du corps humain. Les capteurs de température peuvent réaliser une détection de température sans contact en détectant de petits changements de température causés par la respiration par la bouche et le nez. Nous avons démontré que le masque facial intelligent peut surveiller et analyser en continu les conditions respiratoires, y compris huit schémas respiratoires, tels que la respiration nasale normale, la respiration nasale peu profonde, la respiration nasale profonde, la respiration nasale rapide, la toux, l'apnée, la respiration buccale normale et la bouche lente. haleine. Par rapport aux techniques de surveillance de la respiration rapportées précédemment, le masque facial intelligent proposé offre deux avantages : (1) il permet une discrimination précise entre la respiration orale et nasale ; (2) La détection à double mode permet une variété sans précédent de surveillance des schémas respiratoires, permettant une analyse plus détaillée de la physiologie du corps humain. Le masque facial intelligent a un grand potentiel dans les applications d'alertes précoces ou de diagnostics de maladies respiratoires et est bénéfique pour le maintien de la santé personnelle.

Comme le montre la figure 1, en construisant différentes structures de modèles de détection, un tapis CNF composé de milliers de nanofibres de carbone est utilisé comme matériau actif pour les capteurs combinés afin de réaliser une détection simultanée de la pression et de la température. Les nouvelles nanofibres de carbone à nanostructure de flambage ont un grand espace interdimensionnel tridimensionnel et une surface spécifique élevée de (244 m2 / g) (Fig. S1a, Informations supplémentaires). Ces nanofibres sont décorées de nanotubes de carbone en forme de tentacule en saillie (Fig. S1b, Informations supplémentaires), qui seraient sensibles à différents stimuli physiques. Les tapis CNF sont obtenus par recuit rapide de nanofibres hybrides de polyacrylonitrile par électrofilage. Le processus de préparation du capteur bimode est illustré à la Fig. S2, Informations supplémentaires.

Schéma de la structure d'un capteur combiné bi-mode monté sur un masque pour détecter les changements de pression et de température provoqués par la respiration.

Dans le modèle de pression, les tapis CNF ont été placés sur le dessus des électrodes interdigitées. Pour le capteur piézorésistif, la résistance totale comprend la résistance apparente (Rb) du composite conducteur et la résistance de contact (Rc). Sur la base de l'effet tunnel et de la mécanique de contact, on pense généralement que le Rc est beaucoup plus grand que Rb, ainsi, la résistance de masse peut être négligée 27. Ainsi, la résistance totale est dominée par le Rc, y compris la résistance de contact entre le CNF défini comme résistance de contact de masse, Rbc, ainsi qu'entre le CNF et les électrodes définies comme résistance de contact de surface, Rsc. La résistance de contact transversale totale est

Le canal de contact ponctuel formé peut être décrit comme analogue à un courant à effet tunnel d'électrons lorsqu'une pression est appliquée. Selon les principes fondamentaux du contact électrique, la surface de contact réelle accrue générée simplement par la déformation élastique peut être décrite avec une surface d'appui chargée comme \(A_{b} = \frac{F}{H}\)28,29, où F est la force appliquée, H est la dureté Meyer du matériau le plus tendre30. La surface de contact réelle définie comme Ac = Ab + A0.

La résistance de contact peut être décrite comme :

où ρ1 et ρ2 sont la résistivité des deux matériaux en contact, A0 est la surface de contact entre deux matériaux en contact sous une force de charge nulle. Selon la définition de la sensibilité du capteur de pression :

Les résultats de l'éq. (3) démontre théoriquement que la sensibilité à la pression du modèle de pression est indépendante de la résistivité des matériaux, qui a donc très peu d'interférence de la température. Dans ce modèle, comme les nanofibres de carbone de flambage forment un grand espace tridimensionnel et ont une grande surface de contact ajustable, la surface de contact initiale A0 est beaucoup plus petite que Ab. Par conséquent, la sensibilité piézorésistive est déterminée par le rapport de variation de la surface d'appui de charge à la pression unitaire. Le comportement piézorésistif du capteur provient de la variation des zones ou points de contact entre le CNF ainsi qu'entre le CNF et les électrodes. De plus, il existe de nombreux points sensibles formés par les nanotubes de carbone en saillie sur les fibres de carbone. Une fois que les tapis de nanofibres de flambage reçoivent une pression transversale, ces fibres et électrodes se contactent pour former un chemin conducteur élevé, ce qui entraîne un grand changement de Rcb et Rcs. Par conséquent, une sensibilité élevée peut être obtenue dans ce mode de détection piézorésistif.

Dans le module de détection de température, les deux extrémités des nanotubes de carbone parallèles sont recouvertes d'une pâte d'argent conductrice comme électrodes, puis l'ensemble du tapis CNF a été recouvert de PDMS servant de couche d'encapsulation. Les CNF sont enveloppés par le PDMS et forment une couche isolante diélectrique transversale pour supprimer les interférences mutuelles causées par la stimulation de la pression. Le circuit équivalent d'un seul capteur de température et les méthodes de mesure sont illustrés à la Fig. 1. Selon la formule, les tapis CNF monoblocs sont considérés comme une résistance et la résistance longitudinale R// peut être exprimée comme

où S// est la section transversale totale du monobloc CNF dans la direction horizontale, et le nombre de CNF est n, et la section transversale de chaque fibre est Scnf. Dans ce modèle de structure de détection de température, en raison de la dureté inhérente du matériau en carbone, la modification de la section transversale de chaque nanofibre de carbone est négligeable sous la pression appliquée. Par conséquent, la résistance R// est principalement déterminée par le changement de résistivité ρ induit par la température. De plus, le revêtement PDMS sur CNF en tant que couche isolante diélectrique transversale évite les interférences de pression, de sorte que la résistance de contact est négligeable dans le modèle de détection de température.

Pour mesurer avec précision les conditions respiratoires, les capteurs flexibles de surveillance de la respiration doivent être stables et très sensibles au débit d'air respiratoire à basse pression. La figure 2a montre la courbe de sensibilité du capteur de pression dans un cycle d'essai de charge-décharge de pression. La sensibilité à la pression est définie comme S = (ΔI/I0)/ΔP, où ΔI désigne le changement de courant relatif, I0 est le courant initial et ΔP est la différence de charge de pression. Avant d'appliquer la pression, la surface de contact entre les nanofibres de carbone ou entre les nanofibres de carbone et l'électrode est très petite, correspondant à un état de haute résistance. La courbe de sensibilité révèle une valeur de sensibilité la plus élevée (715 kPa-1) dans la plage de basse pression (0 à 5 kPa) pour les nombreuses fibres de carbone en contact les unes avec les autres pour créer un chemin hautement conducteur. Dans la plage de pression croissante suivante (5 à 20 kPa), avec l'augmentation de la surface de contact entre les nanofibres de carbone, le capteur présentait une sensibilité de 255 kPa-1. Dans le régime haute pression (> 20 kPa), les fibres sont étroitement pressées et le capteur présente une sensibilité relativement faible d'environ 14,36 kPa-1. Un dispositif de capteur sans CNT présente une sensibilité à la pression de quatre ordres de grandeur inférieure à celle avec CNT (Fig. S3, informations supplémentaires), indiquant que la décoration de nanofibres de carbone avec CNT est cruciale pour les performances de détection. La figure 2b montre les courbes courant-tension du capteur de pression pour différentes pressions, avec des tensions allant de -1 à 1 V. Les courbes observées sont conformes à la loi d'Ohm. Nous avons testé la réponse de courant répétée pour différentes pressions (Fig. 2c) et avons trouvé une excellente performance de détection stable et une répétabilité pour les capteurs. Un capteur de pression facilement déclenché par une basse pression est souhaitable pour la détection de la pression d'écoulement des masques intelligents. La courbe courant-pression en temps réel de la Fig. 2d montre une bonne linéarité dans la plage de basse pression. La figure 2e montre la détection d'une variation de pression extrêmement faible d'environ 6 Pa dans la pression de fond d'environ 30 à 40 Pa. Comme indiqué sur la figure 2f, piloté par une impulsion de flux d'air avec une pression d'environ 120 Pa, le capteur de pression a pu générer un pic de courant périodique. Pour démontrer davantage le mérite de la sensibilité ultra-élevée, un capteur de pression flexible est attaché à la peau au-dessus de la gorge pour reconnaître les mots avec différents nombres de syllabes (Fig. S4, Informations supplémentaires).

(a) Rapports de changement de courant relatifs en fonction de la pression. (b) Courbes courant-tension sous différentes pressions. (c) Courant de réponse sous différentes pressions. (d) Courbe de courant sous plage de basse pression. (e) Réponse actuelle pour répéter la basse pression. ( f ) Tension en circuit ouvert en fonction du temps sous les stimuli d'un flux d'air. (g) Réponse actuelle sous différentes températures (h) Vitesse de réponse du capteur de pression. (i) Réponse actuelle au train de pression continu.

Un test appliquant la même pression à différentes températures est effectué pour démontrer la capacité de suppression des interférences dues à la variation de température dans le mode de détection de pression. La figure 2g montre que les réponses de pression sous une augmentation de 4,5 kPa à 30 °C et 60 °C sont extrêmement similaires. De plus, une légère pression de 10 Pa appliquée au capteur de pression entraîne un incrément de courant △I presque inchangé lorsque la température varie de 25 à 60 °C (Fig. S5, Informations supplémentaires). Par conséquent, la mesure de la pression, qui n'est liée qu'à l'incrément de courant △I, est peu influencée par la variation de température. La vitesse de réponse dynamique est un autre paramètre important du capteur de respiration. Les temps de réponse et de récupération sont calculés sur la Fig. 2h et les différentes courbes de réponse détaillées sous différentes pressions sont présentées sur la Fig. S6 (informations supplémentaires). Le temps de réponse sous différentes pressions est compris entre 20 et 30 ms, ce qui est suffisamment rapide pour la détection de la respiration. Le test de cycle du capteur de pression illustré à la Fig. 2i démontre une excellente stabilité de fonctionnement et une durabilité sous 2000 trains de chargement/déchargement continus, puisque presque aucune dégradation n'est constatée pendant la période de test. De plus, démontrer l'application pratique du capteur par rapport à la détection de signaux physiologiques chez l'homme. Le capteur est fixé au poignet pour surveiller le signal du pouls artériel, qui affiche clairement trois ondes principales typiques de l'onde P, de l'onde T et de l'onde D (Fig. S7, Informations supplémentaires).

Malgré les performances piézorésistives supérieures démontrées dans le modèle piézorésistif, les propriétés de détection de température sont également un modèle important dans le capteur combiné pour la détection précise des signaux respiratoires humains. Récemment, la bonne réponse électrique aux variations de température du CNT a été rapportée et les nanocomposites de CNT avec des polymères et d'autres matériaux appliqués dans les capteurs de température ont attiré une attention considérable31,32,33. Dans notre travail, les fibres de carbone électrofilées sont modifiées avec des nanotubes de carbone ressemblant à des tentacules et enveloppées dans du PDMS. L'antenne modifiée de nanotubes de carbone sur la fibre de carbone 3D peut recevoir un rayonnement thermique et provoquer le changement de résistivité électrique. Comme discuté dans le modèle de détection de température ci-dessus, la résistance R// est principalement déterminée par le changement de résistivité ρ induit par la température. Par conséquent, la dépendance non linéaire à la température des résistances peut être décrite par l'exponentielle de croissance suivante33 :

où Ea est l'énergie d'activation thermique, K est la constante de Boltzmann et B est l'indice thermique. La variation relative de la résistance avec la température est représentée sur la figure 3a, qui montre une augmentation de la résistance avec la température et la sensibilité la plus élevée de 0,22 %/°C. La figure 3d révèle le changement de pente des courbes IV (1 / R) du capteur lorsque la température augmente de 0 à 65 ° C et montre la corrélation linéaire dans la plage de 0 à 1 V du capteur de température. Pour la détection de la respiration, le capteur doit avoir une sensibilité élevée et une fonction de détection sans contact. Tout d'abord, la sensibilité du capteur sans contact est examinée en modifiant la distance entre le doigt et le capteur pour produire un petit changement de température. Comme le montrent les figures 3b et c, une distance plus petite signifie une température relative plus élevée, de sorte que le changement de résistance relative augmente progressivement à mesure que la distance entre les doigts diminue de 8 à 3 mm. De plus, les Fig. 3e et f montrent le changement de courant relatif lorsque le capteur s'approche/s'éloigne de la source de chaleur (de 38 à 42 °C) et de la source froide (de 37 à 24 °C). À titre de comparaison, un capteur de température PT100 commercial largement utilisé et nos capteurs de température ont été placés dans un environnement d'air calme et à une certaine distance de l'appareil de chauffage pour enregistrer le changement de température en temps réel (Fig. 3g). Comme le montre la figure 3g, la courbe de température de notre capteur était totalement identique à celle du capteur de température PT100 pendant le processus de transfert de chaleur sans contact. De plus, pour vérifier la stabilité de fonctionnement du mode de détection de température, la surveillance actuelle du capteur a été effectuée à différentes températures pendant une longue période. Comme le montre la Fig. 3h, le capteur de température fonctionne très bien à 20 °C, 30 °C et 40 °C, respectivement. Pour démontrer davantage l'application d'un thermomètre flexible portable, le capteur a été installé sur le front du sujet pour révéler quantitativement la variation de température de la peau humaine réalisée par la source de chaleur s'approchant/s'éloignant du front du sujet (Fig. S8, Informations supplémentaires).

Propriétés de détection de température du capteur à double module. (a) La correspondance linéaire de la valeur absolue du taux de variation de la résistance électrique avec la température de 4 à 70 °C. (b et c) Influence de la distance minimale entre la surface du doigt et le capteur sur le changement de résistance relative. (d) Les courbes IV indiquent le courant des capteurs en réponse à une température variant de 0 à 65 °C. Capacité de discrimination de la température du capteur lors de l'approche et de l'éloignement répétés de (e) l'objet source de chaleur et (f) de l'objet source froide. (g) Courbes de réponse en température enregistrées par notre capteur et le capteur de température PT100. ( h ) Courbe température-temps à 20 ° C, 30 ° C et 40 ° C.

La capacité de détection de température sans contact est indispensable pour un capteur flexible assemblé dans un masque intelligent pour la surveillance de la respiration. Pour démontrer que les deux modes de détection du capteur combiné peuvent fonctionner indépendamment sans interférence mutuelle, un test pour surveiller à la fois la température et la pression est proposé. Les figures 4a à c montrent les images thermiques infrarouges du capteur bimode fixé sur un gant s'approchant ou entrant en contact avec l'objet froid, l'objet chaud et l'objet normal, respectivement. Compte tenu de la diffusion thermique dans l'air, une détection sans contact de la température peut être obtenue lorsque la différence de température existe entre l'objet et le capteur. Comme le montrent la Fig. 4d et le film S1 (informations supplémentaires), lorsque le capteur s'approche d'objets chauds ou froids, une augmentation/diminution évidente de la température a été détectée après que la distance a été réduite à 1 cm. Mais le capteur présente une vibration de température négligeable lorsqu'il s'approche de l'objet normal à température ambiante. Lorsqu'un contact mécanique s'est produit entre le capteur et l'objet, la pression surveillée a augmenté rapidement de 0,8 à 2 kPa et la température de surface s'est maintenue à une valeur stable (les résultats d'une autre expérience similaire peuvent également être vus sur la figure S9), confirmant à nouveau la très faible interférence de pression au capteur de température. De plus, le test répété de détection de stimuli de température et de pression d'objets à différentes températures montre à la Fig. S10 (informations supplémentaires), qui révèlent une stabilité de la détection bimode. Les résultats ci-dessus prouvent clairement que les modes de détection individuels du capteur bimode peuvent fonctionner indépendamment sans interférence mutuelle. Cette fonction unique de notre capteur bimode permet des applications prometteuses dans les masques intelligents pour la surveillance de la respiration et la peau électronique intelligente artificielle34.

Images thermiques infrarouges du capteur fixé sur le gant approchant (a) un objet froid, (b) un objet chaud et (c) un objet normal. ( d ) Tracés des réponses de courant de sortie et de résistance en temps réel du capteur.

Un masque facial intelligent est fabriqué en incorporant un capteur combiné à double modèle. Un petit circuit de mesure avec indicateur pour l'affichage en temps réel des différents états respiratoires est également intégré. Premièrement, pour le modèle de pression, différents états de respiration peuvent être reconnus en étudiant les signaux des capteurs en réponse à la variation de pression sur le masque causée par le changement de débit d'air pendant la respiration nasale. Les données de surveillance en temps réel de la respiration nasale humaine sont présentées sur la Fig. 5a et la Fig. S11 (Informations supplémentaires). Le capteur affiche une série de pics significatifs, qui peuvent être classés en différents états respiratoires (respiration normale, respiration superficielle et respiration profonde). Chaque état respiratoire, qui est caractérisé par un temps de cycle différent et l'intensité maximale respective, peut être mesuré avec précision. Les états respiratoires pour la respiration normale, la respiration profonde et la respiration superficielle ont des rythmes respiratoires différents de 18 s-1, 12 s-1 et 30 s-1, respectivement. En outre, un état anormal de la respiration humaine, tel que l'apnée et la toux, peut être mesuré avec précision, comme le montrent les figures 5b et c. Le capteur de pression a été scellé par un film PEN et un adhésif acrylique PSA, ce qui peut empêcher le contact majeur entre l'humidité et les matériaux actifs du capteur. Même si le capteur n'était pas entièrement scellé, la surface hydrophobe du CNF exposé peut encore résister efficacement à la pénétration de l'humidité. Comme le montre la figure S12, les nanofibres de carbone sont hydrophobes avec un angle de contact de 130°. Pour le capteur de température, l'ensemble du CNF a été recouvert de PDMS compact, qui forme une isolation physique de l'humidité. Dans l'ensemble, l'humidité entre le corps et les masques a peu d'influence sur les performances du capteur bi-mode. De plus, le masque facial peut répondre de manière stable à la pression respiratoire sur une longue période (Fig. S13, Informations supplémentaires), indiquant la fiabilité du masque.

(a) Signaux de détection pour le schéma respiratoire avec différentes intensités de pression, (b) retenez votre respiration et (c) toussez. (d) Images infrarouges de la respiration orale et nasale. (e) Réponse à la pression et à la température dans des conditions de respiration nasale et buccale. (f) Schémas respiratoires reconnus par les signaux de réponse aux respirations nasales et buccales successives. (g) Les masques intelligents distinguent la respiration par la bouche et par le nez grâce à la surveillance de la température.

Les masques intelligents existants pour surveiller la respiration sont principalement basés sur des capteurs flexibles monomodes. Le mode unique est sujet aux erreurs de surveillance de la respiration complexe et il est difficile de distinguer avec précision la respiration buccale et la respiration nasale. Par exemple, comme le montre la section de test de pression de la figure 5e, il est difficile de distinguer la respiration nasale profonde et la respiration buccale lorsque l'intensité de la pression du flux d'air respiratoire est presque uniforme. Pendant la pandémie de COVID-19, la surveillance respiratoire à double modèle avec reconnaissance précise de la respiration nasale et buccale peut fournir une alerte précoce de la dyspnée chez les patients asthmatiques et les enfants. De plus, une surveillance à long terme de la respiration est nécessaire pour un diagnostic multidisciplinaire précoce des enfants asthmatiques afin de prévenir le développement du syndrome de respiration buccale. Par conséquent, un masque intelligent qui peut distinguer avec précision la respiration nasale et la respiration buccale a un grand potentiel dans les applications pratiques.

La reconnaissance claire des différents états respiratoires est possible grâce à la mesure précise de la température de l'air expiré et de la différence de pression d'air simultanément. Les images infrarouges montrent la différence de température produite par la respiration buccale et la respiration nasale lors du port d'un masque (Fig. 5d). La respiration nasale présente un changement de température de 28,8 à 30,5 ° C pendant une période de respiration, qui est inférieure à celle (27,3–32,4 ° C) de la respiration buccale. La respiration nasale et la respiration buccale se distinguent par la variation différente de la température dans le processus unique d'inspiration et d'expiration. Cette particularité est importante lorsque l'intensité de la pression du flux d'air respiratoire de la respiration nasale profonde et de la respiration buccale était fondamentalement la même. Par la surveillance complémentaire de la pression et de la température, l'état de la respiration nasale normale, de la respiration nasale profonde et de la respiration buccale peut être reconnu, comme le montre la figure 5e. La figure 5f montre la réponse en temps réel du capteur à double modèle dans un masque intelligent pour la détection de la respiration humaine. Une surveillance précise de divers schémas respiratoires, y compris la respiration nasale normale, la respiration nasale profonde, la respiration nasale rapide, la toux, l'apnée et la respiration buccale normale, la respiration lente de la bouche, peut être réalisée avec succès. Combiné avec les schémas respiratoires précédents surveillés en mode pression, un total de huit schémas respiratoires peut être détecté par le capteur à double mode. La puissante capacité de détection des capteurs à double modèle permet une analyse plus détaillée de la physiologie du corps humain, ce qui est très demandé dans les dispositifs médicaux flexibles.

Pour démontrer la valeur pratique des capteurs à double mode, le masque intelligent a encore développé la capacité d'afficher l'état de la respiration buccale et nasale en temps réel, comme le montrent la Fig. 5g et le film S2, Informations supplémentaires. Ce masque facial intelligent est combiné avec un capteur respiratoire à double mode, un bloc d'alimentation, un circuit de mesure et deux voyants lumineux, comme illustré à la Fig. S14, Informations supplémentaires. Le voyant est éteint lorsqu'il n'y a pas de respiration, tandis que le voyant vert s'allume lorsque le nez respire. Lorsque la respiration buccale se produit, les voyants rouge et vert s'allument simultanément. Les masques intelligents permettent une observation en temps réel de la respiration buccale, ce qui est très utile pour prévenir les problèmes respiratoires. De plus, une correction rapide de la respiration buccale anormale chez les enfants peut prévenir le développement du syndrome de respiration buccale. On s'attend à ce que ce capteur de respiration puisse être combiné avec un circuit de lecture sans fil et une application mobile pour permettre une surveillance sans fil de la respiration.

En conclusion, nous avons proposé un masque facial intelligent incorporant un capteur à double module pour la reconnaissance de formes respiratoires multiples. Le masque facial intelligent peut être utilisé pour surveiller et reconnaître en continu huit conditions respiratoires, y compris la respiration nasale normale, la respiration nasale rapide, la respiration nasale profonde, la toux, l'apnée, la respiration buccale normale et la respiration lente. Le mode de détection de pression du capteur combiné démontre une sensibilité élevée qui peut mesurer une petite pression générée par le flux d'air respiratoire, la voix et le pouls artériel. Le mode de détection de température montre une détection sans contact des petits changements de température causés par la respiration par la bouche et le nez. Le masque facial intelligent proposé offre une discrimination précise entre la respiration orale et nasale en temps réel, ce qui peut empêcher le développement du syndrome de respiration buccale. De plus, la détection à double mode permet une variété sans précédent de surveillance de l'état respiratoire, permettant une analyse plus détaillée de la physiologie du corps humain. Le masque facial intelligent a des applications potentielles dans la surveillance des schémas respiratoires des patients atteints de maladies respiratoires, telles que le COVID-19, la pneumonie, etc., ce qui est bénéfique pour les alertes précoces ou les diagnostics de maladie.

Le polyacrylonitrile (PAN) a été acheté chez Macklin Sigma-Aldrich. Le diméthylformamide (DMF) a été acheté chez Macklin. CNT (xfm04) a été acquis auprès de XFNAN. Une solution d'acide amique de poly (dianhydride-co-4,4′-oxydianiline pyromellitique) a été acquise auprès de Macklin et a été utilisée comme précurseurs pour le film PI. Le PDMS (SYLGARD 184) a été acheté chez DOWSIL.

Les précurseurs de nanofibres ont été fabriqués par électrofilage. Dans un premier temps, la solution A a été préparée par mélange de PAN et de DMF avec un rapport 1:4 sous agitation magnétique pendant 4h. La solution B a été préparée en ajoutant 0,6 g de NTC à 5 g de DMF par dispersion ultrasonique sur 2 h. Ensuite, les solutions A et B ont été mélangées et agitées magnétiquement pendant 20 h pour obtenir la solution précurseur. La solution de précurseur a été chargée dans une seringue et le débit d'alimentation de la solution était (contrôlé) de 2 ml h -1. La distance entre la pointe de l'aiguille et le collecteur recouvert était d'environ 20 cm et une haute tension (20 kV) a été appliquée. Les fibres électrofilées ont été directement collectées sur un rouleau rotatif métallique recouvert d'une feuille de métal, généralement effectué sur 2 h. Enfin, les nanofibres ont été carbonisées dans un four tubulaire à 900 °C sous azote pendant 2 h, et la température a été augmentée à une vitesse de 20 °C min-1.

Tout d'abord, le mode de détection de pression a été réalisé en assemblant les tapis de nanofibres de carbone à flambage 3D sur une paire d'électrodes Au interdigitées et en les encapsulant avec un adhésif PSA acrylique de 1,0 mil, suivi d'un revêtement avec un film PEN de 1,4 m d'épaisseur. Les électrodes Au interdigitées (épaisseur Au = 100 nm; largeur d'électrode = 200 m; intervalle = 100 m; zone sensible à la pression active = 3 mm × 3 mm) ont été modelées sur une plaquette de Si revêtue de PI de 2,3 m d'épaisseur par photolithographie suivie d'une pulvérisation magnétron. Un fil conducteur anisotrope a été collé aux électrodes interdigitées pour les connecter avec des broches DuPont standard. Deuxièmement, le mode de détection de température a été préparé sur la face arrière du film PI du mode pression. Deux extrémités des nanofibres de carbone longitudinales ont été fixées par une pâte d'argent conductrice et reliées par des fils de cuivre au circuit externe. Ensuite, les nanofibres de carbone ont été recouvertes d'un mélange précurseur de PDMS (Sylgard 184, Dow Corning Corporation, le rapport prépolymère sur agent de réticulation varie de 5:1) pendant 5 min pour laisser le PDMS s'infiltrer complètement dans les tapis de nanofibres de carbone. L'excès de PDMS a ensuite été éliminé par une machine de revêtement par centrifugation.

La morphologie des nanofibres de carbone a été déterminée par microscopie électronique à balayage à émission de champ (Zeiss/Bruker Gemini500) et microscopie électronique à transmission (TEM, JEM-2100, JEOL). La spectroscopie Raman a été réalisée avec un spectroscope micro-Raman laser UV LabRAM HR 800 (HORIBA Jobin Yvon, France), avec une longueur d'onde d'excitation laser de 532 nm. L'analyse de surface Brunauer – Emmett – Teller (BET) a été réalisée avec un analyseur de porosité de surface (BSD-66).

Le test de détection de pression a été réalisé avec une configuration expérimentale composée d'une cellule de charge haute précision (LSB200, USB200, FUTEK), d'un actionneur piézoélectrique haute fréquence (NAP100, Newport) et d'une source-mètre Keithley haute vitesse (modèle 2636B). Pendant le test de détection de pression, le capteur a été placé entre l'actionneur et la cellule de charge. L'actionneur a été contrôlé pour générer un mouvement qui peut créer une pression sur le capteur, et la force a été détectée par la cellule de charge. Les images infrarouges de température ont été capturées à l'aide d'une caméra infrarouge (Fluke TiX640). Ces capteurs étaient connectés à une carte d'acquisition (Smacq-USB-3200), et les signaux de pression et de température acquis étaient enregistrés simultanément.

Cette recherche a été approuvée par le comité d'éthique de l'Université Sun Yat-sen. Toutes les expériences qui incluent la respiration au masque et la détection de la température de la peau humaine dans cette étude ont été réalisées conformément aux directives et réglementations. Aucun autre sujet humain n'a été impliqué dans nos expériences ou notre manuscrit. Tous les participants ont signé un formulaire de consentement éclairé avant la collecte des données.

Les ensembles de données utilisés et/ou analysés au cours de l'étude en cours sont disponibles auprès de l'auteur correspondant sur demande.

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Ce travail a été soutenu financièrement par la National Science Foundation of China (n° 61904040).

École de physique, Université Sun Yat-Sen, Guangzhou, 510275, République populaire de Chine

Zhoujun Pang et Min Chen

State Key Laboratory of Optoelectronic Materials and Technologies, School of Electronics and Information Technology, Sun Yat-Sen University, Guangzhou, 510275, République populaire de Chine

Zhoujun Pang et Dihu Chen

École des matériaux et de l'énergie, Université de technologie du Guangdong, Guangzhou, 510006, République populaire de Chine

Yu Zhao et Ningqi Luo

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MC et ZP ont conçu l'idée et supervisé l'ensemble du projet. ZP et DC ont conçu les expériences. YZ, NL et MC ont effectué toutes les expériences. Tous les auteurs ont analysé les données expérimentales. ZP a écrit le papier. Tous les auteurs ont donné leur approbation à la version finale du manuscrit. Le consentement éclairé à la publication a été obtenu pour publier l'information/l'image dans une publication en libre accès en ligne.

Correspondance à Dihu Chen.

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt concurrent.

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Réimpressions et autorisations

Pang, Z., Zhao, Y., Luo, N. et al. Capteur bimode flexible de pression et de température basé sur des nanofibres de carbone de flambage pour la reconnaissance du schéma respiratoire. Sci Rep 12, 17434 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-21572-y

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Reçu : 11 mai 2022

Accepté : 28 septembre 2022

Publié: 19 octobre 2022

DOI : https://doi.org/10.1038/s41598-022-21572-y

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