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中山大學(xué)周建華/喬彥聰團(tuán)隊(duì) AFM：Nanomesh-YOLO - 基于納米織物和深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法的智能比色法電子皮膚
2023-11-17  來(lái)源：高分子科技

  10月21日，中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院周建華教授/喬彥聰助理教授團(tuán)隊(duì)在納米材料領(lǐng)域重要期刊《Advanced Functional Materials》上發(fā)表了題為《Nanomesh-YOLO: Intelligent Colorimetry E-skin Based on Nanomesh and Deep Learning Object Detection Algorithm》的研究論文，通過(guò)充分發(fā)揮聚氨酯納米織物優(yōu)異的吸水性、拉伸性、皮膚保形性等一系列性能，實(shí)現(xiàn)了可以用作汗液傳感器的納米織物式電子皮膚。通過(guò)與目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv3配合，最終實(shí)現(xiàn)了高準(zhǔn)率識(shí)別納米織物的吸汗量智能檢測(cè)，該工作有望用于運(yùn)動(dòng)過(guò)程中身體實(shí)時(shí)狀態(tài)檢測(cè)。


圖1. 基于納米織物和目標(biāo)檢測(cè)算法的智能比色法電子皮膚示意圖。


  隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和全民運(yùn)動(dòng)的風(fēng)潮興起，人們對(duì)于運(yùn)動(dòng)過(guò)程中生理信號(hào)檢測(cè)的需求日漸加強(qiáng)。排汗是人體在運(yùn)動(dòng)時(shí)候重要的生理過(guò)程，是身體調(diào)節(jié)體溫的一種重要方式。準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)排汗量對(duì)于評(píng)估身體狀態(tài)以及運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度至關(guān)重要。然而目前的排汗量檢測(cè)主要基于微流控裝置進(jìn)行汗液采集和測(cè)量，通過(guò)化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生顏色變化，利用比色法推測(cè)出排汗量。但是微流道裝置的制造復(fù)雜性和高成本以及比色法的化學(xué)試劑安全等問(wèn)題仍有待解決。納米織物由于其極薄的厚度，多孔性以及良好的機(jī)械性能，能夠無(wú)感覺(jué)佩戴同時(shí)監(jiān)測(cè)各種生理信號(hào)。基于物理特性與實(shí)際需求，中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院周建華教授/喬彥聰助理教授團(tuán)隊(duì)通過(guò)靜電紡絲的方法實(shí)現(xiàn)了聚氨酯納米織物制備。聚氨酯納米織物具有極薄的厚度(14.75μm)和多孔結(jié)構(gòu)(孔隙率為44%)。 


圖2. 聚氨酯納米織物的制備和表征。


  由于聚氨酯納米織物極薄的厚度，其具有良好的皮膚保形性。通過(guò)比較不同濕潤(rùn)度的聚氨酯納米織物與手指的OCT圖像，可以發(fā)現(xiàn)吸收汗液后的聚氨酯納米織物覆蓋在手指上，手指的指紋仍清晰可見(jiàn)。這一觀察結(jié)果表明，聚氨酯納米織物能夠保持與皮膚的長(zhǎng)時(shí)間的良好貼合。 


圖3. 不同吸汗量納米織物與手指的OCT圖片及其與良好的皮膚保形性。


  由于納米織物的多孔結(jié)構(gòu)，其通過(guò)毛細(xì)作用吸收汗液后可以增加自身的透光率，實(shí)驗(yàn)表明在吸收6 μL汗液后，聚氨酯納米織物的厚度膨脹了362.37%，透光率的變化率達(dá)到277.78%。通過(guò)分析聚氨酯納米織物中的的多孔結(jié)構(gòu)，研究團(tuán)隊(duì)基于聚氨酯納米織物的微觀結(jié)構(gòu)提出了有限元仿真模型，該模型基于朗伯比爾定律計(jì)算入射光與透射光光強(qiáng)之間的關(guān)系，模擬了不同吸汗量狀態(tài)下納米織物的厚度變化和對(duì)應(yīng)的透光度變化。該理論解釋了納米織物的透光度變化的原因，對(duì)指導(dǎo)織物型體液傳感器設(shè)計(jì)具有重要意義。 


圖4. 不同吸汗量狀態(tài)下納米織物的透光率以及有限元模型仿真結(jié)果


  通過(guò)觀察記錄單位面積的聚氨酯納米織物吸收不同體積的汗液后的狀態(tài)，可以得到不同透光率的聚氨酯納米織物圖像。研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了包含了4種汗液梯度的聚氨酯納米織物圖片的共735張圖片的數(shù)據(jù)集用于后續(xù)汗液檢測(cè)模型的構(gòu)建。 


圖5. 四分類(lèi)的納米織物圖片數(shù)據(jù)集以及不同透光率納米織物對(duì)應(yīng)的RGB數(shù)值


  為了實(shí)現(xiàn)對(duì)納米織物的吸汗量進(jìn)行高準(zhǔn)確率分類(lèi)，排除皮膚顏色、光線和背景等因素的影響，研究團(tuán)隊(duì)首次將目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv3運(yùn)用在了對(duì)納米織物的狀態(tài)分類(lèi)中。算法包含5次下采樣來(lái)提取納米織物在不同尺度和角度下的特征，然后通過(guò)3次上采樣融合生成3個(gè)特征圖進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。這有助于模型捕捉不同大小和性狀的納米織物圖案。將納米織物圖片數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)庫(kù)用于訓(xùn)練YOLOv3模型，訓(xùn)練后模型對(duì)納米織物吸汗量的分類(lèi)準(zhǔn)確率高達(dá)97.0%。 


圖6.聚氨酯納米織物與YOLOv3目標(biāo)檢測(cè)算法結(jié)合用于排汗量檢測(cè)。


  中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院是論文第一單位，中山大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院21級(jí)本科生陳泓宇、許思燁是文章的共同第一作者，中山大學(xué)喬彥聰助理教授和周建華教授是論文的通訊作者，該研究成果得到了國(guó)家自然基金青年基金項(xiàng)目，深圳市優(yōu)秀科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)項(xiàng)目項(xiàng)目，廣東省傳感技術(shù)與生物醫(yī)療儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室以及清華大學(xué)北京信息科學(xué)與技術(shù)國(guó)家研究中心開(kāi)放課題的支持。


  論文鏈接: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adfm.202309798

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