Doble presión y temperatura flexibles

Scientific Reports volumen 12, número de artículo: 17434 (2022) Citar este artículo

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La condición respiratoria es un indicador fisiológico esencial estrechamente relacionado con la salud humana. Los sensores de respiración flexibles portátiles para el reconocimiento de patrones de respiración han atraído mucha atención ya que pueden proporcionar detalles de señales fisiológicas para diagnóstico médico personal, monitoreo de la salud, etc. Sin embargo, la máscara inteligente actual basada en sensores de respiración flexibles que utilizan detección de modo único solo puede detectar una cantidad relativamente pequeña. número de patrones de respiración, especialmente al carecer de la capacidad de distinguir con precisión la respiración bucal de la nasal. En este caso, se fabrica una mascarilla facial inteligente incorporada con un sensor de respiración de modo de detección dual que puede reconocer hasta ocho patrones de respiración humana. El sensor de respiración utiliza novedosas esteras de nanofibras de carbono tridimensionales (3D) como materiales activos para realizar la función de detección de presión y temperatura simultáneamente. El modelo de presión de los sensores muestra una alta sensibilidad que puede detectar con precisión la presión generada por el flujo de aire respiratorio, mientras que el modelo de temperatura puede detectar la variación de temperatura sin contacto causada por la respiración. Benefíciese de la capacidad de reconocimiento en tiempo real y distinción precisa entre aliento bucal y aliento nasal, la mascarilla facial se ha desarrollado aún más para monitorear el desarrollo del síndrome de respiración bucal. El sensor de modo de detección dual tiene grandes aplicaciones potenciales en el control de la salud.

Se ha realizado un gran esfuerzo para mitigar la rápida propagación mundial de la enfermedad del coronavirus 2019 (COVID-19), pero la vacuna es insuficiente para frenar la propagación del nuevo coronavirus que muta rápidamente1,2. La Organización Mundial de la Salud ha recomendado el uso de mascarillas en lugares públicos y la mayoría de los países lo han impuesto ampliamente para prevenir la propagación de la enfermedad y proteger la salud de las personas en la pandemia de COVID-19. Sin embargo, el uso prolongado de mascarillas puede provocar posibles efectos adversos. Para los pacientes asmáticos o los niños, la dificultad para respirar o la enfermedad respiratoria aguda serían imperceptibles. Los problemas respiratorios graves pueden provocar una respiración bucal anormal e incluso provocar insuficiencia respiratoria, lo que es necesario alertar a tiempo. Por lo tanto, la monitorización diaria de la respiración basada en dispositivos portátiles es de gran importancia para proporcionar una alerta temprana de condiciones respiratorias anormales en niños o pacientes con problemas respiratorios. La respiración es un indicador fisiológico esencial que juega un papel importante en la evaluación clínica del desempeño de la salud individual3,4. Por lo general, cuando la respiración nasal es difícil, las personas tienden a respirar por la boca para aumentar la entrada de aire. Los niños con asma pueden tener más probabilidades de respirar por la boca5. La tendencia a respirar por la boca de forma habitual o prolongada no sólo afecta negativamente al desarrollo de la mandíbula, la forma del cráneo y la oclusión de los dientes del niño, sino que también se asocia con el síndrome de apnea del sueño. La monitorización en tiempo real de la respiración es necesaria para el diagnóstico multidisciplinario temprano de esta población para prevenir el desarrollo del síndrome de respiración bucal5,6. Una mayor resistencia respiratoria causada por una máscara puede exacerbar este problema. Además, hay muchos resultados que sugieren una asociación significativa entre la respiración bucal y el asma7. Por lo tanto, el monitoreo continuo de las condiciones respiratorias de los usuarios en la vida diaria, especialmente con un reconocimiento preciso de la respiración por nariz y boca, puede brindar una oportunidad para el monitoreo de la salud personal, la alerta temprana de enfermedades respiratorias agudas y el diagnóstico médico, etc.

Una máscara inteligente basada en un sensor de respiración flexible es una forma importante de realizar un seguimiento continuo de la respiración y prevenir una pandemia. En la actualidad, muchos estudios han propuesto sensores flexibles basados en diferentes mecanismos de detección para realizar la monitorización de la respiración, como sensores de humedad, presión o temperatura8,9,10,11,12,13. Muy recientemente, Someya et al. ha diseñado una mascarilla facial inteligente que integra el sensor de presión electrostático ultrafino y ligero para realizar el seguimiento de la respiración13. Dao et al. han demostrado un sensor de flujo térmico portátil para la respiración humana en tiempo real mediante el uso de hilos CNT flexibles como cables calientes8. Peng et al. han informado sobre una piel electrónica autoalimentada (e-skin) basada en un nanogenerador triboeléctrico para la monitorización respiratoria en tiempo real y el diagnóstico del síndrome de apnea-hipopnea obstructiva del sueño14. También se han fabricado muchos sensores de humedad para monitorear la respiración detectando la variación de la cantidad de agua en los gases inhalados y exhalados 3,10,15,16,17,18. Sin embargo, estos sensores de respiración basados en la detección de modo único sólo pueden monitorear un número relativamente pequeño de patrones de respiración, especialmente la falta de capacidad para distinguir la respiración bucal de la nasal. Su funcionalidad de detección unitaria no puede satisfacer las crecientes demandas de monitorización de diversos patrones respiratorios. Existen limitaciones asociadas con el sensor de detección de modo único debido a la interferencia entre la respiración por la boca y la nariz. Por ejemplo, cuando las intensidades del flujo de la respiración nasal profunda y la respiración bucal están en el mismo rango, es difícil distinguirlas ya que están bajo la misma frecuencia. Aunque la detección de diferentes estados respiratorios en una unidad de sensor monomodo se puede realizar de manera aproximada, el acoplamiento de señales y la interferencia mutua reducen la precisión de la medición y requieren calibración cuando cambian las condiciones de trabajo11,19. Además, estos sensores de modo dual existentes no son lo suficientemente sensibles para monitorear simultáneamente diferentes estímulos físicos causados por el flujo de aire respiratorio19,20,21,22,23,24. Es deseable que un tipo de material sensor con capacidad de detección múltiple monitoree simultáneamente múltiples signos vitales del cuerpo humano mediante la construcción de diferentes estructuras de modelos de detección25,26.

En este trabajo propusimos una mascarilla inteligente que incorpora un doble módulo de detección de presión y temperatura para monitorear la información respiratoria, que logra una discriminación precisa entre la respiración bucal y nasal. Al construir diferentes estructuras de modelos de detección, se utilizan como materiales activos nuevas esteras flexibles de nanofibras de carbono con propiedades mecánicas y rendimiento de detección de temperatura superiores para el módulo de detección de presión y temperatura. El módulo de detección de presión demuestra una alta sensibilidad que es adecuada para detectar la presión generada por el flujo de aire respiratorio y puede detectar diversas señales fisiológicas del cuerpo humano. Los sensores de temperatura pueden realizar una detección de temperatura sin contacto al detectar pequeños cambios de temperatura causados por la respiración por la boca y la nariz. Demostramos que la mascarilla facial inteligente puede monitorear y analizar continuamente las condiciones respiratorias, incluidos ocho patrones de respiración, como respiración nasal normal, respiración nasal superficial, respiración nasal profunda, respiración nasal rápida, tos, retención de la respiración, respiración bucal normal y respiración bucal lenta. aliento. En comparación con las técnicas de monitoreo de la respiración informadas anteriormente, la mascarilla facial inteligente propuesta ofrece dos ventajas: (1) logra una discriminación precisa entre la respiración oral y nasal; (2) La detección de modo dual permite monitorear una variedad sin precedentes de patrones de respiración, lo que permite un análisis más detallado de la fisiología del cuerpo humano. La mascarilla facial inteligente tiene un gran potencial en aplicaciones de alerta temprana o diagnóstico de enfermedades relacionadas con la respiración y es beneficiosa para mantener la salud personal.

Como se muestra en la Fig. 1, al construir diferentes estructuras de modelos de detección, se utilizan esteras CNF compuestas por miles de nanofibras de carbono como materiales activos para que los sensores combinados realicen una detección simultánea de presión y temperatura. Las nuevas nanofibras de carbono con nanoestructura de pandeo tienen un gran espacio intermedio tridimensional y una superficie específica alta de (244 m2/g) (Fig. S1a, Información complementaria). Estas nanofibras están decoradas con nanotubos de carbono proyectados en forma de tentáculos (Fig. S1b, Información complementaria), que serían sensibles a diferentes estímulos físicos. Las esteras CNF se logran mediante el recocido rápido de nanofibras híbridas de electrohilado de poliacrilonitrilo. El proceso de preparación del sensor de modo dual se muestra en la Fig. S2, Información complementaria.

Esquema de la estructura de un sensor combinado de modo dual montado en una máscara para detectar cambios de presión y temperatura provocados por la respiración.

En el modelo de presión, las esteras CNF se colocaron encima de los electrodos interdigitales. Para el sensor piezorresistivo, la resistencia total incluye la resistencia total (Rb) del compuesto conductor y la resistencia de contacto (Rc). Con base en el efecto túnel y la mecánica de contacto, generalmente se cree que Rc es mucho mayor que Rb, por lo tanto, la resistencia en masa puede despreciarse 27. Por lo tanto, la resistencia total está dominada por Rc, incluida la resistencia de contacto entre los CNF definidos. como resistencia de contacto en masa, Rbc, así como entre el CNF y los electrodos definidos como resistencia de contacto superficial, Rsc. La resistencia de contacto transversal total es

El canal de contacto puntual formado puede describirse como análogo a una corriente de túnel de electrones cuando se aplica presión. De acuerdo con los fundamentos del contacto eléctrico, el aumento del área de contacto real generada meramente por deformación elástica se puede describir con un área de soporte cargada como \(A_{b} = \frac{F}{H}\)28,29, donde F es la fuerza aplicada, H es la dureza Meyer del material más blando30. El área de contacto real se define como Ac = Ab + A0.

La resistencia de contacto se puede describir como:

donde ρ1 y ρ2 son la resistividad de los dos materiales en contacto, A0 es el área de contacto entre dos materiales en contacto bajo una fuerza de carga cero. Según la definición de sensibilidad del sensor de presión:

Los resultados de la ecuación. (3) demuestra teóricamente que la sensibilidad a la presión del modelo de presión es independiente de la resistividad de los materiales, por lo que tiene muy poca interferencia de la temperatura. En este modelo, como las nanofibras de carbono pandeadas forman un gran espacio tridimensional y tienen una gran área de contacto ajustable, el área de contacto inicial A0 es mucho más pequeña que Ab. Por lo tanto, la sensibilidad piezorresistiva está determinada por la relación de cambio entre el área de carga y la presión unitaria. El comportamiento piezorresistivo del sensor se origina por la variación de las áreas o puntos de contacto entre el CNF así como entre el CNF y los electrodos. Además, existen numerosos puntos sensibles formados por los nanotubos de carbono que sobresalen de las fibras de carbono. Una vez que las esteras de nanofibras pandeadas reciben una presión transversal, estas fibras y electrodos entran en contacto entre sí para formar una ruta altamente conductora, lo que resulta en un gran cambio de Rcb y Rcs. Por lo tanto, se puede lograr una alta sensibilidad en este modo de detección piezorresistiva.

En el módulo de detección de temperatura, los dos extremos de los nanotubos de carbono paralelos están recubiertos con pasta de plata conductora como electrodos, y luego toda la estera CNF recubierta con PDMS sirve como capa de encapsulación. Los CNF están envueltos por el PDMS y forman una capa aislante dieléctrica transversal para suprimir la interferencia mutua causada por la estimulación de presión. El circuito equivalente de un solo sensor de temperatura y los métodos de medición se muestran en la Fig. 1. Según la fórmula, las esteras monobloque CNF se consideran una resistencia y la resistencia longitudinal R// se puede expresar como

donde S// es la sección transversal total monobloque CNF en dirección horizontal, y el número de CNF es n, y la sección transversal de cada fibra es Scnf. En este modelo de estructura de detección de temperatura, debido a la dureza inherente del material de carbono, el cambio en la sección transversal de cada nanofibra de carbono es insignificante bajo presión aplicada. Por lo tanto, la resistencia R// se decide principalmente por el cambio en la resistividad ρ inducido por la temperatura. Además, el recubrimiento de PDMS sobre CNF como capa aislante dieléctrica transversal evita la interferencia de presión, por lo que la resistencia de contacto es insignificante en el modelo de detección de temperatura.

Para medir con precisión las condiciones respiratorias, los sensores flexibles de monitoreo de la respiración deben ser estables y altamente sensibles al flujo de aire respiratorio a baja presión. La Figura 2a muestra la curva de sensibilidad del sensor de presión en un ciclo de prueba de carga-descarga de presión. La sensibilidad a la presión se define como S = (ΔI/I0)/ΔP, donde ΔI denota el cambio de corriente relativo, I0 es la corriente inicial y ΔP es la diferencia en la carga de presión. Antes de aplicar presión, el área de contacto entre las nanofibras de carbono o entre las nanofibras de carbono y el electrodo es muy pequeña, lo que corresponde a un estado de alta resistencia. La curva de sensibilidad revela un valor de sensibilidad más alto (715 kPa-1) en el rango de baja presión (0-5 kPa) para las numerosas fibras de carbono que entran en contacto entre sí para crear una ruta altamente conductora. En el rango de presión creciente posterior (5-20 kPa), con el aumento del área de contacto entre las nanofibras de carbono, el sensor mostró una sensibilidad de 255 kPa-1. En el régimen de alta presión (> 20 kPa), las fibras se presionan estrechamente y el sensor mostró una sensibilidad relativamente baja de aproximadamente 14,36 kPa-1. Un dispositivo sensor sin CNT exhibe una sensibilidad a la presión cuatro órdenes de magnitud menor que la de CNT (Fig. S3, Información complementaria), lo que indica que la decoración de nanofibras de carbono con CNT es crucial para el rendimiento de la detección. La Figura 2b muestra las curvas de corriente-voltaje del sensor de presión para diferentes presiones, con voltajes que varían de −1 a 1 V. Las curvas observadas son consistentes con la ley de Ohm. Probamos la respuesta de corriente repetida para diferentes presiones (Fig. 2c) y encontramos un excelente rendimiento de detección estable y repetibilidad para los sensores. Es deseable un sensor de presión que se active fácilmente con baja presión para la detección de presión de flujo de máscaras inteligentes. La curva corriente-presión en tiempo real en la Fig. 2d muestra una buena linealidad en el rango de baja presión. La Figura 2e muestra la detección de una variación de presión extremadamente pequeña de aproximadamente 6 Pa en la presión de fondo de aproximadamente 30 a 40 Pa. Como se indica en la Fig. 2f, impulsado por un pulso de flujo de aire con una presión de ~ 120 Pa, el sensor de presión pudo generar un pico de corriente periódico. Para demostrar aún más el mérito de la sensibilidad ultraalta, se coloca un sensor de presión flexible en la piel encima de la garganta para reconocer palabras con diferentes números de sílabas (Fig. S4, Información complementaria).

(a) Relaciones de cambio de corriente relativas en función de la presión. (b) Curvas corriente-tensión bajo diferentes presiones. (c) Corriente de respuesta bajo diferente presión. (d) Curva actual bajo rango de baja presión. (e) Respuesta actual a la repetición de baja presión. (f) Voltaje de circuito abierto versus tiempo bajo los estímulos de un flujo de aire. (g) Respuesta actual bajo diferentes temperaturas (h) Velocidad de respuesta del sensor de presión. (i) Respuesta actual al tren de presión continuo.

Se lleva a cabo una prueba aplicando la misma presión a diferentes temperaturas para demostrar la capacidad de suprimir las interferencias debidas a la variación de temperatura en el modo de detección de presión. La Figura 2g muestra que las respuestas de presión bajo un aumento de 4,5 kPa a 30 °C y 60 °C son extremadamente similares. Además, una ligera presión de 10 Pa aplicada al sensor de presión da como resultado un incremento de corriente casi sin cambios △I a medida que la temperatura varía de 25 a 60 °C (Fig. S5, Información complementaria). Por lo tanto, la medición de la presión, que sólo está relacionada con el incremento de corriente △I, apenas se ve influenciada por la variación de la temperatura. La velocidad de respuesta dinámica es otro parámetro importante del sensor de respiración. Los tiempos de respuesta y recuperación se calculan en la Fig. 2h y las diversas curvas de respuesta detalladas bajo diferentes presiones se muestran en la Fig. S6 (Información complementaria). El tiempo de respuesta bajo diferentes presiones está en el rango de 20 a 30 ms, que es lo suficientemente rápido para la detección de la respiración. La prueba de ciclo del sensor de presión que se muestra en la Fig. 2i demuestra una excelente estabilidad operativa y durabilidad en 2000 trenes de carga/descarga continua, ya que casi no se encuentra degradación durante el período de prueba. Además, demostrar la aplicación práctica del sensor con respecto a la detección de señales fisiológicas en humanos. El sensor se coloca en la muñeca para monitorear la señal del pulso arterial, que muestra claramente tres ondas principales típicas: la onda P, la onda T y la onda D (Fig. S7, Información complementaria).

A pesar del rendimiento piezoresistivo superior demostrado en el modelo piezoresistivo, las propiedades de detección de temperatura también son un modelo importante en el sensor combinado para la detección precisa de señales de respiración humana. Recientemente, se ha informado de la buena respuesta eléctrica a las variaciones de temperatura de los CNT y los nanocompuestos de CNT con polímeros y otros materiales aplicados en sensores de temperatura han atraído considerable atención31,32,33. En nuestro trabajo, las fibras de carbono electrohiladas se modifican con nanotubos de carbono en forma de tentáculos y se envuelven en PDMS. La antena modificada de nanotubos de carbono en la fibra de carbono 3D puede recibir radiación térmica y provocar el cambio de resistividad eléctrica. Como se analizó en el modelo de detección de temperatura anterior, la resistencia R// se decide principalmente por el cambio en la resistividad ρ inducido por la temperatura. Por lo tanto, la dependencia no lineal de las resistencias con la temperatura se puede describir mediante el siguiente crecimiento exponencial33:

donde Ea es la energía de activación térmica, K es la constante de Boltzmann y B es el índice térmico. El cambio relativo de la resistencia con la temperatura se representa en la Fig. 3a, que muestra un aumento en la resistencia con la temperatura y la sensibilidad más alta de 0,22%/°C. La Figura 3d revela el cambio de pendiente de las curvas IV (1/R) del sensor cuando la temperatura aumenta de 0 a 65 °C, y muestra la correlación lineal dentro del rango de 0 a 1 V del sensor de temperatura. Para la detección de respiración, se requiere que el sensor tenga alta sensibilidad y función de detección sin contacto. En primer lugar, se examina la sensibilidad del sensor sin contacto cambiando la distancia entre el dedo y el sensor para producir un pequeño cambio de temperatura. Como se muestra en las figuras 3b y c, una distancia más pequeña significa una temperatura relativa más alta, por lo que el cambio de resistencia relativa aumenta paso a paso a medida que la distancia del dedo disminuye de 8 a 3 mm. Además, las figuras 3e yf muestran el cambio de corriente relativo a medida que el sensor se acerca o se aleja de la fuente de calor (de 38 a 42 °C) y de la fuente de frío (de 37 a 24 °C). A modo de comparación, un sensor de temperatura PT100 comercial ampliamente utilizado y nuestros sensores de temperatura se colocaron en un ambiente con aire en calma y a cierta distancia del calentador para registrar el cambio de temperatura en tiempo real (Fig. 3g). Como se muestra en la Fig. 3g, la curva de temperatura de nuestro sensor fue totalmente idéntica a la del sensor de temperatura PT100 durante el proceso de transferencia de calor sin contacto. Además, para verificar la estabilidad de funcionamiento del modo de detección de temperatura, el monitoreo actual del sensor se llevó a cabo a diferentes temperaturas durante un largo tiempo. Como se muestra en la Fig. 3h, el sensor de temperatura funciona muy suavemente a 20 °C, 30 °C y 40 °C, respectivamente. Para demostrar aún más la aplicación de un termómetro flexible portátil, el sensor se instaló en la frente del sujeto para revelar cuantitativamente la variación de la temperatura de la piel humana realizada por la fuente de calor que se acerca o se aleja de la frente del sujeto (Fig. S8, Información complementaria).

Propiedades de detección de temperatura del sensor de doble módulo. (a) La correspondencia lineal del valor absoluto de la tasa de variación de la resistencia eléctrica con la temperatura de 4 a 70 °C. (byc) Influencia de la distancia mínima entre la superficie del dedo y el sensor en el cambio de resistencia relativa. (d) Las curvas IV indican la corriente de los sensores en respuesta a la temperatura que varía de 0 a 65 °C. Capacidad de discriminación de temperatura del sensor al acercarse y alejarse repetidamente del (e) objeto fuente de calor y (f) objeto fuente frío. (g) Curvas de respuesta de temperatura registradas por nuestro sensor y el sensor de temperatura PT100. (h) Curva temperatura-tiempo a 20 °C, 30 °C y 40 °C.

La capacidad de detección de temperatura sin contacto es indispensable para un sensor flexible ensamblado en una máscara inteligente para monitorear la respiración. Para demostrar que los dos modos de detección del sensor combinado pueden funcionar de forma independiente sin interferencias mutuas, se propone una prueba para monitorear tanto la temperatura como la presión. Las Figuras 4a a c muestran las imágenes térmicas infrarrojas del sensor de modo dual colocado en un guante que se acerca o entra en contacto con el objeto frío, el objeto caliente y el objeto normal, respectivamente. Teniendo en cuenta la difusión térmica en el aire, se puede obtener una detección de temperatura sin contacto cuando existe una diferencia de temperatura entre el objeto y el sensor. Como se muestra en la Fig. 4d y la Película S1 (Información complementaria), cuando el sensor se acerca a objetos fríos o calientes, se detectó un aumento/disminución evidente de la temperatura después de que la distancia disminuyó a 1 cm. Pero el sensor muestra una vibración de temperatura insignificante cuando se acerca a un objeto normal a temperatura ambiente. Cuando se produjo el contacto mecánico entre el sensor y el objeto, la presión monitoreada aumentó rápidamente de 0,8 a 2 kPa y la temperatura de la superficie se mantuvo en un valor estable (los resultados de otro experimento similar también se pueden ver en la Figura S9), lo que confirma nuevamente la muy pequeña interferencia de presión al sensor de temperatura. Además, la prueba repetida de detección de estímulos de temperatura y presión de objetos a diferentes temperaturas se muestra en la Fig. S10 (Información complementaria), que revela una estabilidad de la detección de modo dual. Los resultados anteriores demuestran claramente que los modos de detección individuales del sensor de modo dual pueden funcionar de forma independiente sin interferencia mutua. Esta función única de nuestro sensor de modo dual permite aplicaciones prometedoras en máscaras inteligentes para el monitoreo de la respiración y piel electrónica con inteligencia artificial34.

Imágenes térmicas infrarrojas del sensor colocado en el guante acercándose a (a) un objeto frío, (b) un objeto caliente y (c) un objeto normal. (d) Gráficos de las respuestas de resistencia y corriente de salida en tiempo real del sensor.

Una mascarilla inteligente se fabrica incorporando un sensor combinado de doble modelo. También está integrado un pequeño circuito de medición con indicador para la visualización en tiempo real de diferentes estados respiratorios. En primer lugar, para el modelo de presión, se pueden reconocer diferentes estados de respiración estudiando las señales de los sensores en respuesta a la variación de presión en la máscara causada por el cambio del flujo de aire durante la respiración por la nariz. Los datos de monitoreo en tiempo real de la respiración nasal humana se muestran en la Fig. 5a y la Fig. S11 (Información complementaria). El sensor muestra una serie de picos significativos, que se pueden clasificar en diferentes estados respiratorios (respiración normal, respiración superficial y respiración profunda). Cada estado respiratorio, que se caracteriza por diferentes tiempos de ciclo y la respectiva intensidad máxima, se puede medir con precisión. Los estados de respiración para la respiración normal, la respiración profunda y la respiración superficial tienen diferentes frecuencias respiratorias de 18 s-1, 12 s-1 y 30 s-1, respectivamente. Además, los estados anormales de la respiración humana, como la apnea y la tos, se pueden medir con precisión, como se muestra en las figuras 5b y c. El sensor de presión fue sellado con una película PEN y adhesivo acrílico PSA, que puede evitar el contacto importante entre la humedad y los materiales activos del sensor. Incluso si el sensor no estuviera completamente sellado, la superficie hidrofóbica del CNF expuesto aún puede resistir eficazmente la penetración de la humedad. Como se muestra en la Figura S12, las nanofibras de carbono son hidrófobas con un ángulo de contacto de 130°. Para el sensor de temperatura, todo el CNF estaba recubierto por PDMS compacto, que forma un aislamiento físico de la humedad. Con todo, la humedad entre el cuerpo y la máscara tiene poca influencia en el rendimiento del sensor de modo dual. Además, la mascarilla puede responder de manera estable a la presión respiratoria durante un período prolongado (Fig. S13, Información complementaria), lo que indica la confiabilidad de la mascarilla.

(a) Señales de detección de patrón respiratorio con diferentes intensidades de presión, (b) contener la respiración y (c) toser. (d) Imágenes infrarrojas de la respiración oral y nasal. (e) Respuesta de presión y temperatura en condiciones de respiración por la nariz y por la boca. (f) Patrones respiratorios reconocidos por las señales de respuesta a las sucesivas respiraciones nasales y bucales. g) Las mascarillas inteligentes distinguen entre la respiración por la boca y la nariz mediante el control de la temperatura.

Las máscaras inteligentes existentes para controlar la respiración se basan principalmente en sensores flexibles monomodo. El modo único es propenso a errores en el seguimiento de la respiración compleja y es difícil distinguir con precisión la respiración bucal y nasal. Por ejemplo, como se muestra en la sección de prueba de presión en la Fig. 5e, es difícil distinguir la respiración nasal profunda y la respiración bucal cuando la intensidad de la presión del flujo de aire respiratorio es casi uniforme. Durante la pandemia de COVID-19, el modelo doble de monitorización de la respiración con reconocimiento preciso de la respiración por nariz y boca puede proporcionar una alerta temprana de disnea en pacientes asmáticos y niños. Es más, es necesaria una monitorización a largo plazo de la respiración para un diagnóstico multidisciplinario temprano de los niños con asma para prevenir el desarrollo del síndrome de respiración bucal. Por lo tanto, una máscara inteligente que pueda distinguir con precisión la respiración por la nariz y la respiración por la boca tiene un gran potencial en aplicaciones prácticas.

El reconocimiento claro de los diferentes estados respiratorios es posible mediante la medición precisa de la temperatura del aire exhalado y la diferencia de presión del aire simultáneamente. Las imágenes infrarrojas muestran la diferencia de temperatura producida por la respiración bucal y nasal mientras se usa una máscara (Fig. 5d). La respiración nasal demuestra un cambio de temperatura de 28,8 a 30,5 °C durante un período de respiración, que es más pequeño que el de la respiración bucal (27,3 a 32,4 °C). La respiración nasal y la respiración bucal se pueden distinguir por la diferente variación de temperatura en el único proceso de inhalación y exhalación. Esta característica especial es importante cuando la intensidad de la presión del flujo de aire respiratorio de la respiración nasal profunda y de la respiración bucal era básicamente la misma. Mediante la monitorización complementaria de la presión y la temperatura, se puede reconocer el estado de la respiración nasal normal, la respiración nasal profunda y la respiración bucal, como se muestra en la Fig. 5e. La Figura 5f muestra la respuesta en tiempo real del sensor de modelo doble en una máscara inteligente para la detección del aliento humano. Se puede lograr con éxito un control preciso de varios patrones de respiración, incluida la respiración nasal normal, la respiración nasal profunda, la respiración nasal rápida, la tos, la apnea y la respiración normal por la boca y la respiración lenta por la boca. En combinación con los patrones de respiración anteriores monitorizados en el modo de presión, el sensor de modo dual puede detectar un total de ocho patrones de respiración. La poderosa capacidad de detección de los sensores de doble modelo permite un análisis más detallado de la fisiología del cuerpo humano, que es muy demandado en los dispositivos médicos flexibles.

Para demostrar el valor práctico de los sensores de modo dual, la máscara inteligente ha desarrollado aún más la capacidad de mostrar el estado de la respiración bucal y nasal en tiempo real, como se muestra en la Fig. 5g y la Película S2, Información complementaria. Esta mascarilla facial inteligente se combina con un sensor de respiración de modo dual, una unidad de fuente de alimentación, un circuito de medición y dos luces indicadoras, como se muestra en la Fig. S14, Información complementaria. La luz indicadora se apaga cuando no hay respiración, mientras que el indicador verde se enciende cuando la nariz respira. Cuando se respira por la boca, las luces indicadoras roja y verde se encienden simultáneamente. Las máscaras inteligentes permiten la observación en tiempo real de la respiración bucal, lo que resulta muy útil para prevenir problemas respiratorios. Además, la corrección oportuna de la respiración bucal anormal en los niños puede prevenir el desarrollo del síndrome de respiración bucal. Se espera que este sensor de respiración pueda combinarse aún más con un circuito de lectura inalámbrico y una aplicación móvil para permitir la monitorización inalámbrica de la respiración.

En conclusión, propusimos una mascarilla facial inteligente que incorpora un sensor de doble módulo para el reconocimiento de múltiples patrones de respiración. La mascarilla facial inteligente se puede utilizar para monitorear y reconocer continuamente ocho condiciones respiratorias, incluida la respiración nasal normal, la respiración nasal rápida, la respiración nasal profunda, la tos, la contención de la respiración, la respiración normal por la boca y la respiración lenta. El modo de detección de presión del sensor combinado demuestra una alta sensibilidad que puede medir pequeñas presiones generadas por el flujo de aire respiratorio, la voz y el pulso arterial. El modo de detección de temperatura muestra la detección sin contacto de pequeños cambios de temperatura causados por la respiración por la boca y la nariz. La mascarilla facial inteligente propuesta ofrece una discriminación precisa entre la respiración oral y nasal en tiempo real, lo que puede ayudar a prevenir el desarrollo del síndrome de respiración bucal. Además, la detección de modo dual permite una variedad sin precedentes de monitoreo del estado de la respiración, lo que permite un análisis más detallado de la fisiología del cuerpo humano. La mascarilla facial inteligente tiene aplicaciones potenciales en el seguimiento de los patrones respiratorios de pacientes con enfermedades relacionadas con la respiración, como COVID-19, neumonía, etc., lo que resulta beneficioso para las alertas tempranas o el diagnóstico de enfermedades.

El poliacrilonitrilo (PAN) se adquirió de Macklin Sigma-Aldrich. La dimetilformamida (DMF) se adquirió de Macklin. CNT (xfm04) fue adquirido de XFNAN. La solución de ácido ámico poli (dianhídrido piromelítico-co-4,4′-oxidianilina) se adquirió de Macklin y se utilizó como precursores para la película PI. PDMS (SYLGARD 184) se adquirió de DOWSIL.

Los precursores de nanofibras se fabricaron mediante electrohilado. En primer lugar, la solución A se preparó mediante una mezcla de PAN y DMF en una proporción de 1:4 durante agitación magnética durante 4 h. La solución B se preparó añadiendo 0,6 g de CNT a 5 g de DMF mediante dispersión ultrasónica durante 2 h. Luego, las soluciones A y B se mezclaron y se agitaron magnéticamente durante 20 h para obtener la solución precursora. La solución precursora se cargó en una jeringa y la velocidad de alimentación de la solución fue (controlada) de 2 ml h -1. La distancia entre la punta de la aguja y el colector cubierto era de unos 20 cm y se aplicó un alto voltaje (20 kV). Las fibras electrohiladas se recogieron directamente en un rodillo giratorio metálico cubierto con una lámina metálica, lo que generalmente se realizó durante 2 h. Finalmente, las nanofibras se carbonizaron en un horno tubular a 900 °C en nitrógeno durante 2 h, y la temperatura se aumentó a una velocidad de 20 °C min-1.

Primero, el modo de detección de presión se realizó ensamblando las esteras de nanofibras de carbono con pandeo 3D encima de un par de electrodos de Au interdigitados y encapsulándolas con un adhesivo PSA acrílico de 1,0 mil, seguido de una cobertura con una película PEN de 1,4 m de espesor. Los electrodos de Au interdigitados (espesor de Au = 100 nm; ancho del electrodo = 200 m; intervalo = 100 m; área activa sensible a la presión = 3 mm × 3 mm) se modelaron en una oblea de Si recubierta de PI de 2,3 m de espesor mediante fotolitografía. seguido de pulverización catódica con magnetrón. Se unió un cable conductor anisotrópico a los electrodos interdigitados para conectarlos con pines DuPont estándar. En segundo lugar, el modo de detección de temperatura se preparó en la parte posterior de la película PI del modo de presión. Se fijaron dos extremos de las nanofibras de carbono longitudinales con pasta de plata conductora y se conectaron mediante cables de cobre con el circuito externo. Luego, las nanofibras de carbono se cubrieron con una mezcla precursora de PDMS (Sylgard 184, Dow Corning Corporation, la relación de prepolímero a reticulante varía de 5:1) durante 5 minutos para permitir que el PDMS se infiltrara completamente en las esteras de nanofibras de carbono. Luego se eliminó el exceso de PDMS mediante una máquina de recubrimiento por rotación.

La morfología de las nanofibras de carbono se determinó mediante microscopía electrónica de barrido de emisión de campo (Zeiss/Bruker Gemini500) y microscopía electrónica de transmisión (TEM, JEM-2100, JEOL). La espectroscopía Raman se realizó con un espectroscopio micro-Raman láser UV LabRAM HR 800 (HORIBA Jobin Yvon, Francia), con una longitud de onda de excitación láser de 532 nm. El análisis de superficie Brunauer-Emmett-Teller (BET) se realizó con un analizador de porosidad de área superficial (BSD-66).

La prueba de detección de presión se realizó con una configuración experimental que consta de una celda de carga de alta precisión (LSB200, USB200, FUTEK), un actuador piezoeléctrico de alta frecuencia (NAP100, Newport) y un medidor de fuente Keithley de alta velocidad (modelo 2636B). Durante la prueba de detección de presión, el sensor se colocó entre el actuador y la celda de carga. Se controló el actuador para generar movimiento que pueda crear presión sobre el sensor, y la celda de carga detectó la fuerza. Las imágenes infrarrojas de temperatura se capturaron utilizando una cámara infrarroja (Fluke TiX640). Estos sensores se conectaron a una tarjeta de adquisición (Smacq-USB-3200) y las señales de presión y temperatura adquiridas se registraron simultáneamente.

Esta investigación fue aprobada por el Comité de Ética de la Universidad Sun Yat-sen. Todos los experimentos que incluyen respiración con mascarilla y detección de temperatura de la piel humana en este estudio se realizaron de acuerdo con las pautas y regulaciones. Ningún otro sujeto humano participó en nuestros experimentos o manuscrito. Todos los participantes firmaron un formulario de consentimiento informado antes de la recopilación de datos.

Los conjuntos de datos utilizados y/o analizados durante el estudio actual están disponibles a pedido del autor correspondiente.

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Este trabajo ha sido apoyado financieramente por la Fundación Nacional de Ciencias de China (No. 61904040).

Facultad de Física, Universidad Sun Yat-Sen, Guangzhou, 510275, República Popular China

Zhoujun Pang y Min Chen

Laboratorio Estatal Clave de Tecnologías y Materiales Optoelectrónicos, Escuela de Electrónica y Tecnología de la Información, Universidad Sun Yat-Sen, Guangzhou, 510275, República Popular de China

Zhoujun Pang y Dihu Chen

Escuela de Materiales y Energía, Universidad Tecnológica de Guangdong, Guangzhou, 510006, República Popular China

Yu Zhao y Ningqi Luo

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MC y ZP concibieron la idea y supervisaron todo el proyecto. ZP y DC diseñaron los experimentos. YZ, NL y MC realizaron todos los experimentos. Todos los autores analizaron los datos experimentales. ZP escribió el artículo. Todos los autores han dado su aprobación a la versión final del manuscrito. Se ha obtenido el consentimiento informado para publicar la información/imagen en una publicación en línea de acceso abierto.

Correspondencia a Dihu Chen.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Pang, Z., Zhao, Y., Luo, N. et al. Sensor flexible de modo dual de presión y temperatura basado en nanofibras de carbono pandeadas para el reconocimiento de patrones de respiración. Informe científico 12, 17434 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-21572-y

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Recibido: 11 de mayo de 2022

Aceptado: 28 de septiembre de 2022

Publicado: 19 de octubre de 2022

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

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