纳米纤维|用于多功能透气生物电子学的 β 相富激光诱导分层交互 MXene 增强碳纳米纤维( 五 ) 氟化氢|机械

图4
使用LIHCNFs-tattoos的ECG信号测量。 a)从手上进行心电图检测设置的图示。 b) LIHCNFs-纹身和凝胶电极检测到的心电图信号的比较。 c)放大的ECG信号显示离散的P、QRS复合波和T波。 de)使用LIHCNFs-tattoos对ECG信号进行24小时的长期监测及其SNR比。 f)在单次、一天和一周的ECG测试期间通过凝胶电极和LIHCNFs-纹身测量的SNR 。 gh)固定机电振动器引起的运动伪影下的心电图记录。从5、3和1厘米的距离测量信号。 i)附在志愿者前臂上24小时的LIHCNF纹身照片。使用24小时后未观察到明显的皮肤刺激。
还记录了带有运动伪影的心电图信号。身体运动是由机电振动器牢固固定在皮肤上引起的，它在皮肤上引起大约1.5毫米的平均振荡幅度（图4g）。 LIHCNFs-纹身下方皮肤的振动取决于它与振动器的距离(d) 。如果d较小，则皮肤振动较强。 ECG信号在5、3和1厘米的距离处测量（图4h）， LIHCNF纹身的相应SNR绘制在图S10 ，支持信息中。即使在1厘米的距离处， PQRST波形也非常清晰，基线没有任何漂移。 LIHCNFs-tattoo的SNR为38 dB ，表现出较高的运动伪影干扰强度，明显优于其他电极。由于其贴合性和透气性， LIHCNFs-纹身即使在长时间使用24小时后也不会引起皮肤刺激（图4i）。
LIHCNFs-tattoos也可用于检测来自肌肉纤维的EMG信号。如图5a所示，两个LIHCNF纹身位于志愿者手腕的屈肌上。对于相同的握力，对应于腕屈肌收缩的EMG信号可以清楚地区分（图5b）。值得注意的是，信号强度和峰峰值幅度与凝胶电极的一致。除了二头肌的显着运动外， LIHCNFs-tattoo还可以区分手指执行弯曲或伸展时产生的低强度EMG信号（图5c、d）。低幅度信号识别和输出可靠性使LIHCNFs-tattoos成为监控美国手语(ASL)解释的各种手指手势的理想选择。如图5ef所示， LIHCNFs-tattoos可以准确识别字母“H”、“E”、“L”、“L”和“O”的特定强度，对应于ASL中的特定手势，无需任何交叉干扰。与每个手指运动对应的输出信号可靠性通过每个手指运动的连续重复来确认，每个状态六次（图S11 ，支持信息）。
图5
使用LIHCNFs-tattoos的EMG信号检测。 a)从手腕进行EMG检测设置的图示。 b) LIHCNFs-纹身和凝胶电极检测到的EMG信号的比较。 c)手指执行弯曲和伸展产生的EMG信号。 d)手指产生的EMG信号幅度。 e)手指运动产生的EMG信号，用于识别ASL手语“HELLO” 。 f)从特定字母的EMG信号生成的振幅。
由于微伏(μV)范围内的低信号强度和皮肤毛发的干扰，检测高质量EEG信号无疑是无创干电极最困难的问题。 LIHCNFs纹身展示的低电极皮肤阻抗对于准确记录EEG信号至关重要。为了记录来自额叶的脑电信号，根据10-20系统，两个LIHCNFs-纹身贴在志愿者的额头上，准确地在Fp1和Fp2位置，在耳垂后面贴了一个普通的凝胶电极作为接地电极.志愿者保持冷静，并试图闭上眼睛放松（图6a）。当眼睛闭上时，来自凝胶和LIHCNFs-纹身的信号保持平静，并在8到13 Hz之间显示出明显的峰值，对应于alpha (α)节律（图6b、c）。相比之下，当眼睛睁开时（图6d），检测到典型的眨眼伪影， α波消失（图6e ， f）。此外，还监测了与不同听觉刺激相对应的长期EEG信号（图S12 ，支持信息）。
图6
使用LIHCNFs-tattoos的EEG信号检测。 a)将纹身放置在志愿者额头上的Fp1和Fp2位置（闭眼）。 bc) (8–13) Hz之间的α节律来自LIHNCF纹身和凝胶电极。 d)将纹身放置在Fp1和Fp2位置（睁眼）。 ef)检测到眨眼伪影， α波消失。
2.6人机生物界面（HMI）
在不同的生物电位信号中，从不同肌肉运动中获得的EMG信号在HMI中具有重要的应用。在这里，来自腕屈肌的EMG信号被用作用户界面，以在实时应用中控制单个智能HE 。图7a显示了用于控制HE的简化示意图设置和流程。来自LIHCNFs-tattoo的EMG信号最初使用肌肉传感器的信号处理单元进行过滤和放大，然后提供给微控制器单元以将模拟EMG信号转换为所需的开关信号，以提供继电器输入以控制单个HE 。图7b-g说明了LIHCNFs-tattoo的智能家居概念和演示，用于控制HEs ，例如风扇、火警和灯。基于不同的手腕动作，例如抓住屈肌（图7e）或伸肌或向上和向左移动肌肉（图7fg）， LIHCNFs-tattoo可以控制风扇、火警和灯（电影S3 ，支持信息）。此外，由不同手腕运动产生的相应放大EMG信号也由示波器监测，如图7h-j所示。
图7
LIHCNFs-tattoos在HMI中的应用。 a)用于控制HE的示意图设置和工艺流程。 b)智能家居概念。 c)安装在前臂上的EMG传感器的图片。 d)电路设置。 e)用于挤压屈肌的EMG信号，打开和关闭风扇。 f)伸肌肌电信号，向上运动，打开火警警报。 g)向左移动，打开和关闭灯。 h-j)由示波器显示的不同手腕运动产生的放大EMG信号。