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Elektronische Tätowierungstechnologien auf Graphenbasis für komplexe Elektrophysiologie

Sprecher: Dmitry Kireev | Unternehmen: University of Texas | Datum: 2-Dez-22 | Vollständige Präsentation


Die ambulante Überwachung komplexer gesundheitsbezogener elektrophysiologischer Signale wie des arteriellen Blutdrucks (BP) ist für ein angemessenes Verständnis von Gesundheitszuständen, vor allem von Herz-Kreislauf-Erkrankungen, unerlässlich. Darüber hinaus ist eine kontinuierliche Langzeitüberwachung des Blutdrucks bei Patienten mit Schlafapnoe, Schlaganfall oder Bluthochdruck unerlässlich, um deren gesundheitliche Risikofaktoren zu verstehen und präventive Behandlungsroutinen zu entwickeln. Es gibt zwar herkömmliche ambulante Blutdrucküberwachungsgeräte, aber sie sind unbequem, sperrig und aufdringlich. Die gemeinsamen Nachteile all dieser Systeme sind ihre Sperrigkeit und ihre Inkompatibilität mit den elastischen Eigenschaften der Haut, was dazu führt, dass sich der Sensor während des Gebrauchs verschiebt und das System daher häufig neu kalibriert werden muss.

In unserer Arbeit stellen wir eine einzigartige tragbare Technologie zur Überwachung des Blutdrucks vor, die atomar dünne und elektrisch leitfähige elektronische Graphen-Tattoos (GETs) als Hauptbausteine nutzt. Die GETs werden über den radialen und ulnaren Arterien des Handgelenks platziert und anschließend als Strominjektions- und Spannungsmesselektroden zur Messung der arteriellen Bioimpedanz verwendet. Im Gegensatz zu anderen tragbaren Systemen üben die hauchdünnen, leichten und an die Haut angepassten GETs während des Eingriffs keine externe Spannung auf die Haut aus. Daher sind sie in der Lage, Langzeit- und nächtliche Messungen durchzuführen, ohne die Probanden zu belasten. Die Verwendung der Bioimpedanzmodalität ermöglicht es uns, die Schnittstelle zwischen Tätowierung und Haut zu vernachlässigen, die im Vergleich zur Gewebeimpedanz typischerweise um 2-4 Größenordnungen größer ist, und nur die interessierenden Bereiche aufzuzeichnen. Durch den Einsatz eines maschinellen Lernmodells zur Regression der aufgezeichneten Bioimpedanzwerte erreichen wir eine effektive Schlag-zu-Schlag-Erkennung von diastolischen und systolischen Blutdruckwerten mit einer Genauigkeit der Klasse A. Neben dem Blutdruck zeigen wir, dass dasselbe Bio-Z-Signal nachbearbeitet werden kann, um den RR-Wert einer Person auf eine vollständig tragbare und nicht-invasive Weise zu schätzen.


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[This is automatically translated from English]




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