A smart knee implant using triboelectric energy harvesters
Notice bibliographique
Résumé
Although the number of total knee replacement (TKR) surgeries is growing rapidly, functionality and pain-reduction outcomes remain unsatisfactory for many patients. Continual monitoring of knee loads after surgery offers the potential to improve surgical procedures and implant designs. The goal of this study is to characterize a triboelectric energy harvester under body loads and to design compatible frontend electronics to digitize the load data. The harvester prototype would be placed between the tibial component and polyethylene bearing of a TKR implant. The harvester generates power from the compressive load. To examine the harvester output and the feasibility of powering a digitization circuitry, a triboelectric energy harvester prototype is fabricated and tested. An axial tibiofemoral load profile from normal walking (gait) is approximated as a 1 Hz sine wave signal and is applied to the harvester. Because the root mean square of voltages generated via this phenomenon is proportional to the applied load, the device can be simultaneously employed for energy harvesting and load sensing. With an approximated knee cyclic load of 2.3 kN at 1 Hz, the harvester generated output voltage of 18 V rms, and an average power of 6 μ W at the optimal resistance of 58 MΩ. The harvested signal is rectified through a negative voltage converter rectifier and regulated through a linear-dropout regulator with a combined efficiency of 71%. The output of the regulator is used to charge a supercapacitor. The energy stored in the supercapacitor is used for low resolution sensing of the load through a peak detector and analog-to-digital converter. According to our analysis, sensing the load several times a day is feasible by relying only on harvested power. The results found from this work demonstrate that triboelectric energy harvesting is a promising technique for self-powering load sensors inside knee implants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».