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Enregistrement W4416585930 · doi:10.1021/acssensors.5c03297

Strain-Insensitive Iontronic Tactile Sensor with Rigid–Soft Hybrid Architecture for Cardiovascular Assessment

2025· article· en· W4416585930 sur OpenAlexaff
Weiyan Li, Yiyun Fan, Huijun Kong, Meixi Liu, Shengjie Liu, Xiangqing Li, Li Niu, Zhongqian Song

Notice bibliographique

RevueACS Sensors · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesGuangdong Science and Technology DepartmentShandong Provincial Postdoctoral Science FoundationNatural Science Foundation of Shandong ProvinceTaishan Scholar Project of Shandong ProvinceChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCapacitive sensingWaveformTactile sensorPressure sensorInterface (matter)Finite element methodSIGNAL (programming language)Electronic skin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanical deformation of human skin often induces strain-pressure crosstalk and compromises signal reliability. Here, we present a strain-insensitive iontronic tactile sensor by introducing a rigid-soft hybrid architecture to decouple pressure signals from tensile strain. Rigid microspheres are embedded into a stretchable iontronic film to construct an iontronic interface with a soft conductive electrode. The iontronic interface exhibits a strain-independent contact area under uniaxial strain up to 50%, as confirmed by finite element simulations and experimental results. This design enables consistent capacitive responses under stretching and bending states, ensuring high-fidelity pressure sensing under dynamic skin motion. Integrated with a robotic arm, the tactile sensor captures high-fidelity pulse waveforms from multiple arterial sites and distinguishes between healthy, hypertensive, and coronary heart disease subjects through second-derivative waveform analysis. This strain-decoupling strategy establishes a universal approach for strain-insensitive tactile sensing, enabling practical applications in biomedical monitoring and future adaptive electronic systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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