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Case 公司新闻
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可连续测量一个人的血糖,心率和其他生理状况的微小皮下植入物是现代医学的圣杯。新加坡国立大学(NUS)的一组研究人员最近取得了巨大的飞跃,使这一梦想更加接近现实。他们开发了一种新的无线读取器,该读取器对传感器读数的微小变化非常敏感,因此可以创建亚毫米级的微型传感器,其体积很小,可以注入到皮肤下。当前使这些微型传感器小型化的努力在很大程度上受到技术限制的阻碍。这些传感器太小,无法由电池供电,因此它们需要将传感器读取器放置在它们附近,以利用磁场不断检测诸如化学或压力变化之类的信号。为了使阅读器能够理解信号,传感器必须足够大以在阅读器中产生强信号。到目前为止,研究人员还无法创建低于1毫米的可行微传感器。国立工程学院电气与计算机工程系和国立大学健康创新与技术学院的国大团队在助理教授约翰·何(John Ho)的带领下,通过校准无线阅读器的工作,开发了一种测量信号的新方法在一个特殊的时刻。这是一种特殊状态,在这种状态下,读取器对附近的物体变得极为敏感。结果是,新的读取器非常灵敏(比现有读取器灵敏三倍),甚至可以读取亚毫米微传感器发出的微小信号。该团队开发了一种读取器的工作原型,该读取器可以在使用注射器植入皮肤下的同时读取直径为0.9毫米的微传感器。在实验室实验中,阅读器能够通过检测无电池微型传感器的细微运动来监视呼吸速率和心率。
发布时间: 2019 - 12 - 25
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吞咽障碍患者,进行吞咽运动时要监测其喉咙,但这类监测设置通常比较昂贵,只能在大型医疗中心使用,所以患者必须定期去医院就诊。一种新的可穿戴监控设备即将投放市场,可以在家中对患者进行远程监控,让数百万吞咽障碍患者的治疗更轻松、更实惠。普渡大学的研究人员发明了可穿戴设备来帮助吞咽障碍患者背景吞咽困难是指食物从口腔至胃、贲门运送过程中受阻而产生咽部、胸骨后或食管部位的梗阻停滞感觉。成功完成一次吞咽,需要超过40对头部和颈部的肌肉、6对脑神经和多个大脑区域进行精确协调。这些途径发生任何中断都可能导致口咽吞咽障碍。吞咽困难通常由多种神经系统疾病(例如中风、脑瘫、帕金森氏病和痴呆症)、头部和颈部癌症、创伤和遗传综合征引起。仅在美国,每年约有944万成年人和50万名儿童发生吞咽困难。吞咽困难影响日常生活,若没有适当的治疗,可能会导致严重的后果,比如营养不良、脱水、呼吸衰竭甚至死亡。当前吞咽困难的康复干预措施,需要频繁进行头颈运动,并依靠昂贵的生物反馈设备进行监测,例如口腔压力计、肌电图设备和内窥镜等。这种治疗方案要求患者每天或每周多次前往医院进行治疗,这对许多患者来说往往是不可行的,特别是对于那些行动不便或生活在农村地区的患者。因此,有研究表明吞咽干预的平均治疗依从性仅在22和52%之间,可能导致治疗效果欠佳和预后不良。目前也有便携式监控设备,允许实时收集吞咽动作期间的生物反馈信号数据。但目前大多数便携监控设备都是刚性或半柔性的,不适合与颏下区域的曲线表面连接,特别是在头颈部运动的情况下,所以常常导致数据获取不良和患者不适。创新为了解决以上问题,研究人员创造了一种可贴在皮肤上的传感器贴纸,该贴纸可牢固地附着在脖子上,并通过细电缆连接到无线发射器单元。该传感器贴片使用了聚酰亚胺(PI)柔性薄片(13μm),并利用激光系统在其两侧涂上Cu膜(9μm)。随后用铜蚀刻剂进行湿法蚀刻,制作出PI薄片...
发布时间: 2019 - 12 - 20
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近年来,语音识别技术变得越来越普及,涉及的领域十分广阔,包括模式识别、信号处理、概率论和信息论、人工智能等等。 语音识别技术 作为一门新兴的交叉学科,语音识别技术经过最近二十年的发展,已经取得了显著进步,早已进入商用市场。曾经有人做出预计,10年之内语音识别技术将进入日常生活中的各个领域,比如家电,通信,医疗和家庭服务等等。尤其是现在,语音识别更加融入到我们的生活当中,如现在广泛普及的智能手机中都能看到它们的身影。但是,由于周围环境中存在的障碍物和其他噪声,语音识别的表现总是有些不稳定,有时甚至会发生错误识别,这是因为手机中检测声音普遍使用的是麦克风。麦克风,简单的说它是一种将声音信号转换为电信号的能量转换器件。最初的麦克风是通过电阻进行声电转换,后来发展为通过电感或电容进行声电转换。因为它们通过感知空气中的振动进行工作,因此它们都有一个共同的缺点,容易受到环境噪声的影响。据报道,近日国外的一项研究成果,成功解决了这项难题。浦项科技大学(POSTECH)的研究人员成功开发出一种灵活且可穿戴的振动响应传感器,可准确识别用户的声音。当连接到颈部时,传感器可以通过颈部皮肤的振动精确地识别声音,并且不受环境噪声或声音音量的影响。 可穿戴式振动传感器附着在人类颈部皮肤上来进行语音识别 资料图这些可附着皮肤的传感器通过检查颈部皮肤振动来检测和识别人的声音,颈部皮肤振动可以通过几个参数来测量,包括速度、位移和加速度。 可穿戴式振动传感器与用于语音验证和语音控制应用的参考麦克风之间的比较示意图 传统的振动传感器通过空气振动识别声音,并且由于机械共振和阻尼效应灵敏度降低。因此,他们无法定量测量声音。因此,环境声音或口罩等障碍物会影响其语音识别的准确性,不能用于安全认证。 可穿戴式传感器即使在嘈杂的环境中也能准确识别语音而不会出现振动...
发布时间: 2019 - 12 - 13
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据外媒报道,艾伯塔大学化学家开发出一种纸质传感器,可以检测到两种据称用于化学战的强效神经毒素。该纸质传感器使用硅基量子点来检测对氧磷和对硫磷,这两种强大的毒素会根据所存在的毒素量使纸质传感器变黄或变绿。由美国化学大学的化学家开发的新传感器在紫外光下会根据样品中对硫磷或对氧磷的含量而变为黄色或绿色。(照片:克里斯·罗比迪洛)研究人员在在《ACS应用材料和界面》中发表了一篇题为“通过耦合硅基量子点和绿色荧光蛋白互补特性对神经毒剂的比率检测”的论文,报告了他们的发现。该研究还表明,商业智能手机应用程序可以用来准确估算样品中的毒素量,与使用昂贵仪器和训练有素的技术人员的现有方法相比,这可以提供一种更简单、更快速的检测方法。“对氧磷和对硫磷是被用作杀虫剂的神经毒剂,准确的检测是很重要的,因为这些物质是有效的,它们可以在几分钟内杀死,这取决于暴露和治疗。”阿尔伯塔大学化学家乔纳森·维诺解释说,他与博士生克里斯托弗·罗比迪略是这项研究的合著者。罗比迪略说,自从1947年开发出对硫磷以来,世界上大多数国家已经停止使用对硫磷作为杀虫剂,并引用研究表明它也与癌症和先天缺陷有关。对氧磷是一种类似的化合物,当对硫磷被体内的酶分解时会产生这种化合物,其毒性被认为是一般化合物的50倍。它被认为在20世纪70年代曾在现在的津巴布韦用于化学战,后来被南非的种族隔离政权用作化学武器计划的一部分。研究人员通过将绿色荧光蛋白与发出红光的硅基量子点结合,构建了这种纸质传感器。当接触对氧磷或对硫磷时,混合物不再发出红光,导致纸质传感器在荧光灯下变黄或变绿。罗比迪略补充道:“这些纸质传感器可以用来测试环境样本和检测神经毒剂的存在。使用智能手机应用程序,可以估计存在的神经毒剂数量,这比简单的视觉评估更可靠。”维诺说,结果表明,类似的纸质传感器也可以定制以测试其他毒素,这是我们正在建立的一个...
发布时间: 2019 - 12 - 11
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未来,在建筑物的每一个重要的部位都会出现传感器。传感器会将房间的各种状态实时传送到大楼的控制中心,大量的信息将被收集传送到云端,无论是商用空间还是公寓,每一个重要部位的状况,哪里发生了错误或问题,都可以立刻显示在管理人员的屏幕上。工程师不仅可以通过电脑监控一幢建筑的空调情况,相关信息还可以通过手机查看。除了工程师,业主也可以通过自己增加传感器和创建新的应用程序来收集不同类型的数据,不仅可以收集到有关能源使用的信息,业主还可以获得系统发出的如何节能的建议。有了数据和自动化控制的系统,节约能源其实非常容易。例如,你需要在早上3点也把空调开在22摄氏度吗?当一个办公室只有几个人加班时,需要开一整层楼的灯吗?你离开时忘记关灯和空调怎么办?这些问题都可以通过自动化系统解决。系统还可以自动识别无人房间,向你的手机发出通知,询问你是否需要关闭空调,或者自动帮你关掉。又例如,一台水冷器其实可以关闭20分钟甚至几个小时,或者温度可以再上调几度。某个房间耗能过大可能是因为空调温度太低,那什么温度最合适呢?大堂里的灯什么时间可以暗一点?这些调整看似细小,但聚集起来将大幅减少能耗。据报国外媒体道,谷歌的数据中心已经开始使用神经网络算法来预测用电量的变化,从而达到减少能耗的目的。该神经网络研究的因素包括了服务器总负载,水泵、冷却塔、冷水机组、干式冷却器、运行中的冷水注水泵数量,冷却塔水温、湿球温度、户外湿度、风速、风向等等因素。其基本的思路还是传感器,通过部署成千上万个数据点来收集数据中心内基础设施的用电信息,控制风扇和散热系统。我们有理由相信,类似的技术将在未来十年走进我们身边的普通建筑。最新应用的自动化系统中,不仅在供暖和空调系统中都安装了传感器,监控还可以扩展到每一盏灯、每一座风扇和每一台电梯。这就是未来商业建筑的样子。在这里,每个人都可以从任何地方通过手机访问云端的数据,并更改建筑内的能量设...
发布时间: 2019 - 12 - 09
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