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西安电子科技大学团队研发可预警疾病AI仿生鞋垫添加时间:2026-04-13

  

西安电子科技大学团队研发可预警疾病AI仿生鞋垫(图1)

  中国教育报-中国教育新闻网讯(通讯员 王格 记者 冯丽)不用外接电源,走路晒太阳就能自供电,对12种病理步态的综合识别准确率达97.6%……西安电子科技大学集成电路学部郝跃院士团队常晶晶教授等人成功研发出的一款具有AI增强力学诊断功能的能量自主仿生鞋垫。它通过仿生学设计、自供能技术和人工智能的深度融合,有望为下肢功能障碍性疾病的早期筛查、康复监测和健康管理提供一种全新的无感监测工具。

  步态是反映人体健康的重要窗口。从神经系统疾病到骨骼肌肉问题,许多疾病都会在人的行走姿态中留下蛛丝马迹。然而,许多疾病早期的步态异常细微到难以察觉,往往导致错失最佳干预时机。该研究团队通过协同创新,构建了一套完整的闭环可穿戴监测平台。

  螳螂捕食时腿部要感知猎物的微弱动静,又要承受自身快速移动冲击,研究团队受此分级机械传感结构启发,设计出一种双微结构电容传感器,检测下限低至0.10Pa,能敏感捕捉到如羽毛轻触般的微弱压力,最大量程却高达1.4MPa,足以承受剧烈运动时的高强度冲击,且经过12000次循环加载测试,传感器性能依然稳定,无显著衰减。

  团队还在能源系统上进行了创新集成。鞋垫中集成了纳米钙钛矿太阳能电池(PSC)与高容量锂硫(Li-S)电池,构建了微型能源系统。其平均光电转换效率11.21%,储能效率72.15%。这意味着当穿着者迈步于户外或有光线的环境下,鞋垫就能通过太阳能为自己“充电”;而在无光条件下,内置的高效锂硫电池则保证持续8小时以上供电。

  鞋垫通过16个通道无线模块,实时传输足底各区域的压力变化数据。这些时空压力数据被送入嵌入的人工智能算法中进行深度分析。这套智能系统对足弓异常的识别准确率达到96.0%,对12种病理步态模式的综合分类准确率高达97.6%,为疾病诊断、病情评估和康复效果跟踪提供客观的量化数据支撑。目前,该可穿戴监测平台已完成临床验证。

  不用外接电源,走路晒太阳就能自供电,对12种病理步态的综合识别准确率达97.6%……