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Tragbarer drahtloser triboelektrischer Nanogenerator für Echtzeit-Atemüberwachung

Zusammenfassung

Die Atemfrequenz ist ein kritischer Biomarker für die Erkennung von Atemwegserkrankungen wie obstruktiver Schlafapnoe und Mukoviszidose. Konventionelle klinische Monitore sind sperrig und für den Alltag ungeeignet, während mobile Gesundheitsgeräte leichte, stromfreie Lösungen erfordern. Wir präsentieren einen taillengestützten, drahtlosen triboelektrischen Nanogenerator (TENG), der Bauchumfangsänderungen erfasst, um ein selbstversorgtes elektrisches Signal zu erzeugen. Theoretische Modellierung, mechanische Tests und Probandenversuche bestätigen, dass das Gerät Atemfrequenzen über verschiedene Rhythmen, Aktivitätszustände und Körpergrößen hinweg präzise verfolgt, während es Daten drahtlos an ein Smartphone überträgt. Dies demonstriert eine praktische, kostengünstige Alternative für kontinuierliche Atemüberwachung im täglichen Leben.

Einleitung

Globale Luftqualitätsverschlechterung und eine alternde Bevölkerung erhöhen die Prävalenz von Atemwegserkrankungen. Kontinuierliche, nicht-invasive Überwachung der Atmung kann Frühwarnung für Zustände wie obstruktives Schlafapnoe-Syndrom (OSAS) und Mukoviszidose bieten. Traditionelle Überwachungsausrüstung ist oft unhandlich, benötigt externe Stromversorgung und ist für langfristige Heimanwendung ungeeignet. Jüngste Fortschritte in Mobilfunknetzen und Niedrigleistungs-Elektronik haben Interesse an flexiblen, tragbaren Gesundheitssensoren geweckt. Triboelektrische Nanogeneratoren (TENGs) sind ideal für diese Anwendung: sie sind leicht, erzeugen hohe Energiedichte und sind hautverträglich. Zahlreiche TENG-basierte Geräte wurden für Herzfrequenz, Puls und allgemeine physiologische Überwachung entwickelt, aber wenige zielen auf die Atmung ab.

Unsere Arbeit führt einen smarten Gürtel ein, der die natürliche Ausdehnung und Kontraktion des Bauchs während der Atmung nutzt. Der Gürtel enthält einen Gleitmodus-TENG, der mechanische Verformung in eine Wechselspannung ohne externe Stromversorgung umwandelt. Das Signal wird verstärkt, digitalisiert und über ein drahtloses Modul an ein Smartphone übertragen, was Echtzeit-Atemdaten liefert.

Methoden

Gerätearchitektur

Das tragbare System besteht aus einem zweilagigen Gürtel, einem Gleitmodus-TENG und einem drahtlosen Übertragungsmodul. Die unelastischen und deformierbaren Schichten des Gürtels ermöglichen kontrolliertes Gleiten des TENG-Tribo-Paars bei gleichzeitiger Beibehaltung des Tragekomforts. Der TENG verwendet einen 100 µm PTFE-Film (negatives Tribo-Material) und einen 30 µm Nylon-Film (positives Tribo-Material) mit 50 µm Kupfer-Elektroden. Das 5 × 5 cm Gerät ist in einer Kunststoffhülle eingeschlossen, um konsistenten Kontakt während der Atmung zu gewährleisten.

Abbildung 1. (a) Tragbarer Gürtel-Design. (b) Mechanischer Testaufbau. (c) Drahtlose Übertragungsschaltung.

Elektrische Messung

Die Spannungsausgabe wurde mit einem Keysight B2983A Elektrometer aufgezeichnet. Der hochohmige TENG-Ausgang erforderte einen Spannungsfolger zur Anpassung an den Eingang des drahtlosen Moduls und eine Pegelverschiebungsschaltung, um das bipolare Signal in unipolar für die ADC-Wandlung umzuwandeln.

Sensorprinzip

Atmung induziert eine trapezförmige Verschiebung des Bauchumfangs. Diese Verschiebung treibt das Tribo-Paar an, während der Ausatmung nach außen und während der Einatmung nach innen zu gleiten, was eine sinusförmige Spannungswelle erzeugt. Die vier Phasen – inniger Kontakt, äußeres Gleiten, Pause, inneres Gleiten – entsprechen dem Atemzyklus.

Abbildung 2. Funktionsmechanismus und vier Bewegungsphasen des Gleitmodus-TENG.

Theoretisches Modell

Wir modellieren die Verschiebung x(t) als trapezförmige Wellenform und leiten die Ausgangsspannung V(t) mittels etablierter TENG-Theorie ab. Das Modell sagt einen linearen Zusammenhang zwischen Spitzenspannung und Gleitamplitude voraus, validiert durch Experimente (Gleichung 3: V_peak = 0,01383 X_max + 0,0092).

Ergebnisse und Diskussion

Modellvalidierung

Die analytische Vorhersage stimmte eng mit der gemessenen Spannung während simulierter Atmung überein, was die Genauigkeit des Modells bestätigt und die Designoptimierung leitet.

Mechanischer Test

Mit einer Dehnmaschine variierten wir die Gleitamplitude von 2,5 bis 30 mm bei 0,5 Hz. Die Ausgangsspannung stieg linear mit der Verschiebung, mit einer Spitzenspannung von 1,2 V bei 30 mm. Selbst eine 2,5-mm-Verschiebung erzeugte ein messbares Signal, was die Eignung für menschliche Atmung anzeigt.

Abbildung 4. (a) Sensor auf der Dehnmaschine. (b) Spannung vs. Verschiebung und Kraft. (c) Spannung bei verschiedenen Amplituden. (d) Spitzenspannung und Kraft vs. Verschiebung.

Echtzeit-Überwachung

Probandentests im Liegen, Sitzen, Stehen und Gehen zeigten stabile Spannungspulse, die der Atmung entsprachen. Atemfrequenzen reichten von 0,54 Hz (Liegen) bis 0,72 Hz (Stehen). FFT-Analyse bestätigte genaue Frequenzextraktion für normale, schnelle und tiefe Atemzüge. Eine 10-sekündige Apnoe-Pause wurde ebenfalls detektiert, was Potenzial für OSAS-Screening zeigt.

Abbildung 6. Spannungssignale während verschiedener Aktivitäten: (a) Liegen, (b) Sitzen, (c) Stehen, (d) Gehen.

Drahtlose Übertragung

Das drahtlose Modul, betrieben mit einer kleinen Batterie, digitalisiert den TENG-Ausgang und überträgt ihn via Bluetooth an ein Smartphone. Obwohl die Signalamplitude aufgrund der hohen Eingangs-Impedanz und Abtastrate gedämpft wird, stellt die Wellenform die Atemzyklen treu dar und ermöglicht präzise Atemfrequenzberechnung.

Abbildung 7. (a) Drahtloses System-Setup. (b) Smartphone-Anzeige der Atemwellenform. (c) Verarbeitetes Atemsignal.

Schlussfolgerungen

Wir haben einen leichten, batteriefreien Taillengürtel gefertigt, der Bauchatmung mittels Gleitmodus-TENG in ein messbares elektrisches Signal umwandelt. Das Gerät verfolgt die Atemfrequenz präzise über diverse Aktivitäten, detektiert Apnoe-Ereignisse und liefert Daten drahtlos an ein Mobilgerät. Sein niedriger Kosten, Einfachheit und hohe Empfindlichkeit machen es zu einer vielversprechenden Plattform für kontinuierliche Heim-Atemüberwachung und Früherkennung von Erkrankungen.

Verfügbarkeit von Daten und Materialien

Alle Daten und Materialien sind im Manuskript enthalten.

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