Science Advances|用于胃部pH监测和早期胃漏检测的生物可吸收无线无源柔性传感器(健康监测/柔性传感/柔性电子)

本文主要是介绍Science Advances|用于胃部pH监测和早期胃漏检测的生物可吸收无线无源柔性传感器(健康监测/柔性传感/柔性电子),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

2024年4月19日,美国西北大学 John A. Rogers和中国科学技术大学吕頔(Di Lu)团队,在《Science Advances》上发布了一篇题为“Bioresorbable, wireless, passive sensors for continuous pH measurements and early detection of gastric leakage”的论文。论文内容如下:

一、 摘要

        在靠近目标内脏器官的位置上持续监测生物标志物可以提供更准确和高效的有关术后状态的可行性信息。例如,胃手术后腹腔内pH值的变化,可以作为潜在危及生命的渗漏事件的直接指标。在这里,作者提出了一种生物可吸收、无线、无源传感器,以满足这一临床需求,旨在局部监测pH值以早期发现胃渗漏pH响应性水凝胶作为转换器,与机械优化的电感器-电容器电路耦合,用于无线读取。该平台能够在临床相关时间段(长达7天)内以快速响应时间(在1小时内)实时监测PH值,并及时检测动物模型中的模拟胃渗漏。

二、背景介绍

        吻合口瘘是与胃手术相关的严重并发症,渗漏后会引起败血症、多器官系统功能衰竭和其他不良反应,相关并发症和死亡率分别增加三倍和四倍。及时准确的诊断对这些患者的有效护理至关重要,但渗漏通常在出现明显症状之后才被发现,如严重炎症、腹痛或持续性心律失常。因此,需要一种能够在术后早期检测胃渗漏的微创系统,以避免出现临床后遗症。与其他腹部液体相比胃渗漏物的酸度较高,这是由于胃液中氢离子浓度较高,因此植入式无线pH传感器可能是及时检测的最有效方法。

        传统的pH测量手段并不适用于胃瘘的检测,因为它们涉及的组件既不生物相容,也不适合作为临时植入物。最近报道的几类生物可吸收电子传感器系统在这方面具有巨大潜力。这种设备可以在手术中植入,作为一种临时但能够实现体内目标位置无线、持续的pH检测的技术。然后,自然的解体、溶解和生物吸收过程会在这些设备不再需要时将其清除,最终通过正常的代谢机制自行转化为良性产物,而无需进行拆除手术。

        尽管压力、温度和流速等生物物理参数的生物可吸收电子传感器得到了广泛应用,但具有响应生化变化能力的传感器相对较少研究。因此,能够将生化标志物转换为物理变化的材料是需要考虑的重要因素。近年来,响应性水凝胶的最新进展在即时检测和医学诊断方面具有潜力,这归功于它们优异的机械顺应性、生物相容性、生物降解性以及对物理(温度、光线和压力)、化学(pH值、葡萄糖和离子强度)和/或生物(抗原/抗体和酶)刺激的选择性响应。构成这些水凝胶的聚合物构象的变化能够有效地将这些刺激转化为尺寸、光学特性或电学性质的变化,而各种物理传感器可以对这些变化进行定量捕捉。然而,对于可植入的生物传感目的,如实时监测潜在的胃漏,将pH响应性可降解水凝胶与无线、生物可吸收电子系统相结合,用于数据通信,将成为一种有前景的工程方法。

三、内容详解

欲了解详细制备过程,请阅读原文。

3.1 器件设计、工作原理和预期医疗用途

        图1A描述了这种生物可吸收的电感-电容(inductor-capacitor, LC)电路作为可植入的、无线的pH传感器在医学上的应用。在这种情况下,该装置能够在腹腔镜袖状胃切除术(LSG)后的危险期内监测胃液潜在渗漏的情况。将无线读取线圈放置在腹部可以无线检测传感器电路的共振频率(fs),该频率取决于周围生物流体的酸度。在外部可观察到临床特征或症状之前,任何渗漏的胃液(pH约为1至3)都会渗入传感器的水凝胶中,导致肿胀并伴随着fs的快速(<1小时)变化,可以作为提示从而进

这篇关于Science Advances|用于胃部pH监测和早期胃漏检测的生物可吸收无线无源柔性传感器(健康监测/柔性传感/柔性电子)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1060031

相关文章

雨量传感器的分类和选型建议

物理原理分类 机械降雨量计(雨量桶):最早使用的降雨量传感器,通过漏斗收集雨水并记录。主要用于长期降雨统计,故障率较低。电容式降雨量传感器:基于两个电极之间的电容变化来计算降雨量。当降雨时,水滴堵住电极空间,改变电容值,从而计算降雨量。超声波式降雨量传感器:利用超声波的反射来计算降雨量。适用于大降雨量的场合。激光雷达式降雨量传感器:利用激光技术测量雨滴的速度、大小和形状等参数,并计算降雨量。主

时间服务器中,适用于国内的 NTP 服务器地址,可用于时间同步或 Android 加速 GPS 定位

NTP 是什么?   NTP 是网络时间协议(Network Time Protocol),它用来同步网络设备【如计算机、手机】的时间的协议。 NTP 实现什么目的?   目的很简单,就是为了提供准确时间。因为我们的手表、设备等,经常会时间跑着跑着就有误差,或快或慢的少几秒,时间长了甚至误差过分钟。 NTP 服务器列表 最常见、熟知的就是 www.pool.ntp.org/zo

基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别

转发来源:https://swift.ctolib.com/ooooverflow-chinese-ocr.html chinese-ocr 基于CTPN(tensorflow)+CRNN(pytorch)+CTC的不定长文本检测和识别 环境部署 sh setup.sh 使用环境: python 3.6 + tensorflow 1.10 +pytorch 0.4.1 注:CPU环境

电子盖章怎么做_电子盖章软件

使用e-章宝(易友EU3000智能盖章软件)进行电子盖章的步骤如下: 一、准备阶段 软件获取: 访问e-章宝(易友EU3000智能盖章软件)的官方网站或相关渠道,下载并安装软件。账户注册与登录: 首次使用需注册账户,并根据指引完成注册流程。注册完成后,使用用户名和密码登录软件。 二、电子盖章操作 文档导入: 在e-章宝软件中,点击“添加”按钮,导入待盖章的PDF文件。支持批量导入多个文件,

基于深度学习的轮廓检测

基于深度学习的轮廓检测 轮廓检测是计算机视觉中的一项关键任务,旨在识别图像中物体的边界或轮廓。传统的轮廓检测方法如Canny边缘检测和Sobel算子依赖于梯度计算和阈值分割。而基于深度学习的方法通过训练神经网络来自动学习图像中的轮廓特征,能够在复杂背景和噪声条件下实现更精确和鲁棒的检测效果。 深度学习在轮廓检测中的优势 自动特征提取:深度学习模型能够自动从数据中学习多层次的特征表示,而不需要

自动驾驶---Perception之Lidar点云3D检测

1 背景         Lidar点云技术的出现是基于摄影测量技术的发展、计算机及高新技术的推动以及全球定位系统和惯性导航系统的发展,使得通过激光束获取高精度的三维数据成为可能。随着技术的不断进步和应用领域的拓展,Lidar点云技术将在测绘、遥感、环境监测、机器人等领域发挥越来越重要的作用。         目前全球范围内纯视觉方案的车企主要包括特斯拉和集越,在达到同等性能的前提下,纯视觉方

YOLOv9摄像头或视频实时检测

1、下载yolov9的项目 地址:YOLOv9 2、使用下面代码进行检测 import torchimport cv2from models.experimental import attempt_loadfrom utils.general import non_max_suppression, scale_boxesfrom utils.plots import plot_o

电压互感器在线监测的原理

电压互感器在线监测的原理主要基于电磁感应、电场效应以及一系列先进的监测技术。以下是对其原理的详细解释: 一、电磁感应原理 电压互感器(Voltage Transformer,简称VT)本质上是一种降压变压器,它利用电磁感应的原理将高电压信号转换成低电压信号以便于测量和监测。具体来说,电压互感器包含两个主要线圈:主线圈和次级线圈。主线圈接在被测电路中,当交流电压通过主线圈时,会在其内部产生磁场。

ESP32使用Smartconfig和Airkiss配网方式连接无线路由器

1. ESP32的配网方式 1.1 前言 ESP32模块在实际使用时,可能需要连接不同的网络,如果将无线的 ssid 和 key 预先固定好,就回存在很大的局限性;所以我们引入了“空中配网技术”,比如smartconfig,airkiss,蓝牙辅助配网等等。 Smartconfig与Airkiss 是目前使用比较广泛的空中配网技术,smartconfig 需要专用的 app 才能实现,air

Java内存泄漏检测和分析介绍

在Java中,内存泄漏检测和分析是一个重要的任务,可以通过以下几种方式进行:   1. 使用VisualVM VisualVM是一个可视化工具,可以监控、分析Java应用程序的内存消耗。它可以显示堆内存、垃圾收集、线程等信息,并且可以对内存泄漏进行分析。 2. 使用Eclipse Memory Analyzer Eclipse Memory Analyzer(MAT)是一个强大的工具,可