呼吸是人一生中必不可少的生理行为，在临床医学中包含了大量有关健康和潜在疾病的生理信息。主动洞察和分析这些生理信息有助于预防恶性疾病。目前，传统的医疗监测设备，如睡眠呼吸暂停监测设备、现代影像学和其他治疗手段，可对OAS、肺功能障碍和其他相关疾病进行有效诊断，但这些设备体积庞大、价格昂贵、便利性不尽如人意，使其在更广泛的医疗环境中使用受到限制，因此亟需克服这些重大局限性。基于自供电传感器的个性化医疗和监测因其独特的优势而逐渐兴起，将传统的以治疗为中心的模式转变为以个性化预防为基础的健康监测模式。然而，尽管以压电为核心的聚合物掺杂、纺丝等工艺有助于提高传统压电聚合物的性能，掺杂剂团聚的倾向以及由此导致的传感性能不均匀性阻碍了使用压电聚合物实现高精度呼吸监测。因此，在可穿戴呼吸监测中形成大规模均匀压电聚合物功能层实现高灵敏度传感仍是一项重大挑战。

近期，西南交通大学杨维清教授、邓维礼副教授在《Advanced Fiber Materials》上发表了题为“A Highly Sensitive Coaxial Nanofiber Mask for Respiratory Monitoring Assisted with Machine Learning”的研究成果，报道了一种利用同轴静电纺丝技术构筑的高性能PVDF/CNT纳米纤维。基于渝渗效应，该研究探讨了导电填料的最佳参数，成功构建出高灵敏度（3.7 V/N）和快速响应（20 ms）的同轴压电纳米纤维。将这种高性能纤维基器件集成到口罩上，实现了高精度（97.8%）的呼吸监测和分类识别。这为监测呼吸系统疾病提供了有效策略，同时在日常健康监测和临床应用中展现出广泛的实用性。

呼吸是维持人体健康的重要生理过程。基于可穿戴压电纳米纤维的呼吸监测因其自供电、高线性度、无创性和便捷性而备受关注。然而，传统压电纳米纤维的灵敏度和机电转换效率有限，难以满足医疗和日常呼吸监测的需求。为解决这一问题，我们提出了一种高灵敏度的压电纳米纤维，即聚偏二氟乙烯（PVDF）与碳纳米管（CNT）同轴复合结构的PS-CC。基于渗流效应增强机制，PS-CC展现出优异的传感性能，灵敏度达到3.7 V/N，响应时间仅为20 ms。作为概念验证，将其集成到面罩中，在一维卷积神经网络的辅助下，实现了准确的呼吸状态识别，分类准确率高达97.8%。

图 1 同轴纳米纤维设计理念

PVDF/CNT同轴纳米纤维的SEM（图2a-b）和TEM图像（图2c）以及拉曼光谱（图2d）的定量分析显示，CNT成功嵌入到PVDF基体中，形成了独特的同轴复合纳米纤维结构。根据XRD和DSC分析（图2e-f）的计算结果，随着CNT含量增加，纳米纤维的结晶度和β相含量先升高后降低（图2g）。这一现象的原因是少量的CNT有助于提高电压输出，但当CNT含量超过一定阈值时，内部CNT相互连接形成导电通路，削弱了电压输出。因此，0.5wt%的CNT同轴纳米纤维薄膜具有最优输出性能。

图 2 PVDF/CNT同轴纳米纤维膜的结构表征与机制分析

为了评估同轴纳米纤维的压电性能，搭建了线性马达力电测试系统（图3a）。在0.5 N恒定压力下测试了不同CNT掺量的电子器件，结果显示，含0.5wt% CNT的PVDF/CNT器件表现最佳，输出电压达1.8 V（图3b），从实验角度再次证明了0.5wt% CNT掺量的最佳性能。进一步测试不同载荷（0.1-0.5 N）下的输出电压，结果表明，电压随载荷增加而增大，灵敏度为3.7 V/N（图3d）。在不同频率下，输出电压一致，波峰随频率变化，并显示出20 ms的快速响应时间和良好稳定性（图3f-h）。与其他传感器相比，该传感器在灵敏度和响应时间上更优异（图3g）。

图 3 PVDF/CNT同轴纳米纤维器件的电输出性能

PVDF/CNT电子器件具有优异的压电和机械性能，适用于呼吸监测和呼吸道分类（图4a）。集成到呼吸面罩后，能准确收集呼吸时间和气量参数，并与商业设备对比，表现出良好的一致性和可靠性（图4b-h）。在一维卷积神经网络（CNN）辅助下，器件分类精度达97.8%（图4k-l），为人体健康监测和柔性可穿戴设备提供新思路。

图 4 PVDF/CNT同轴纳米纤维器件在呼吸监测方面的应用

论文链接：https://doi.org/10.1007/s42765-024-00420-w