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喷墨打印 OECT 阵列：解锁汗液指纹识别，开启健康监测新篇

来源：上海幂方电子科技有限公司 更新时间：2025-03-04 08:00:13 阅读量：109
导读：喷墨打印 OECT 阵列：解锁汗液指纹识别，开启健康监测新篇
研究背景
汗液蕴含丰富的生理信息，可用于非侵入式健康监测。传统的汗液监测设备依赖带有特定生物识别元件的选择性传感器，存在化学修饰复杂、易受干扰、信号漂移以及数据依赖手动分析等问题。有机电化学晶体管（OECTs）因具有离子 - 电子耦合特性、信号放大能力和溶液可操作性，成为有潜力的离子传感元件，但目前其离子动力学未得到有效利用，且缺乏构建特定或多种离子动力学通道材料的策略。因此，开发一种无需修饰、抗干扰且能智能分析的汗液传感与识别范式至关重要。
研究成果
汗液包含用于非侵入式健康监测的生理信息。然而，汗液成分的复杂性使得信号解耦颇具挑战；传统方法依赖选择性传感器来检测特定生物标志物，并通过手动分析进行解耦，这种方式易受干扰且存在信号漂移问题。在本研究中，北京大学邵元龙、复旦大学王明、提出了一种基于内在离子动力学的汗液识别策略，将喷墨打印的定制有机电化学晶体管（OECT）阵列与人工智能（AI）算法相结合。该 OECT 阵列由两种类型的通道膜组成，一种是具有促进离子传输的 3D 互连多孔（3D-IP）结构，另一种是具有增强电子传输的板状多孔（TP）结构。所设计的 OECT 阵列对特定汗液成分实现了差异化的动态电化学响应，从而构建了基于离子动力学的指纹信息，用于汗液识别。通过与柔性外围电路和卷积神经网络集成，该 OECT 阵列能够分别以 95.0% 和 98.0% 的准确率区分六种人工汗液样本和四种真实汗液样本。相关研究以“An inkjet-printable organic electrochemical transistor array with differentiated ion dynamics for sweat fingerprint identification”为题发表在Device期刊上。
研究亮点
1. 通过喷墨打印制备了具有 3D 互连多孔（3D-IP）结构和板状多孔（TP）结构的 OECTs，二者离子动力学不同。3D-IP-OECT 有利于离子嵌入，离子动力学快；TP-OECT 压缩的多孔通道则使离子动力学慢。利用定制的喷墨打印工艺构建了离子动力学差异化的 OECT 阵列。
2. 开发了一种基于离子动力学的多通道柔性无线外围系统，能实时收集汗液指纹数据。该系统集成了喷墨打印的 OECT 阵列、微流体模块、适配电路板、无线多通道测试电路板和移动应用程序，可同时收集八个 OECT 的传感曲线，并无线传输数据至移动应用程序显示 。
3. 建立了卷积神经网络（CNN）模型，对六种人工汗液样本和四种真实汗液样本的识别准确率分别达到 95.0% 和 98.0%。通过 Shapley additive explanation（SHAP）分析评估了每个传感器特征对最终预测结果的影响，证明了该系统能有效解耦复杂汗液成分中的内在模式。此外，该系统在模拟囊性纤维化疾病诊断的二元分类任务中，准确率可达 98.3%。
图文导读
Figure 1. Design of the ion dynamics-differentiated intelligent sweat fingerprint-sensing system.
Figure 2. Design of the inkjet-printing process and construction of two types of porous films
Figure 3. Device design and electrical characterization of fully printed OECTs with two operating modes
Figure 4. Design of flexible sensing systems and ion dynamics-differentiated OECT arrays
Figure 5. AI-assisted sweat identification
总结与展望
作者展示了一种基于人工智能的汗液传感装置，该装置使用可喷墨打印的、具有差异化离子动力学的有机电化学晶体管（OECT）阵列来识别汗液指纹。通过利用具有不同微观结构的OECT通道的差异离子筛选能力，我们调整了打印工艺以定制通道层。我们开发了一种多孔3D互连多孔（3D-IP）薄膜和板状多孔（TP）薄膜，它们分别表现出以离子嵌入为主的行为和以电子转移为主的行为。基于这些不同的结构，我们设计了一种能够辨别差异离子动力学的OECT阵列，从而获得针对各种汗液的特定传感指纹。作为一个完整的系统，该OECT阵列与柔性集成电路、移动应用程序和微流体通道集成在一起，便于对汗液进行实时多通道检测。与卷积神经网络（CNN）算法的集成实现了对汗液样本的识别，突出了该系统在汗液信号解耦和人体健康监测方面的潜力。 
这种汗液指纹传感技术为健康监测、疾病识别以及潜在的个人身份识别提供了一种非侵入性的解决方案。有机电化学晶体管（OECT）自身的特性，而非外部修饰，提升了其稳定性。差异化的离子动力学设计为汗液识别提供了信息，赋予了这种方法抗干扰能力。需要在更广泛的用户群体中开展进一步研究，以验证其效用，并且训练更通用的模型时应考虑汗液成分的波动。为了提高模型在实时汗液分析中的稳健性和适应性，大量的数据集必不可少。喷墨打印的可扩展性和低成本潜力增加了这项技术的市场吸引力。通过优化墨水配方和打印条件，打印设备可以进一步小型化到几十微米，整个系统的占地面积可缩小至几平方厘米。这将减少所需的汗液样本量，有助于建立更大的汗液指纹数据库，从而提高模型的准确性。目前，该设备依赖于灵活的外部人工智能分析过程。将紧凑的人工智能模型直接集成到设备硬件中，可以增强其实时处理能力和便携性，进一步推动该设备走向市场。 
文献链接
https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100651
*本文来源：作者团队，感谢作者团队对本公众号的大力支持！如有侵权，请联系删除，如有冒犯之处敬请见谅!
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