研究背景

随着人口老龄化加剧以及数字技术的广泛使用，视力障碍的发病率不断攀升，已成为一个不容忽视的全球性公共卫生问题。传统的检查技术尽管诊断准确率高，但由于其高度依赖专业设备和复杂操作流程，难以满足日常连续监测的需求。因此，研发高性价比、低能耗、适用于大规模生产的新型眼科可穿戴监测设备，成为该领域亟待解决的关键问题。目前，眼压传感器的研究备受关注，因为它们在眼部疾病监测和管理方面具有革命性潜力。然而，现有的传感器在环境适应性和生物相容性等方面仍有待突破，同时还需要确保佩戴的舒适性和便利性。

研究成果

山东大学李阳团队提出了一种基于柔性透明电容式压力传感器（TCPS）的多模态眼科监测系统，创新性地结合深度学习算法，实现了眼压监测、眼动疾病辅助诊断和眼控人机交互三大功能。该传感器采用ITO/PDMS透明电极和经过特殊处理的角蛋白/PVA纳米纤维介电层，成功实现了光学透明性（透光率达91.3%）、高灵敏度（2.19 kPa^-1）和优异的稳定性（8000次循环）。此外，该传感器在温度稳定性和生物相容性方面表现出色，能够适应不同的环境条件。在眼压监测方面，研究团队构建了一个模拟眼压监测系统，该系统集成了压力调节、压力测试和压力反馈机制。实验结果表明，传感器对压力变化具有快速响应能力，且输出电容与施加压力呈强线性关系（线性回归系数R² = 0.975），灵敏度达到0.296 mmHg^-1。在眼动疾病辅助诊断中，系统利用卷积神经网络（CNN）算法对眼动信号进行特征提取和分类，成功区分了四种不同类型的眼动疾病，分类准确率达到98%。此外，团队还开发了一种基于眼控的人机交互（HCI）系统，通过四通道信号采集和CNN模型，实现了对100种输入指令的精准识别，准确率高达99.87%，该系统为渐冻症患者提供了一种实时通信的解决方案，显著提高了患者的生活质量和自主性。相关工作以“Flexible Transparent Capacitive Pressure Sensors for Multimodal Ophthalmic Monitoring: Intraocular Pressure Assessment, Movement Disorder Diagnosis, and Eye-Tracking Human-Computer Interaction System”为题发表在国际期刊《Advanced Functional Materials》上，青岛大学为论文第一单位，青岛大学电子信息学院硕士生李辰昊为第一作者，青岛大学李元岳副教授、姚钊教授和康复大学周祺惠研究员、山东大学李阳教授为共同通讯作者。

图文导读

图1 TCPS的设计与应用。

图2 TCPS的压力传感性能。

图3 基于TCPS的压力传感性能监测眼压变化。

图4 基于TCPS的眼动疾病辅助诊断系统。

图5 基于TCPS的眼控人机交互系统。

总结

本研究针对眼科疾病监测和人机交互的迫切需求，成功开发了一种柔性TCPS，实现了眼压监测、眼动疾病辅助诊断和眼控人机交互三大功能。该传感器采用ITO/PDMS透明电极和角蛋白/PVA纳米纤维介电层，具有优异的光学透明性、高灵敏度和稳定性。该传感器可成功实现眼压的模拟监测，并通过深度学习算法的支持，在眼动疾病辅助诊断中达到了98%的准确率，以及在眼控人机交互系统中实现了对100种指令的精准识别，准确率高达99.87%。这些成果为智能医疗设备和辅助技术的发展提供了新的技术范式，展现了巨大的临床应用潜力，尤其在提高眼科疾病诊断效率和改善渐冻症患者生活质量方面具有重要意义。

文献链接

Flexible Transparent Capacitive Pressure Sensors for Multimodal Ophthalmic Monitoring: Intraocular Pressure Assessment, Movement Disorder Diagnosis, and Eye-Tracking Human-Computer Interaction System

https://doi.org/10.1002/adfm.202520580