南方医科大学珠江医院邹积华、黄国志团队/江南大学司鹏翔 CEJ：打造“自粘离子皮肤” - AI助力下肢康复新突破

本文针对下肢运动功能障碍患者康复需求，提出了一种自粘型离子皮肤结合人工智能算法的解决方案。研究背景源于传统电极在信号采集中的不稳定问题，导致外骨骼设备难以准确识别行走意图。研究目的是开发具有高导电性、强粘附性和生物相容性的离子皮肤材料，并利用深度学习模型实现步态模式的高精度分类。结果表明，PVAm-PEI材料可实现2900%拉伸率和937Ω低阻抗，在出汗环境下仍保持19dB以上信噪比；基于1D CNN的算法对四种步态识别准确率达98.4%。结论表明该技术为智能康复设备提供了可靠的人机交互界面，推动了材料科学与人工智能在医疗领域的融合应用。