跟腱行为

(a)基于BPS的跟腱行为监测系统的示意图。

IV利用机器学习辅助跟腱行为监测

IV利用机器学习辅助跟腱行为监测作为概念验证，研究团队验证了BPS在跟腱行为检测方面的应用，如拉伸、踮脚、走路等。

当BPS用于跟腱行为监测时，会由于跟腱的变形而发生弯曲或伸长，进而通过氧化锌纳米棒阵列将机械应变转换为电输出，随后对信号进行深度学习分析，可准确确定跟腱状态、运动模式和整体组织健康状况，是无创生物力学监测技术的一大进步。

(c)4种跟腱行为的电流强度比较。

西南交大杨维清/邓维礼等：用于跟腱行为检测的双模态压电电子学传感器西南交大杨维清/邓维礼等：用于跟腱行为检测的双模态压电电子学传感器精选

IBPS的工作机制与跟腱行为检测原理

作为概念验证，研究团队验证了BPS在跟腱行为检测方面的应用，如拉伸、踮脚、走路等。

图文导读IBPS的工作机制与跟腱行为检测原理如图1所示，当受到恒定外力时，传统的压电传感器会因产生极化电荷而产生瞬时电信号，但这些信号会因电荷中和而迅速衰减。

此外，研究团队展示了其在监测跟腱行为方面的独特应用，BPS能够连续准确地识别跟腱行为，在解耦复杂生物力学信号方面的分类准确率达到96%。