无穿戴无负载
利用可自愈导电离子水凝胶电极阵列结合深度学习肌电识别，实现14种手部康复手势的精准识别与虚拟现实训练。
Zhu, Pengcheng · Mengjuan, Niu · Siyang, Liang · Weiqi, Yang · Yitao, Zhang · Ke, Chen · 潘志峰 · 毛彦超
Nano Research 2025
系统采用贴附式水凝胶电极采集肌电信号，不需要外骨骼机械手套，避免了手部承受额外重量和负担。
结合深度学习算法，对14种Jebsen手部康复手势的识别准确率达到97.9%，为康复训练提供可靠信号输入。
康复训练不再受时间和地点限制，患者可以在家中进行沉浸式康复，无需前往专业医疗机构。
离子水凝胶电极具有湿粘附、自愈合和导电性能，可在皮肤上稳定工作，适应手部运动中的形变。