フェロエレクトレットナノ発電機を使用したバイオフィデリック脳の振動の測定

Scientific Reports volume 13、記事番号: 8975 (2023) この記事を引用

233 アクセス

2 オルトメトリック

メトリクスの詳細

外傷性脳損傷に関する私たちの知識は、衝撃またはその他の形態の脳震盪事象中に脳が受けるさまざまな神経学的変化を示す新しいマーカーの出現により急速に増えています。この研究では、鈍的衝撃を受けたときのバイオフィデリックな脳システムの変形の様式を研究し、その結果脳内を伝播する波の時間依存的な挙動の重要性を強調しています。この研究は、バイオフィデリック脳における光学的 (粒子画像流速測定) と機械的 (柔軟なセンサー) を含む 2 つの異なるアプローチを使用して実行されます。結果から、このシステムの機械固有振動数は \(\sim \) 25 振動/秒であることがわかり、これは両方の方法で確認され、相互に正の相関があることが示されました。これらの結果と以前に報告された脳の病理との一貫性は、どちらかの技術の使用を検証し、柔軟な圧電パッチを使用して脳の振動を研究するための新しくて簡単なメカニズムを確立します。バイオフィデリック脳の粘弾性の性質は、粒子画像流速測定と柔軟センサーからの脳内の歪みと応力の情報をそれぞれ使用して、2 つの異なる時間間隔で両方の方法の関係を観察することによって検証されます。非線形の応力とひずみの関係が観察され、それを裏付けることが正当化されました。

外傷性脳損傷（TBI）は、世界中で死亡または障害の主な原因の 1 つとなっています1。高校フットボール選手における外傷性脳損傷の発生率は、意識の欠如やプレーを続けたいという願望による過小報告により、2倍になる可能性があります2。より軽度の外傷性脳損傷（脳震盪としても知られる）であっても、その長期的な影響 3 や、慢性外傷性脳症（CTE）、アルツハイマー病、パーキンソン病との関連性 4 により、深刻な健康上の懸念事項として認識されています。このため、この種の傷害をより深く理解し、予防することが急務となっています。疾病管理予防センター (CDC) 5 は、脳震盪を、頭部への衝突、打撃、衝撃、または頭部への衝撃を引き起こす身体への衝撃によって引き起こされる外傷性脳損傷 (または TBI) の一種と定義しています。脳が前後に素早く動きます。脳内を伝播する波動の周波数成分が 20 Hz と 40 Hz の範囲内にある場合、たとえ小さな衝撃であっても脳に重度の損傷を引き起こす可能性があります6。したがって、衝撃の大きさの影響とその時間依存の挙動、つまり衝撃によって生成される圧力波の周波数成分を理解することが重要です。脳は、複雑で入り組んだ幾何学的形状を持つ粘弾性媒体とみなすことができます。頭蓋骨への衝撃は、組成が不均一であるため、異なる周波数と異なる速度で伝播する進行波を生成します。これにより、脳内の特定の領域に局所的かつ時間依存的なひずみ集中が生じる可能性があります。したがって、衝突時の脳の時間的ダイナミクスを理解することは、衝突の重大さとその長期にわたる影響を判断するために不可欠です。この目的を達成するために、脳のモデリングは、ホルボーンが頭部の動きの形での入力と出力としての脳の変位を備えた機械システムとして脳をモデル化できると提案した 1940 年代以来研究されてきました。彼はまた、脳の物理的特性を知ることで、ニュートンの運動法則を使用して打撃後の行動を研究できるとも述べています。それ以来、脳損傷は頭部の運動学的な特徴によって特徴付けられるようになりました。たとえば、脳損傷がピーク加速度とピーク持続時間に比例することを示すオンマヤとジェンナレッリの研究などがあります。これは、ウェイン州耐容曲線 (WSTC)9、ガッド重症度指数 (GSI)10、頭部損傷基準 (HIC)11 などの指標の開発につながりました。拡散テンソルイメージング (DTI) などのイメージング技術の最近の進歩により、より小さな (つまり、脳震盪ではない) 衝撃が繰り返された場合でも、脳内の白質に変化があることが示されています 12。これらの変化は、過剰な軸索の伸張の結果として軸索が損傷されることが示されています 13。また、軸索線維が高密度に存在する脳深部領域の緊張が、認知障害または脳震盪と強く相関していることを示唆する証拠もあります14。研究によると、脳の変形 (歪み) は入力荷重の周波数に強く依存しており 15、低周波数ではせん断波が脳の奥深くまで浸透します。最近、ラクサリら。は、約 20 Hz での脳の相対運動のピークを特定する死体ベースの衝撃実験を発表し6、モード分解技術を使用して頭部衝撃時の脳の時空間特性も導き出しました。これには、脳の節変位に対する動的モード分解の使用が含まれており、脳内のモード変位振幅とピークひずみの周波数が 20 ～ 40 Hz の範囲であることが判明しました。この比較的広い範囲は、脳の異なる部分が異なる物理的特性を持っているため、脳の不均一性によるものです。この研究では、モーダル解析も使用して、意識喪失につながる頭部衝突事例とそうでない事例の大きな違いを理解しています。この研究の主な目的は、鈍的な衝撃を受けたときに人間の脳に生じる振動の周波数を理解することです。鈍的衝撃の際に脳内で引き起こされる振動の周波数を研究するために、私たちはミシガン州立大学の研究者チームによって開発された脳の代用物を使用します17。このバイオフィデリック脳システムモデルはファントムとも呼ばれ、外傷性脳損傷の考えられる損傷メカニズムを研究するために複数の実験で使用されてきました。ファントムは、Miller らによって最初に概念化されました。そこで彼らは、爆発超過圧力と外傷性脳損傷との相関関係を研究するために、モデルに対して計算シミュレーションを実行しました。それらの 3 次元表現は、図 1b および c に示すように、人間の脳の単純化された理想化されたモデルで構成されています。このモデルは、脳溝と脳回 (ひだや溝) の相互作用を伴う人間の脳の全体的なサイズ特性を示しています。このファントムは、認定された神経内科医によって精査および検証され、現象学的に本物の脳との類似性が確認されました18。計算モデルでは、脳界面と脳襞内のより高い歪みを示すことができ、爆発性外傷性脳損傷が脳溝と脳回でより多くの損傷を引き起こすという仮説を裏付けています 18。実験に適した脳ファントムを構築するために、Wermer et al. 彼らは、脳物質のバイオフィデリックな代表物質を決定するためにさまざまな物質を研究しました。彼らの研究には、ポリアクリルアミド (PAA)、ウシの皮膚/骨、弾道ゼラチンが含まれており、それらに対して引張、圧縮、せん断の機械的試験を実施しました。これらの機械的特性は、ヒトおよびブタの脳組織の文献値と比較されました。 PAA は、その複数の材料特性と製造の容易さにより、脳組織をシミュレートするのに適していることがわかりました 19。このゼラチンと前述の幾何学形状を利用して、Kerwin et al. 博士らは、代替頭部を柔軟なプレートに置き、鈍的な衝撃を与えたところ、脳溝の間にキャビテーション（液体中での蒸気泡の生成と崩壊）が観察されたと思われる実験研究を行った。これは、頭部外傷による計算モデル以外の実験でのキャビテーションの初めての目撃例でした。この観察は、他の実験モデルでは再現できなかった、このファントムの回転幾何学形状のおかげで可能になりました 17。この研究で使用されている脳ファントムは、心室腔、葉の違い、その他の解剖学的要因を備えた実際の脳を完全にシミュレートしているわけではありませんが、その現在の形状により、外傷性脳損傷メカニズムの知識に貢献する脳の仕組みを視覚化する実験が可能になりました。

(a) ファントムとネックの配置とともにタワーをドロップします。 (b) 35 歳の健康な男性の MRI、および (c) コンピューター設計のための押し出し切片。 18から適応されました。 (d) 脳ファントムの作成に使用されるカビ。 (e) 有限の砂粒子が埋め込まれた脳ファントム。

この研究の焦点は、脳への衝撃時の振動周波数を取得する 2 つの異なる方法を研究することです。そのうちの 1 つは、柔軟なフェロエレクトレットナノジェネレーター (FENG) を侵襲センサーとして使用し、加えられた圧力 (または応力) に応じて電気信号を生成します。もう 1 つは、粒子画像追跡を利用してひずみを取得します。 FENG は、過去に Li ら 20 および Dsouza ら 21 によってマイクとして検証されており、Cao らによる圧力検知アプリケーション 22 で検証されており、これらの使用例はこの研究で適用されたものと類似しています。 PIV と FENG の両方を検証するために、粒子画像が追跡されている脳領域と同様の脳領域に柔軟なセンサーが配置されます。両方のアプローチの結果は正規化され、高速フーリエ変換 (FFT) を使用して周波数領域で比較され、振動の周波数が強調されます。この情報は、脳内を伝わる波の時間依存情報を提供し、特定の衝撃の重大度を特定する際に重要な役割を果たし、評価と診断に役立ちます。

このセットアップは 3 つの主要なコンポーネントで構成されます。(1) 人間の脳を表すバイオフィデリックテストオブジェクト (以下、「ファントム」と呼びます)。 (2) 侵襲的な振動センサーとして機能する FENG デバイス。 (3) ファントムに埋め込まれた粒子の画像をキャプチャするだけでなく、衝撃時の FENG デバイスの電気信号出力を監視するために使用されるデータ収集セットアップ。実験は、図1aに示すように特注の落下塔で実行されました。このシステムは、自由落下荷重 (被験者から 0.5 m の位置で 2.5 kg が解放される) でファントムに衝撃を与えることを目的としており、線形加速衝撃を生成し、望ましい運動学をより詳細に制御できます。自由落下荷重は重大な衝撃をもたらしますが、それでもファントムの構造的完全性を損なうことなく複数のテストが可能です。質量の初期位置は静止していたので、衝撃時の位置エネルギーを運動エネルギーに変換するためにエネルギー保存計算が実行されました。理論値を表 1 に示しますが、摩擦損失と抗力損失は無視されています。

この研究で使用される被験者は、前のセクションで紹介した図 1b および図 1c に示す人間の脳のモデルで構成されます。脳の軸面の断面図を押し出して脳の全体積をシミュレートし、図1dに示すような型を作成するために利用されたコンピューター支援設計を作成します。脳組織をシミュレートするために、脳の白質を表すヒドロゲル PAA を重量濃度 10% で使用しました。対象は、600 ml の脱イオン (DI) 水に溶解した 60 g のアクリルアミド (純度 98%、ガスクロマトグラフィー、Sigma-Aldrich、米国) から始めて作成されました。次いで、２ｇのＮ，Ｎ'－メチレンビス（ＭＢＡ、純度９９％、Ｓｉｇｍａ－Ａｌｄｒｉｃｈ、米国）を添加し、時々撹拌しながら均質化させた。溶解したら、過硫酸アンモニウム (APS、純度 \(\ge \) 98%、Sigma-Aldrich、米国) 0.52 g を混合しました。 0.6 ml の N,N,N',N' を添加することで重合時間を加速しました。 - テトラメチルエチレンジアミン (TEMED、ReagentPlus、99%、Sigma-Aldrich、米国)。次いで、この溶液を金型に注入し、押出幅の約半分を満たし、放置して固化させた。硬化すると、視覚化の目的でミクロンサイズの砂粒子の層がランダムに分散されます。最後に、別の溶液600 mlを調製し、その上に加えて、図1eに示す脳組織モデルを得ました。

最後に、PAA 脳モデルは、2 つの緻密な骨の間にある海綿骨 (ディプロエ) の頭蓋骨組成を表す 50% の直線充填を備えた 3D プリントされたポリ乳酸 (PLA) 頭蓋骨の内側に配置されます。この PLA 頭蓋骨の側面は、イメージングを可能にするためにアクリル窓で密閉されており、PAA モデルは、脳脊髄液 (CSF) をシミュレートするために、DI 水で満たされた頭蓋骨内で自由に動きます 23。頭部モデルは、図 1a に示すように、PLA 頭蓋骨を特注の角を備えたハイブリッド III ネックに取り付けることで完成しました。製造プロセスにより、このファントムは個々のローブとそれらの間に発生する可能性のあるひずみを考慮していません。さらに、心室の生理機能は考慮されておらず、これは将来のファントム設計で考慮されている概念です。充填率 50% で 3D プリントされた頭蓋骨は、外側の固体の殻で囲まれた多孔質の中心を持つため、人間の頭蓋骨と比較して同様の生理学的特徴を備えています。ただし、生物学的男性の 50 パーセンタイルを表す、単一のサイズと体積の形状が使用されました。

このデバイスは、図2aに示すように、厚さ方向にマイクロメートルスケールの「準双極子」と両面に電極を備えた柔軟で薄いポリプロピレン（PP）ピエゾエレクトレットフィルムで形成されたFENGで構成されています。これらの FENG デバイスの製造と操作の詳細については、他の場所で見つけることができます24。簡単に説明すると、機械的応力を加えると内部のマクロサイズの双極子の形状が変化し、電極内に電荷の蓄積が生成され、その結果、電極間の電位差、または電極間に接続された負荷にわたる電荷の流れの形で電気出力が生じます。電極（すなわち、電圧または電流）２５．この現象は一般に「準圧電」と呼ばれ、これらのデバイスは、スピーカー、マイク 20、26、構造健全性モニタリング 27、エネルギーハーベスティング 28 などの幅広い用途で有用であることが実証されています。 FENG は、頭部の回転運動学を推定し、それによって脳震盪の予測を支援するための柔軟な自己給電パッチの開発にも使用されました 29。他の柔軟なセンサーと比較して、機械的コンプライアンス、全体のサイズ、および感度が高いため、FENG デバイスは振動を測定するのに適した候補となっています。ファントムの中。

この研究で使用される FENG の表面積は 2 cm x 2 cm、厚さは \(\sim \) 100 μm です。 FENG と電気接続は、脳脊髄液 (これらの実験では水で表されます) から保護するために絶縁する必要があります。これは、図 2b に示すように、FENG を市販の液体電気テープでコーティングし、エナメル銅線を使用して非常に薄型の端子を確保することによって実現されます。次に、図 2b に示すように、前のセクションで説明した手順で作成した絶縁された FENG を PAA ゼラチンに注意深く埋め込みます。この場所は、okamoto et al.15 によって行われた研究に基づいて選択されました。この研究は、2bに示すように、AP波（前方-後方）変位がこの領域で最も高かったことを示しています。端子は、衝撃時にファントムが密閉された状態を維持しながら、ファントムから引き出されます。

(a) 金属電極堆積後の FENG と、空隙と銀電極を示す断面図、(b) 液体電気テープでコーティングされ、脳ファントム内に配置された後の FENG。 (c) FENG 出力が供給されるチャージモードアンプ回路。

この実験では 2 セットのデータ収集ハードウェアが使用されました。 FENG からの電気信号は、National Instruments のデータ収集システム (NI-DAQ 6003) と LabVIEW を組み合わせて 50000 SPS (サンプル/秒) で記録されました。 FENG からの電圧応答は、図 2c に示すように、まずチャージモードアンプに供給され、このチャージモードアンプの出力はデータ記録のために NI-DAQ に送信されます。このプロセスにより、システムの電圧応答 (ゲイン) が、機器の接続やケーブルによって生じる寄生容量などの寄生容量から分離されます。すべての測定データは時間領域ですが、周波数解析には高速フーリエ変換が使用されます。

バイオフィデリックファントムの画像は、超高速カメラ (Phantom V2512 シリーズ) を使用して、フル解像度設定 (1280 \(\times \) 800 ピクセル) で 25000 フレーム/秒 (fps) で撮影されます。高輝度 LED (LaVision VI-Strobe LED 120W v2、ドイツ、ゲッティンゲン)、凹レンズ、拡散シートで構成されるアレイを利用して、背面照明を提供し、衝撃中の画像をキャプチャしました (図 3a) ）。カメラフレームは幅約 100 mm、高さ 60 mm の領域をカバーしており、図 3b に見られるようにファントムの大部分を取り囲んでいます。カメラ画像の解像度は、実機単位で 0.08 mm/ピクセルでした。粒子画像流速測定 (PIV) を使用した画像の処理については、次の「粒子画像流速測定の実装」セクションで説明します。

(a) LED アレイとカメラを強調したセットアップの側面図。 (b) カメラがキャプチャしたサンプル画像。この画像では微粒子がはっきりと見えます。

PIV は通常、流体の流れの速度場を計算するために使用されます。この目的を達成するために、PIV は FFT ベースのアルゴリズムを使用して、連続画像の対応する領域間の相互相関を計算します 30,31。このアルゴリズムは、ここでは粘弾性材料に埋め込まれたトレーサー粒子の画像に適用されます32。グリッドサイズで正規化した後、この速度フィールドは瞬間的なひずみ速度フィールドの直接測定値になります。ひずみ速度フィールドのこの測定に使用されたフレームレートは 2500 フレーム/秒でした。このフレームレートは、特定の問い合わせウィンドウの対象パラメータを忠実に解決するように選択されました。 PIV 解析は、FENG が埋め込まれた同じ一般関心領域 (ROI) で実行されました。この ROI は、図 4 の青い四角の領域で区切られています。ボックス内の時間は、脳ファントムを落としてからの経過時間を表します。 ROI の外側にあるものはすべて、バイナリマスクを使用して図から削除されました。

(a) 緑色の矢印で示された、変位ベクトル場が重ねられた衝突後のファントムのフレーム。 (b) u 成分と v 成分に分解されたファントムの瞬間平均体積速度。 (c) 関心領域 (青色の網掛け) はバルクの動きを追跡します。

このツールは、256 \(\times \) 256 ピクセルの最初の問い合わせウィンドウに適用され、その後 16 ピクセル \(\times \) 16 ピクセルウィンドウに達するまで 50% ずつ減少しました。通常、最初の検査ウィンドウは小さいですが、選択されたサイズにより、代理ヘッドが大幅に移動した場合でも粒子の追跡が可能になりました。対象領域内の偽のベクトルは、特定の領域内のコントラストなどの特徴を考慮する画像ベースの検証と、顕著な誤った速度ベクトルを無視できる速度ベースの検証を使用して除外されました。連続したフレーム間のひずみ速度は PIVLab アプリケーションから抽出され、コンピューター分析のためにデータベースにインポートされました (補足資料の方法 1 を参照)。

頭部代理は柔軟な機械の首に固定されているため、カメラの視野内で初期位置から自由に移動できます。これに対処するために、社内コードを使用して脳の特定領域の局所的な変形を追跡しました。選択された関心領域は、u および v 速度成分の平均に従ってフレームごとに移動します。これについては、「結果」セクションで詳しく説明します。この情報は、この対象領域内の平均ひずみ速度を計算するために使用されました。

PIV 解析を使用してひずみを取得するには、ファントムのバルク運動を追跡して、一定の関心領域からひずみを取得することが重要です。

これは、図4aの黒い領域で示されているように、計算領域全体にわたって得られた平均「v速度」と「u速度」を利用して実行されます（赤い影の領域は無視されます）。これらの速度を図 4b に示します。図 4c は、さまざまなインスタンスからキャプチャされたフレームを時間内に示し、青色の領域が重ねられて、平均速度を使用したバルクモーションの追跡を強調表示しています。この関心領域からのひずみ速度はフレームごとに取得され、ひずみ速度から計算されたひずみとともに図 5a に示されています。このひずみは、後で変形のモダリティを分析するために使用されます。低周波数と高周波数の時間間隔が同じグラフで強調表示されます。

(a) PIV 解析から得られたひずみとひずみ速度。 (b) (上) PIV から取得したひずみと FENG からの電圧の積分。 (0 ～ 6 ms) 下) PIV から取得したひずみの FFT と FENG からの電圧の積分。 (c) (上) 衝撃後 160 ～ 260 ms の間の FENG からの正規化されたひずみと電圧の応答。 bot) 正規化されたひずみと電圧の FFT。

PIV の結果を検証するために、衝撃時に伝播する衝撃波によって生成されるひずみを観察します。これを図 6 に示します。脳組織の緊張の進行は、補足ビデオ 2 および 3 で見ることができます。

衝撃波の進行を解釈するための 4 つのフレームとそれに対応する表面プロット。 t = 0 は、衝突の瞬間と時計回りに進行する様子を示しています。

脳の粘弾性の性質は、ストレスと歪みの間に非線形で周波数依存の関係をもたらします 33。 FENG デバイスは応力に応じて電圧信号を提供し、PIV 解析はひずみを捕捉します。したがって、これら両方のアプローチの結果を研究することで、脳の非線形応力と歪みの関係について有用な洞察が得られるでしょう。ケルビン・フォークト粘弾性材料は、並列抵抗コンデンサ (RC) 回路と直列の定電流源として電気的にモデル化できます 34。この例えでは、電流源は加えられた応力を表し、コンデンサの両端の電圧は歪みを表します。

応力がゆっくりと変化する場合、つまり比較的低い周波数の入力の場合、ひずみは応力に追従します。これは、RC 回路のコンデンサの両端の電圧が入力と同相になるのと似ています。ただし、応力がより高い速度で変化すると、ひずみに遅れが生じ、これも RC 回路の動作に従います。これは積分回路として近似することもでき、RC 回路への方形波入力が三角波出力を生成します。進行波の高周波成分は、脳が主に粘性媒体として動作する衝撃の初期段階で発生します。これは、図5bに示すように、PIVから得られたひずみの時間領域とFFTの正の相関とFENGの応答の数値積分によって裏付けられています。 FFT は 0.795 (ピアソンの R) で相関します。同様に、低周波領域は、衝撃から \(\sim 160ms\) 後に脳が固有振動数の周りで振動し始めるときに観察できます。この時間枠後の正規化された電圧とひずみ、および対応する FFT を図 5c に示します。どちらの周波数スペクトルでも、主な周波数は 15 Hz から 60 Hz の間にあり、25 Hz 付近にピークがあることがわかります。 FENG の電圧応答には、脳回の局部振動から生成される可能性のある他のより高い周波数が存在します。それにもかかわらず、スペクトルには 0.82 (ピアソンの R) の相関があります。これは、脳がより弾力的な動作を示していることを裏付けています。

この高い正の相関は、FENG が侵襲的ではあるものの、あらゆる形態の鈍的衝撃下での脳振動の周波数を研究するのに使用できることを裏付けています。 FENG には、影響調査に関するいくつかの指標を取得するための小規模な信号調整回路とデータ収集ハードウェアが含まれます。 PIV は非侵襲的ですが、セットアップはより複雑で、より多くの機器 (高速カメラなど) が必要となり、テストパラメータ (照明など) の影響を受けやすくなります。また、被写体がフレームの境界からはみ出さないように、被写体の変位が最小限であることに依存します。主に大きな衝撃規模で発生する状況。

外傷性脳損傷を理解する分野は永遠に進化しています。これまでに、死体ベースの研究、有限要素シミュレーション、実験ごとのバイオフィデリック脳代替品の助けを借りて、いくつかの仮説が提案されており、脳損傷の種類と範囲を確実に特定するためのマーカーの定義の改善につながっています。同じ方向に沿って、この研究は、鈍的な衝撃を受けたときの脳ファントム内に設定される脳振動の様式を理解するための 2 つの方法を提示します。 PIV は非侵襲的ですがセットアップが大きく、FENG は侵襲的ですがシンプルなセットアップであり、この性質の研究に大きな可能性を示しています。これらの提案された方法は、ファントム内で励起される変形のモダリティに関して、さまざまな強度、位置、衝撃角度にわたる一連の鈍的衝撃を特徴付けるために使用できます。現在のファントムは多様な脳生理学を考慮していませんが、将来のバージョンでは個々の脳葉特有の特性に対応する予定です。これらの結果を既存の理論と組み合わせることで、外傷性脳損傷の背後にあるまさにその理解が深まるでしょう。

現在の研究中に使用および/または分析されたデータセットは、補足資料セクションに含まれる Excel ファイルで入手できます。

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ヘンリー・ドゥーザ、イアン・ゴンザレス・アファナドール、ヘラルド・モラレス・トーレス、ネルソン・セプルベダ

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ビアンカ・M・ダビラ＝モンテロ & リカルド・メヒア＝アルバレス

310027、中国浙江省、杭州、浙江大学、制御科学工学部、産業制御技術の国家重点実験室

曹雲琦

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HD は実験を設計し結果を分析し、BD は実験計画とデータ収集を支援し、IG はデータ分析を支援し、GM はデータ収集用の機器を支援し、YC はデータの解釈と結果の分析を支援し、RM と NS は一般的な概要と洞察を提供しました。そしてデータ分析を支援しました。すべての著者が原稿の準備 (データ評価を含む) に貢献し、原稿の最終版をレビューしました。

ネルソン・セプルベダへの通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

補足事項１．

補足２．

補足３．

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転載と許可

Dsouza、H.、Dávila-Montero、BM、Afanador、IG 他。フェロエレクトレットナノ発電機を使用したバイオフィデリック脳の振動の測定。 Sci Rep 13、8975 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41598-023-35782-5

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受信日: 2022 年 12 月 2 日

受理日: 2023 年 5 月 23 日

公開日: 2023 年 6 月 2 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-35782-5

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