Développement de capteurs nanocomposites quantiques résistifs pour la prévention des escarres
Institution:
LorientDisciplines:
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Abstract EN:
Bedsores or chronic skin wounds (in general) have been called ‘a silent epidemic’ posing a significant threat to public health and the economy. However, the current wounds monitoring managements are not only extremely expensive and not mobile but often limited to a single factor monitoring such as vertical pressure, pH or moisture level. Therefore, the willing to implement preventative measurements by another technique which is low-cost, portable and able to monitor several risk factors of bedsores, especially at its early-stage, is the origin of this research. Undertaking an inspiration from our previous research on the development of polymer nanocomposite-based sensors, this thesis was initiated by Prof. Jean-François Feller with the objective to the development of Quantum Resistive Sensors (QRS) for the anticipate detection of bedsores (especially for disable patients who are not capable to move their body by their own self). This has been performed following two strategies: (i) analysis of emited from skin volatile organic compounds (biomarkers) from bedsores by quantum resistive vapour sensors (vQRS) and (ii) pressure monitoring by a quantum resistive pressure sensor (pQRS). On the first approach, a electronic nose (E-nose) composed of nine quantum resistive vapour sensors (vQRS) was fabricated to analyse synthetic blends including three bedsores biomarkers (benzyl alcohol, tetradecene and pentadecane) and water. Then, a set of real samples (healthy skin taken from the healthy volunteer’s skin, background and two bedsores samples collected from the bedsores patients’ skin) was successfully collected and analysed by our current E-nose. On the second approach, hybrid TPU/pG2%/CNT4% nanocomposites were assembled into a 4 then 16 sensors array to prove feasibility to monitor applied forces in real time. Nowadays, wearable health devices are required to better monitor health status and provide more data to clinicians with a potential for earlier diagnostic and guidance of treatment. Therefore, a Human Machine Interface (HMI) based on a Raspberry PI Card with a touch screen and Bluetooth connection has been successfully developed to effectively follow applied forces in real time.
Abstract FR:
Les escarres ou les plaies cutanées chroniques (en général) ont été qualifiées d‘ « épidémie silencieuse » et constituent une menace pour la santé publique et l'économie. Cependant, les méthodes de surveillance actuelles restent extrêmement coûteuses, et se limitent souvent au suivi d’un paramètre (pression verticale, pH ou au niveau d'humidité). Par conséquent, la volonté de mettre en œuvre des mesures préventives par une autre technique peu coûteuse, portable et capable de surveiller plusieurs facteurs de risque, en particulier à un stade précoce, est à l'origine recherche. S'inspirant de nos recherches précédentes sur les capteurs nanocomposites polymères cette thèse a été initiée par le professeur Jean-François Feller dans le but de développer un système Quantum Resistive Sensor (QRS) pour anticiper les escarres, en particulier pour les patients handicapés, et selon deux stratégies: (i) l’analyse des biomarqueurs d’escarres par des capteurs de vapeurs résistives quantiques (vQRS) et (ii) la surveillance des pressions sur la peau par des capteurs de pression résistive quantique (pQRS). Dans la première approche, un nez électronique (e-nose) composé de neuf capteurs différents a été fabriqué pour analyser des mélanges synthétiques comprenant trois biomarqueurs (alcool benzylique, tétradécène et pentadécane) et de l’eau. Ensuite, des échantillons réels prélevés sur peau saine, et peau avec lésions ont été analysé par le nez électronique. Pour la seconde approche, les nanocomposites hybrides TPU / pG2% / CNT4%, utilisés comme capteurs de pression, ont permis la conception d’un réseau de 4 puis 16 capteurs et démontré la faisabilité du suivi de pression en temps réel. De nos jours, les dispositifs de santé portables sont souhaités pour fournir des soins et des informations plus pertinentes. Par conséquent, une interface homme-machine (IHM) basée sur une carte PI Raspberry avec écran tactile et connexion bluetooth, a été développée avec succès pour suivre efficacement les forces appliquées en temps réel.