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准确的无创血糖（BG）监测在糖尿病治疗中是一个具有挑战性的问题。暨南大学谢伟广等人开发了一种基于蒸发沉积的混合锡-铅钙钛矿光电探测器的近红外（NIR）光电容积脉搏（PPG）传感器。
该设备在NIR光下显示出高达5.32 × 10¹² Jones的高灵敏度和204 dB的大线性动态范围（LDR），确保能够准确提取PPG信号中的十一种特征。通过结合机器学习，实现了血糖水平的准确预测，平均绝对相对差（MARD）小至2.48%。
该自供电PPG传感器还可以利用阳光作为光源，实时工作于户外健康监测。研究展示了钙钛矿PPG传感器在早期糖尿病诊断中的潜力。
Y. Zheng, Z. Zhan, Q. Chen, J. Chen, J. Luo, J. Cai, Y. Zhou, K. Chen, W. Xie, Highly Sensitive Perovskite Photoplethysmography Sensor for Blood Glucose Sensing Using Machine Learning Techniques. Adv. Sci. 2024, 2405681.
https://doi.org/10.1002/advs.202405681
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