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键盘和触摸屏广泛用于控制电子设备，但对于有灵活性障碍或神经系统疾病的人来说，这些可能难以操作。已经开发了几种辅助技术，例如语音识别和眼睛跟踪，以提供替代的控制方法。然而，这些在使用和维护方面可能存在问题。 在牙科研究中，咬合力经常被用作评估咀嚼功能的一个参数。牙齿咬合提供了高精度的控制。因此，含有集成压力传感器的护齿板用于检测咬合模式，然后将其转化为数据输入，可能是现有辅助技术的一个有希望的替代方案。这就要求压力传感器具有灵活性、生物相容性、低耗能并允许分布式感应。可拉伸的光学压力传感器，特别是分布式光学纤维（DOF）压力传感器，由于其高度的生物相容性、不受电磁干扰以及能够监测沿纤维传输路径的空间分布和随时间变化的压力，对于测量咬合模式具有吸引力。然而，现有的纤维压力传感器需要一个外部光源，从而增加了系统的尺寸和功耗。 鉴于此，新加坡国立大学刘小刚教授和清华大学周斌研究员合作报告了一个咬合控制的光电系统，该系统使用机械发光供电的分布式光学纤维传感器(mp-DOF)，并将其集成到护齿上。对机械刺激敏感的磷光体被安排在柔性护齿的接触垫阵列中；通过使用侧向位置的独特咬合接触模式，纤维传感器可以通过比率发光测量来区分各种形式的机械变形。通过将该设备与机器学习算法相结合，可以将复杂的咬合模式转化为特定的数据输入，准确率达到98%。本文表明，交互式护齿器可以用来操作电脑、智能手机和轮椅。
