Einleitung: Das Versprechen von Graphen in der medizinischen Bildgebung

Medizinische Bildgebung ist eine der wichtigsten Säulen der modernen Diagnostik, die es Klinikern ermöglicht, interne Strukturen zu visualisieren und Krankheiten in frühen Stadien zu erkennen. Doch herkömmliche Bildgebungsgeräte - ob Röntgendetektoren, MRT-Spulen oder Ultraschallwandler - sind oft starr, sperrig und in ihrer Empfindlichkeit begrenzt. Graphen, eine einzelne Schicht von Kohlenstoffatomen, die in einem hexagonalen Gitter angeordnet ist, hat sich als Material herausgebildet, das diese Landschaft grundlegend verändern könnte. Seine außergewöhnlichen elektrischen, mechanischen und optischen Eigenschaften machen es zu einer idealen Plattform für die Entwicklung medizinischer Bildgebungsgeräte, die nicht nur hochauflösend, sondern auch flexibel, leicht und patientenfreundlich sind. Dieser Artikel untersucht die Eigenschaften von Graphen, die für die medizinische Bildgebung relevant sind, seine Anwendungen in flexiblen Sensoren, hochauflösenden Detektoren und tragbaren Geräten, die Vorteile, die es gegenüber herkömmlichen Materialien bietet, die Herausforderungen, die es noch gibt, und die zukünftigen Richtungen, die seine klinische Einführung bestimmen werden.

Eigenschaften von Graphen Relevant für medizinische Bildgebung

Die einzigartige Kombination physikalischer Eigenschaften von Graphen macht es außergewöhnlich gut für bildgebende Anwendungen geeignet. Diese Eigenschaften zu verstehen ist wichtig, um zu verstehen, wie sie sich in die Leistung von Geräten umsetzen lassen.

Außergewöhnliche elektrische Leitfähigkeit

Graphen weist eine extrem hohe Elektronenmobilität auf - bei Raumtemperatur in unberührten Proben über 200.000 cm2/V·s. Dies führt zu einem niedrigen elektrischen Rauschen und hohen Signal-Rausch-Verhältnissen, die beide für die Erkennung schwacher Signale in bildgebenden Sensoren entscheidend sind. In Anwendungen wie Photodetektoren oder Röntgensensoren können die leitenden Kanäle des Materials einfallende Strahlung effizient in ein elektrisches Signal mit minimalem Verlust umwandeln, was eine schnellere Auslesung und höhere Empfindlichkeit im Vergleich zu vielen herkömmlichen Halbleitermaterialien ermöglicht.

Mechanische Flexibilität und Festigkeit

Obwohl Graphen nur ein Atom dick ist, ist es eines der stärksten Materialien, die jemals gemessen wurden, mit einem Young-Modul von etwa 1 TPa und einer Eigenfestigkeit von etwa 130 GPa. Entscheidend ist, dass es wiederholt gebogen, verdreht oder gedehnt werden kann, ohne zu brechen. Diese mechanische Widerstandsfähigkeit ermöglicht es Geräten auf Graphenbasis, sich an gekrümmte Oberflächen wie den menschlichen Körper anzupassen, was Bildgebungssensoren ermöglicht, die Gelenke, Gliedmaßen oder andere anatomische Konturen umhüllen. Die Fähigkeit, unter Verformung eine stabile elektrische Leistung zu erhalten, ist eine wichtige Voraussetzung für flexible medizinische Geräte, und Graphen erfüllt diese Anforderung.

Optische Transparenz

Graphen absorbiert pro Schicht nur etwa 2,3% des sichtbaren und nahen Infrarotlichts und ist damit nahezu transparent über einen breiten Spektralbereich. Diese Eigenschaft ist insbesondere für optische Abbildungssysteme von Bedeutung, bei denen das Sensormaterial den Lichtweg nicht behindern darf. Graphen kann als transparente Elektrode oder aktives Sensorelement in Geräte wie Netzhautimplantate, OCT-Sonden oder Fluoreszenzbildgebungsplattformen integriert werden, ohne die Bildqualität zu beeinträchtigen. Darüber hinaus reicht seine breitbandige Transparenz bis in den Terahertz- und Ultraviolettbereich und eröffnet Möglichkeiten für multimodale Bildgebung.

Atomar-Skala-Feinheit

Graphen hat als zweidimensionales Material eine effektive Dicke von nur 0,34 Nanometern. Diese extreme Dünnheit ermöglicht die Miniaturisierung von Bildgebungsgeräten, wodurch Gewicht und Fußabdruck reduziert werden. Für implantierbare oder tragbare Anwendungen bedeutet ein dünneres Gerät weniger Unannehmlichkeiten und geringeres Risiko von Gewebereizungen. Darüber hinaus kann der kurze Abstand zwischen der Sensorschicht und der Signalquelle die räumliche Auflösung bei bestimmten Bildgebungsmodalitäten verbessern, da weniger Streuung oder Diffusion des Signals auftritt.

Chemische Stabilität und Biokompatibilitätspotenzial

Graphen ist unter vielen Bedingungen chemisch inert und korrodiert nicht ohne weiteres, was für eine Langzeitimplantation oder wiederholte Anwendung von Vorteil ist. Während unberührtes Graphen hydrophob ist, kann es durch Oberflächenfunktionalisierung hydrophil und biokompatibel werden. Laufende Untersuchungen haben gezeigt, dass Materialien auf Graphenbasis, wenn sie richtig beschichtet oder modifiziert werden, die Zelladhäsion und das Zellwachstum ohne signifikante Toxizität unterstützen können. Dieses Biokompatibilitätsprofil ist für Geräte, die direkt mit Körperflüssigkeiten oder Gewebe in Kontakt kommen, wie endoskopische oder implantierbare Bildgebungssonden, von wesentlicher Bedeutung.

Anwendungen in medizinischen Bildgebungsgeräten

Die Eigenschaften von Graphen haben mehrere innovative bildgebende Anwendungen ermöglicht, die sich von Forschungslabors zu klinischen Prototypen entwickeln.

Flexible Bildsensoren für konformen Kontakt

Herkömmliche bildgebende Sensoren werden auf starren Substraten aus Silizium oder Glas hergestellt. Diese Materialien bieten zwar eine hohe Leistung, können aber nicht den gekrümmten Oberflächen des Körpers entsprechen. Graphen-basierte Sensoren können auf flexiblen Polymersubstraten wie Polyimid oder PET hergestellt werden, was zu Geräten führt, die sanft auf Haut, Schleimhaut oder sogar inneren Organen haften. Beispielsweise haben Forscher flexible Röntgendetektoren entwickelt, bei denen Graphenschichten sowohl als aktives Sensormaterial als auch als leitende Elektrode verwendet werden. Diese Detektoren können direkt an Brust oder Gliedmaßen platziert werden, wodurch die Bildqualität durch Verkleinerung des Luftspalts zwischen Quelle und Detektor verbessert wird und eine präzisere Positionierung ermöglicht wird. Im Ultraschall können flexible Graphen-basierte piezoelektrische Wandler Körperteile umwickeln, um eine bessere akustische Kopplung und höher auflösende Bilder von Weichgeweben zu erzielen.

Ein starrer Sensor auf einer gekrümmten Körperoberfläche verursacht häufig Druckpunkte und erfordert Riemen oder Klebstoffe. Flexible Sensoren verteilen die Kraft gleichmäßig, wodurch die Verfahren insbesondere für pädiatrische oder geriatrische Patienten, die empfindlich auf Beschwerden reagieren, weniger belastend werden.

Hochauflösende Detektoren für niedrigere Dosis-Bildgebung

In präklinischen Studien haben Graphen-basierte Photodetektoren für sichtbares und infrarotes Licht Empfindlichkeiten von mehr als 106 A/W, also Größenordnungen höher als herkömmliche Silizium-Photodioden, nachgewiesen. Für Röntgen- und Gammastrahlungsdetektion kann Graphen in Kombination mit Szintillatormaterialien oder Quantenpunkten eine hohe räumliche Auflösung bei geringeren Belichtungen erreichen. Dies ist besonders wichtig für die pädiatrische Bildgebung, bei der die Minimierung ionisierender Strahlung oberste Priorität hat, sowie für wiederholte Scans bei der Überwachung chronischer Zustände.

Darüber hinaus führt das inhärent niedrige elektronische Rauschen von Graphen aufgrund seiner hohen Trägermobilität und reduzierten Streuung zu besseren Kontrast-zu-Rausch-Verhältnissen. Kliniker können subtile Gewebeanomalien - wie Mikrokalkifikationen in der Mammographie oder Tumoren im Frühstadium - unterscheiden, die bei weniger empfindlichen Detektoren möglicherweise übersehen werden.

Tragbare und kontinuierliche Überwachungsgeräte

Der leichte, flexible und dauerhafte Charakter von Graphen macht es zu einem idealen Kandidaten für tragbare Bildgebungsgeräte, die eine kontinuierliche Gesundheitsüberwachung außerhalb klinischer Umgebungen ermöglichen. Beispielsweise können Graphen-basierte Nahinfrarot-Bildgeber (NIR) in Patches integriert werden, die die Sauerstoffversorgung des Gewebes, die Wundheilung oder den Blutfluss in Echtzeit überwachen. Solche Geräte könnten in der postoperativen Versorgung verwendet werden, um Perfusionsdefizite zu erkennen, oder in der Sportmedizin, um die Muskelregeneration zu beurteilen. In ähnlicher Weise können flexible Graphen-Dehnungssensoren als niederfrequente Bildgebungsarrays fungieren, die Verformungen der Haut oder des darunter liegenden Muskels während der Bewegung abbilden - im Wesentlichen ein dynamisches Oberflächenbild ohne sperrige Kameras oder starre Arrays erzeugen.

Die tragbare Bildgebung könnte sich auch auf die Gehirnüberwachung erstrecken. Flexible Graphenelektroden wurden in Elektroenzephalographie-Kappen (EEG) verwendet, um eine qualitativ hochwertige Signalerfassung in einer komfortablen, nicht-invasiven Form zu ermöglichen. Obwohl es sich nicht um eine direkte Bildgebungsmethode handelt, kann EEG als funktionelles Bildgebungsverfahren betrachtet werden; Verbesserungen der Leistung der Graphenelektroden haben bereits zu einer besseren räumlichen Abbildung der Gehirnaktivität geführt. Zukünftige Entwicklungen können solche Elektroden mit optischen oder akustischen Wandlern für multimodale tragbare Bildgebung kombinieren.

Multimodale Bildgebungssonden und Endoskope

Da Graphen sowohl elektrisch als auch optisch aktiv ist, kann es als Plattform für multimodale Bildgebungssonden dienen, die beispielsweise optische Bildgebung und elektrische Aufzeichnung in einem einzigen Miniaturgerät kombinieren. Die gastrointestinale Endoskopie ist ein Bereich, in dem solche Sonden transformativ sein könnten. Aktuelle Endoskope sind starre oder halbstarre Strukturen; ein flexibles Graphen-basiertes Endoskop könnte leichter gewundene Anatomie steuern und gleichzeitig hochauflösende Bilder liefern und die lokale pH-, Temperatur- oder elektrische Aktivität messen. Forscher haben ein graphenbasiertes Bildsensorarray demonstriert, das in ein dünnes Rohr gerollt und durch einen Katheter eingesetzt werden kann, um Bilder des Darms in Tiermodellen aufzunehmen. Die Kombination aus Flexibilität, hoher räumlicher Auflösung und geringem Stromverbrauch öffnet Türen für minimalinvasive Diagnostik in zuvor unzugänglichen Regionen.

Vorteile gegenüber traditionellen Materialien

Graphen passt nicht einfach zur Leistung von etablierten Materialien, sondern übertrifft sie in vielerlei Hinsicht, insbesondere im Rahmen der flexiblen und hochauflösenden Bildgebung.

Überlegene Flexibilität und Beugbarkeit

Silizium, das dominierende Material für bildgebende Sensoren, ist von Natur aus spröde. Siliziumwafer brechen, wenn sie auf Krümmungsradien in der Größenordnung von Metern gebogen werden. Graphen hingegen kann ohne strukturelle Beschädigung oder Verlust der elektrischen Leistungsfähigkeit auf Radien von nur wenigen Mikrometern gebogen werden. Diese Flexibilität ermöglicht es, dass Geräte Faktoren bilden, die mit Silizium nicht möglich sind, wie zum Beispiel Bildfelder, die sich in einen Katheter falten, oder Sensoren, die sich über die Haut erstrecken. Für Anwendungen wie tragbare Bildgebung oder flexible Endoskopie sind die mechanischen Vorteile von Graphen entscheidend.

Verbesserte Empfindlichkeit und geringere Lärmbelastung

Herkömmliches amorphes Silizium (a-Si), das in Flachbildschirm-Röntgendetektoren verwendet wird, hat eine relativ geringe Ladungsträgermobilität (etwa 1-10 cm2/V·s), die Mobilität von Graphen ist um Größenordnungen höher, was zu einer schnelleren Signalerfassung und geringerem Rauschen führt. Bei Anwendungen zur Photonenzählung kann Graphen einzelne Photonen mit hoher Effizienz detektieren und eine energieaufgelöste Bildgebung ermöglichen. Diese Empfindlichkeit bedeutet, dass Geräte mit einem Bruchteil der von herkömmlichen Detektoren geforderten Strahlungsdosis die gleiche Bildqualität erzielen können. Darüber hinaus ermöglicht die breitbandige Absorption von Graphen den Betrieb über mehrere Spektralbänder hinweg, was die Gestaltung von Multienergie-Bildgebungssystemen vereinfacht.

Reduzierte Gerätegröße und Gewicht

Da Graphen nur ein Atom dick ist, kann die aktive Schicht eines bildgebenden Sensors extrem dünn gemacht werden, wodurch das Gesamtvolumen des Geräts verringert wird. Bei implantierbaren oder tragbaren bildgebenden Systemen sind Gewicht und Größe kritische Bedingungen. Ein Detektor auf Graphenbasis kann nur wenige hundert Nanometer dick sein, verglichen mit den typischerweise für Detektoren auf Siliziumbasis (einschließlich Stützschichten) benötigten mehreren hundert Mikrometern. Diese Miniaturisierung ermöglicht auch eine dichtere Packung von Sensorpixeln, wodurch die räumliche Auflösung erhöht wird, ohne dass der Gerätefußabdruck vergrößert wird.

Integration mit anderen Materialien und Technologien

Graphens Kompatibilität mit einer breiten Palette von Nanomaterialien - wie Quantenpunkte, Nanodrähte und Metallnanopartikel - ermöglicht die Schaffung von Hybriddetektoren mit maßgeschneiderten Eigenschaften. Zum Beispiel kann Graphen, das mit Bleisulfid-Quantenpunkten dekoriert ist, kurzwelliges Infrarotlicht erkennen, das für die Tiefenbildgebung nützlich ist. In ähnlicher Weise kann Graphen in Kombination mit magnetischen Nanopartikeln den Kontrast in der Magnetresonanztomographie (MRT) verbessern, indem es als T2-Relaxivitätsmittel wirkt. Diese Kompatibilität fördert die Entwicklung multifunktionaler Geräte, die gleichzeitig Bild und liefern können Therapie, ein wachsender Bereich, der als Theranostik bekannt ist.

Herausforderungen und Hindernisse für die klinische Adoption

Trotz seines bemerkenswerten Potenzials steht Graphen vor erheblichen Hürden, bevor es in die routinemäßige klinische Bildgebung übernommen werden kann.

Großserienfertigung von hochwertigem Graphen

Die Herstellung von Graphen mit gleichbleibender, reproduzierbarer Qualität über große Flächen hinweg ist nach wie vor ein großes Hindernis. Verfahren wie die chemische Gasphasenabscheidung (CVD) können Graphenfilme im Metermaßstab erzeugen, sie leiden jedoch häufig unter Korngrenzen, Falten und Verunreinigungen, die die elektrischen Eigenschaften verschlechtern. Bei bildgebenden Geräten, die eine einheitliche Empfindlichkeit über ein Detektorarray erfordern, können Defekte zu toten Pixeln oder zu ungleichmäßigen Reaktionen führen. Darüber hinaus birgt die Übertragung von Graphen vom Wachstumssubstrat (typischerweise Kupfer oder Nickel) auf das Zielpolymersubstrat zusätzliche Risiken des Reißens oder der Kontamination. Fortschritte bei der CVD-, Roll-to-Roll-Verarbeitung und direktes Wachstum auf flexiblen Substraten sind erforderlich, um den industriellen Maßstab und die Zuverlässigkeit zu erreichen, die für medizinische Geräte erforderlich sind.

Biokompatibilität und Langzeitstabilität sicherstellen

Während Graphen selbst in vielen Zelltypen allgemein als niedrig toxisch angesehen wird, ist seine Biokompatibilität nicht vollständig für eine Langzeitimplantation charakterisiert. Pristine Graphenoberflächen sind hydrophob und können Proteine adsorbieren, was zu Immunreaktionen oder Verkapselung führt. Oberflächenfunktionalisierung - wie Beschichtung mit Polyethylenglykol (PEG) oder bioaktiven Molekülen - kann die Biokompatibilität verbessern, muss jedoch ohne Beeinträchtigung der elektrischen Leistung erfolgen. Darüber hinaus muss die mechanische Stabilität flexibler Graphenvorrichtungen bei wiederholter Biegung im Körper (z. B. über ein Gelenk) über Millionen von Zyklen getestet werden. Delamination der Graphenschicht vom Substrat oder Abbau des Verkapselungsmittels könnte Partikel freisetzen und unerwünschte Reaktionen verursachen.

Integration mit der bestehenden medizinischen Bildgebungsinfrastruktur

Krankenhäuser und Bildgebungszentren sind mit standardisierten Scannern und einer für herkömmliche Detektoren entwickelten Ausleseelektronik ausgestattet. Sensoren auf Graphenbasis erfordern häufig benutzerdefinierte Ausleseschaltungen und Stromversorgungen. Die Entwicklung von Schnittstellen, die mit bestehenden Systemen rückwärtskompatibel sind, ist für eine kostengünstige Einführung von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus erfordert die behördliche Zulassung (z. B. FDA 510(k)-Clearance oder CE-Kennzeichnung) strenge Tests der Sicherheit, Wirksamkeit und Zuverlässigkeit. Für eine neue Klasse flexibler Graphendetektoren kann dieser regulatorische Weg langwierig und teuer sein, insbesondere wenn in-vivo-Studien an Tieren und Menschen erforderlich sind.

Umwelt- und Kostenüberlegungen

Die derzeitige CVD-Graphenproduktion ist mit hohen Temperaturen (800-1000 °C) und Vakuumbedingungen verbunden, was zu einem erheblichen Energieverbrauch führt. Die Kosten pro Quadratzentimeter qualitativ hochwertigen Graphens sind immer noch wesentlich höher als die von Silizium oder anderen Standard-Elektronikmaterialien. Bei Einweg- oder Einmal-Bildgebungsgeräten (z. B. diagnostischen Pflastern) müssen die Kosten drastisch gesenkt werden. Auch das Recycling oder die sichere Entsorgung von Graphen enthaltenden medizinischen Abfällen muss angegangen werden. Laufende Forschungen zur Tieftemperatur-Graphensynthese und zur Verwendung von atmosphärischem Druck und die Verwendung von reichlich vorhandenen Kohlenstoffquellen können dazu beitragen, die Kosten zu senken.

Zukünftige Richtungen und neue Möglichkeiten

Die Entwicklung der Graphen-basierten medizinischen Bildgebung ist vielversprechend, mit mehreren aufregenden Entwicklungen am Horizont.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning Integration

Flexible Graphensensoren erzeugen große Datenmengen, insbesondere wenn sie in kontinuierlichen Überwachungs- oder hochauflösenden Bildarrays verwendet werden. Die Kombination dieser Sensoren mit KI-Algorithmen kann eine Echtzeit-Bildrekonstruktion, Rauschreduzierung und automatisierte Erkennung von Anomalien ermöglichen. Beispielsweise könnte ein tragbares Graphen-Patch, das niedrig dosierte Röntgenbilder über Stunden hinweg aufnimmt, Deep Learning nutzen, um dynamische Veränderungen in der Gewebedichte zu analysieren und verdächtige Läsionen zu markieren.

Hybrid-Graphen-Perowskit-Detektoren

Perowskitmaterialien haben eine hohe Röntgenabsorption und eine ausgezeichnete Photokonversionseffizienz gezeigt, sind jedoch oft instabil und müssen verkapselt werden. Die Kombination einer dünnen Perowskitschicht mit Graphen als Ladungsextraktions- und Transportschicht kann hochempfindliche, niedrig dosierte Detektoren erzeugen, die auch flexibel sind. Neuere Proof-of-Concept-Geräte haben eine Röntgenempfindlichkeit gezeigt, die mit kommerziellen Szintillator-basierten Detektoren vergleichbar ist, während sie bei Raumtemperatur mit geringer Leistung betrieben werden. Weitere Optimierungen könnten innerhalb weniger Jahre zu praktischen klinischen Prototypen führen.

3D Graphenschaumstoffe und dehnbare Architekturen

Während monolayer Graphen flexibel ist, hat es eine begrenzte Dehnbarkeit (in der Regel < 5% Dehnung). Um die wahre Dehnbarkeit zu erreichen, die für tragbare Bildgebung an beweglichen Körperteilen erforderlich ist, erforschen Forscher 3D-Graphenschäume oder kirigami-strukturierte Graphenfilme. Diese Strukturen können Dehnungen von 50% oder mehr aufnehmen, während die elektrische Konnektivität erhalten bleibt. Solche Architekturen könnten verwendet werden, um Bildgebungsanordnungen zu erstellen, die sich um Gelenke wickeln, sich mit der Atmung ausdehnen oder sich dem schlagenden Herzen für die intraoperative Bildgebung anpassen.

Implantierbare flexible Bildgebungssonden

Langfristige Ziele sind die Entwicklung von vollständig implantierbaren Graphen-basierten Bildgebungssonden zur chronischen Überwachung von neuronaler Aktivität, Tumorwachstum oder Organfunktion. Da Graphen stabil ist und biokompatibel gemacht werden kann, könnte es die Grundlage für Bildgebungsgeräte bilden, die monate- oder jahrelang im Körper verbleiben und Daten drahtlos an externe Empfänger übertragen. Beispielsweise könnte eine Graphen-basierte optische Kohärenztomographiesonde, die in das Auge implantiert wird, die Netzhautdegeneration in Echtzeit überwachen, während ein flexibles Ultraschall-Array, das auf der Gehirnoberfläche platziert ist, den Blutfluss verfolgen und Ödeme nach einem Schlaganfall erkennen könnte.

Regulatorischer Fortschritt und klinische Studien

Mehrere Unternehmen treiben bereits medizinische Sensoren auf Graphenbasis in Richtung klinischer Tests voran. So haben beispielsweise Graphene Flagship-Projekte in Europa flexible EKG- und EEG-Sensoren entwickelt, die sich derzeit in der klinischen Validierung befinden. Ähnliche Anstrengungen werden für Bildgebungsmodalitäten unternommen. Da sich die Skalierbarkeit in der Fertigung verbessert und Biokompatibilitätsdaten ansammeln, könnten die ersten graphenhaltigen medizinischen Bildgebungsgeräte innerhalb der nächsten fünf bis zehn Jahre die behördliche Zulassung erhalten. Beginnend mit Anwendungen, bei denen Flexibilität einen klaren Vorteil bietet - wie tragbare Patches für kontinuierliche Röntgen- oder Ultraschallüberwachung - wird die Technologie wahrscheinlich anspruchsvollere Rollen einnehmen.

Schlussfolgerung

Graphens außergewöhnliche elektrische Leitfähigkeit, mechanische Flexibilität, optische Transparenz und atomare Dünnheit positionieren es als transformatives Material für die nächste Generation von medizinischen Bildgebungsgeräten. Von konformen Röntgendetektoren, die das Unbehagen und die Strahlenbelastung des Patienten reduzieren, bis hin zu tragbaren Bildgebern, die eine kontinuierliche, ferngesteuerte Gesundheitsüberwachung ermöglichen, überwindet Graphen viele Einschränkungen herkömmlicher starrer Materialien. Der Weg zur klinischen Einführung wird durch Herausforderungen in der skalierbaren Herstellung, Biokompatibilität, Integration und Kosten blockiert, aber intensive Forschung in Wissenschaft und Industrie adressiert diese Barrieren stetig. Da hybride und KI-gesteuerte Designs reif sind, sind Graphen-basierte Bildgebungsgeräte bereit, in die klinische Praxis einzutreten, um die Diagnostik zugänglicher, präziser und patientenfreundlicher zu machen.

Für weitere Lektüre siehe Novoselov et al., “Electric Field in Atomically Thin Carbon Films,” Nature (2004); Bonaccorso et al., “Graphene Photonics and Optoelectronics,” Nanoscale (2014)Lin et al., “Graphene in Medical Imaging,” Chemical Reviews (2019); und Kumar et al., “Flexible Graphene Sensors for Healthcare,” Materials Today (2020)).