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Enregistrement W1537015451 · doi:10.5772/12840

Ad-Hoc Networks as an Enabler of Brain Spectroscopy

2011· book-chapter· en· W1537015451 sur OpenAlexaff
Salah Sharieh

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnablingComputer scienceNeurosciencePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this chapter is to show the feasibility of using ad-hoc networks as an enabler of brain spectroscopy. Ad-hoc networks have many applications. The application which this chapter explains provides full mobility in everyday environment using a near-infrared light sensor designed to monitor brain function in humans. Multiple wireless networks employing several different protocols are used for data carriage and provide new freedom to conduct tests in real environment outside a lab. An Ad-hoc network (Bluetooth) is one of the wireless networks used to support the application. The value of this application is to measure the changes in the concentration of oxyhemoglobin (HbO2) and deoxyhemoglobin (Hb) in tissues in the real-life environment. This might lead to better understanding of tissue pathologies. This type of application was not available before. A fully mobile functional brain spectroscopy system has been developed to allow the possibility of testing subjects to be monitored in their real environment. To test this hypothesis, communication software was developed to allow for the collection of physiological data from a mobile near-infrared sensor via a mobile telephone that has a Bluetooth support. The developed application is used to track the changes in the concentrations of HbO2 and Hb during various activities and send the data to a computer at a remote monitoring site. The specific aims of this application have been to build a fully mobile system to monitor the concentrations of HbO2 and Hb in near real time, to monitor the concentrations of HbO2 and Hb during smoking, as well as to analyze the gathered data, and to try to understand the correlation between HbO2 and Hb during smoking. Performance and data accuracy were the key for this application to provide the sought value. Java portability allows the developed application to run on a wide range of operating systems and devices. Java Standard Edition (J2SE) was used for server code; Java Micro Edition (J2ME) was used to run code in the phone; C language was used to build the Bluetooth code and the protocol in the sensor; and Eclipse was used as the integrated development environments (IDE) to build and debug the application. Java has native network support. It is possible to create applications to support different kinds of networks and protocols. Java has native libraries that support wired and wireless communications. It supports Bluetooth, WiFi, and more. Several popular network protocols and standards are also supported. By default, Java libraries support Transmission Control Protocol (TCP), User Datagram Protocol (UDP), and binary stream communications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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