MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2007281489 · doi:10.4236/jbise.2013.611133

A resonance-mode piezoelectric device for measurement of respiratory mechanics

2013· article· en· W2007281489 sur OpenAlexafffund
Hamed Hanafi Alamdari, Lucas Posada, Swati A. Bhatawadekar, Jeremy A. Brown, Geoffrey N. Maksym

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Science and Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative Energy Harvesting Technologies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie University
Mots-clésBimorphAcousticsNoise (video)ActuatorPiezoelectricityMaterials scienceElectrical impedanceComputer sciencePhysicsEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the design of a novel oscillometry device for the measurement of respiratory mechanics based on piezoelectric bimorph actuator technology. To predict performance for measurement of human respiratory mechanics, a dynamic model was developed based on a bimorph piezoelectric actuator driving a linear resistance mesh screen including subject’s respiratory impedance loads, and realistic breathing noise. Model performance was also validated in a prototype device. We found that while breathing noise substantially lowered SNR, the model could produce sufficient pressure and flow for acceptable SNRs exceeding 35 dB, and accuracies exceeding 99%. Satisfactory accuracy could be achieved with load impedance errors less than 3%. Maintaining the air-gap around the oscillating mesh with a resistance against the leak greater than 0.38 cmH2O/L/s maintained good performance, with an acceptable 4 dB decrease to SNR. Moreover, this work provides multiple solutions to host higher amounts of noise and nonlinearities. These results indicate that the development of an accurate lightweight portable single frequency FOT device is feasible.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biomedical Science and EngineeringMême sujetInnovative Energy Harvesting TechnologiesTravaux en français237 207