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Enregistrement W2036284798 · doi:10.1109/ultsym.2014.0526

Development of a wearable ultrasonic sensor and method for continuous monitoring of mechanical properties of plantar soft tissue for diabetic patients

2014· article· en· W2036284798 sur OpenAlexaff
Bruno Machado Trindade, Yuu Ono, Edward D. Lemaire, Ibrahim AlMohimeed

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMajmaah UniversityConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésHeelUltrasonic sensorBiomedical engineeringSoft tissueMaterials scienceUltrasoundPressure sensorDiabetic footMedicineDiabetes mellitusSurgeryAnatomyRadiologyMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the long-term complications of diabetes is peripheral neuropathy, where insensitive nerves can lead to serious foot ulceration. Studies have shown that the mechanical properties of plantar soft tissues change with diabetes. Ultrasound methods could be used to measure plantar tissue thickness and mechanical properties, as a quantitative assessment tool. Diabetic shoes or orthoses are often custom-designed for each person to prevent foot injury during daily activities. This study developed an ultrasonic method and sensors that can be use between the foot and a custom insole to continuously monitor the mechanical properties of plantar soft tissue during physical activities. In the proposed sensor design, the protection layer on the sensing side (bottom electrode) was eliminated and the top side was electrically shielded to reduce environmental noises. A developed wearable ultrasonic sensor was used in a preliminary experiment to measure plantar tissue thickness. Plantar heel tissue thickness was successfully measured, decreasing from 16.2 mm to 10.1 mm with pressure changes from 0 to 190 kPa. Stress-strain pressure application and release curves and the heel tissue hysteresis parameter were also successfully calculated.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,292
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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

Citations10
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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