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Enregistrement W2074317648 · doi:10.1080/10255840802010447

Development of a MEMS-based sensor array to characterise<i>in situ</i>loads during scoliosis correction surgery

2008· article· en· W2074317648 sur OpenAlexaff
David Benfield, Edmond Lou, Walied A. Moussa

Notice bibliographique

RevueComputer Methods in Biomechanics & Biomedical Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensCapital District Health AuthorityGlenrose Rehabilitation HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPiezoresistive effectInstrumentation (computer programming)Microelectromechanical systemsFinite element methodSensor arrayComputer scienceAcousticsSimulationElectronic engineeringEngineeringMaterials scienceElectrical engineeringStructural engineeringNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Finite element analysis was implemented in three stages to design a piezoresistive, micro-electro-mechanical systems sensor array consisting of four-terminal sensors placed on deformable silicon diaphragms. This sensor array was used to retrofit the Contrel-Dubousset instrumentation in order to capture forces and moments applied by surgeons in real time during scoliosis correction surgery. Outputs from the sensor array have been designed to be compatible with a low-power wireless data transmission system that is currently being developed with a collaborating team in the biomedical industry. The designed sensor array is capable of resolving forces of up to 1000 N and moments of up to 4000 N mm in three dimensions during surgery. A process flow to produce the first prototyped version of this micro sensor with known performance characteristics is presented and tested. Acceptable correlation was found between the performance of the manufactured prototypes, numerical simulation and similar documented devices.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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