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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 OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

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.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
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 GPT0,276
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