Air-Borne and Tissue-Borne Sensitivities of Bioacoustic Sensors Used on the Skin Surface
Notice bibliographique
Résumé
Measurements of body sounds on the skin surface have been widely used in the medical field and continue to be a topic of current research, ranging from the diagnosis of respiratory and cardiovascular diseases to the monitoring of voice dosimetry. These measurements are typically made using light-weight accelerometers and/or air-coupled microphones attached to the skin. Although normally neglected, air-borne sounds generated by the subject or other sources of background noise can easily corrupt such recordings, which is particularly critical in the recording of voiced sounds on the skin surface. In this study, the sensitivity of commonly used bioacoustic sensors to air-borne sounds was evaluated and compared with their sensitivity to tissue-borne body sounds. To delineate the sensitivity to each pathway, the sensors were first tested in vitro and then on human subjects. The results indicated that, in general, the air-borne sensitivity is sufficiently high to significantly corrupt body sound signals. In addition, the air-borne and tissue-borne sensitivities can be used to discriminate between these components. Although the study is focused on the evaluation of voiced sounds on the skin surface, an extension of the proposed methods to other bioacoustic applications is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».