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Enregistrement W2414828388 · doi:10.1186/s13638-016-0643-z

Modeling induction and routing to monitor hospitalized patients in multi-hop mobility-aware body area sensor networks

2016· article· en· W2414828388 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

RevueEURASIP Journal on Wireless Communications and Networking · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésComputer scienceHop (telecommunications)Computer networkRouting (electronic design automation)Wireless sensor network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In wireless body area sensor networks (WBASNs), energy efficiency is an area of extreme significance. At first, we present a mathematical model for a non-invasive inductive link which is used to recharge the battery of an implanted biomedical device (pacemaker). Afterwards, we propose a distance-aware relaying energy-efficient (DARE) and mutual information-based DARE (MI-DARE) routing protocols for multihop mobility-aware body area sensor networks (MM-BASNs). Both the routing protocols and the non-invasive inductive link model are tested with the consideration of eight patients in a hospital unit under different topologies, where the vital signs of each patient are monitored through seven on-body sensors and an implanted pacemaker. To reduce energy consumption of the network, the sensors communicate with a sink via an on-body relay which is fixed on the chest of each patient. The behavior (static/mobile) and position of the sink are changed in each topology, and the impact of mobility due to postural changes of the patient(s) arms, legs, and head is also investigated. The MI-DARE protocol further prolongs the network lifetime by minimizing the number of transmissions. Simulation results show that the proposed techniques outperform contemporary schemes in terms of the selected performance metrics.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,229 · 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