A Study of Thermistor Performance within a Textile Structure
Notice bibliographique
Résumé
Textiles provide an ideal structure for embedding sensors for medical devices. Skin temperature measurement is one area in which a sensor textile could be particularly beneficial; pathological skin is normally very sensitive, making the comfort of anything placed on that skin paramount. Skin temperature is an important parameter to measure for a number of medical applications, including for the early detection of diabetic foot ulcer formation. To this end an electronic temperature-sensor yarn was developed by embedding a commercially available thermistor chip into the fibres of a yarn, which can be used to produce a textile or a garment. As part of this process a resin was used to encapsulate the thermistor. This protects the thermistor from mechanical and chemical stresses, and also allows the sensing yarn to be washed. Building off preliminary work, the behaviour and performance of an encapsulated thermistor has been characterised to determine the effect of encapsulation on the step response time and absolute temperature measurements. Over the temperature range of interest only a minimal effect was observed, with step response times varying between 0.01-0.35 s. A general solution is presented for the heat transfer coefficient compared to size of the micro-pod formed by the encapsulation of the thermistor. Finally, a prototype temperature-sensing sock was produced using a network of sensing yarns as a demonstrator of a system that could warn of impending ulcer formation in diabetic patients.
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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 ».