Effect of Pressure on Skin-Electrode Impedance in Wearable Biomedical Measurement Devices
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This paper investigates the effect of applied pressure on the skin-electrode impedance. Applied pressure, which affects the skin-electrode impedance, can fluctuate in many acquisition setups, particularly in wearable devices. The skin-electrode impedance, in turn, impacts the quality of the recorded signal in biomedical monitoring devices. Methods: Three types of electrodes were examined: Ag/AgCl electrodes, conductive textile electrodes, and dry electrodes with surface microfeatures (Orbital Research Inc.). Impedance measurements were conducted as pressure was repeatedly applied ( <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">P</i> = 4 kPa) and removed ( <i xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">P</i> = 0 kPa) over several trials. A Cole-Cole impedance model was utilized to model the skin-electrode interface. Significance and Results: Results demonstrated large decreases in the skin-electrode impedance of dry electrodes (conductive textile and orbital electrodes), especially with the initial application of the pressure. Model parameters also proved to be highly dependent on the level of pressure in dry electrodes but less dependent and more stable in wet electrodes. Decreases in skin-electrode impedance associated with applied pressure were thought to be caused by an increased effective electrode contact area. Changes in skin-electrode impedance were irreversible, lasting even after the applied pressure was released. Differences skin-electrode impedance associated with changes in applied pressure, decreased as the number of trials increased. Conclusion: Applied pressure has larger effect on dry electrodes than wet electrodes. Wearable devices that employ dry electrodes may have poorer biomedical signal quality when initially donned; however, the advantage of wet electrodes with their lower sensitivity to applied pressure is diminished in long-term monitoring applications.
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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 | 0,001 | 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 ».