MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2921476047 · doi:10.1002/mds3.10025

Cohesive dry ECG sensor using silver nanowires and PDMS tuned for adhesion

2019· article· en· W2921476047 sur OpenAlexaff
Rick Helgason, Amey Banavali, Yongjun Lai

Notice bibliographique

RevueMedical Devices & Sensors · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolydimethylsiloxaneMaterials scienceAdhesiveAdhesionLayer (electronics)NanotechnologyComposite materialOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A technique is exploited to develop a dry ECG sensor using polydimethylsiloxane (PDMS) with enhanced adhesion to skin. The sensor consists of silver nanowires (AgNWs) embedded in PDMS. The adhesive solution presented is a novel technique which combines using high‐ratio 25:1 PDMS selectively deposited in a thin layer on the surface of a sensor body that is made from 15:1 PDMS. With this adhesive mechanism, we demonstrate a cohesive ECG sensor which can adhere to a subject without the use of additional sticky adhesives and that is compatible with current ECG technology. PDMS is residue free and highly biocompatible meaning this is a solution suitable for long‐term wear. We demonstrate that our sensor can be filtered to similar quality of a traditional ECG sensor, and further show that our sensors stay in place for more than 24 hr and it can adhere to skin with an average maximum force of about 1.09 N.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Devices & SensorsMême sujetAdvanced Sensor and Energy Harvesting MaterialsTravaux en français237 207