Feasibility Study of Hydration Monitoring Using Microwaves–Part 1: A Model of Microwave Property Changes With Dehydration
Notice bibliographique
Résumé
Dehydration is a prevalent condition that can have profound health consequences. If detected early, it can often be treated by oral fluid replacement (drinking or eating). However, existing assessment techniques lack the accuracy and/or convenience for ongoing monitoring, motivating the development of novel methods. We propose using low-power microwave measurements (2-12 GHz) at the extremities to monitor human hydration, relying on the strong relationship between dielectric properties of tissues and water content. Electromagnetic simulations of realistic models are used to explore changes in microwave signals transmitted through the forearm to changes in hydration. Tissue properties are adjusted according to expected changes in water content, and average dielectric properties are estimated from signals transmitted through the arm by ultrawideband antennas placed in contact with the tissues. A causal relationship between weight loss due to water loss and dielectric permittivity is found in human simulation models. Little relationship is found with conductivity. The theoretical groundwork for hydration assessment with microwaves is developed through a model which relates changes in total body water content with changes in microwave properties at the extremities. This model could be useful for monitoring hydration in at-risk populations such as older adults and athletes.
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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) | 0,001 | 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 ».