Graphene Oxide Films Prepared Using Gelatin Nanofibers as Wearable Sensors for Monitoring Cardiovascular Health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A gelatin nanofiber film that shows a failure tensile stress of 35 MPa, much stronger than conventional polyacrylamide hydrogels (<0.2 MPa), tough double network hydrogels (0.2–1.0 MPa), some engineering plastics such as polyethylene films (16 MPa) and polysulfones (1–10 MPa), is prepared by electrospinning. It is processed into a graphene oxide film, which exhibits high conductivity, via a high‐temperature treatment. A simple approach to prepare graphene oxide films using gelatin is provided. A highly sensitive and responsive wearable sensor is fabricated using the graphene oxide film, which is capable of sound recognition, apexcardiogram recording, and pulse spectrum measurement. The apexcardiogram is strongly associated with hemodynamic cardiac health, which reflects the cardiac process of ventricular contraction, blood ejection, diastole, semilunar valve open/close, atrioventricular valve valve open/close, etc. The developed cardiac sensor could be used to measure arterial stiffness index, a derivative of pulse spectrum, useful to evaluate artery walls stiffness and health status. Using the developed sensor, the detection result can be wirelessly relayed to mobile devices for personal cardiac health monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».