Wearable Device to Monitor Back Movements Using an Inductive Textile Sensor
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Low back pain (LBP) is the most common work-related musculoskeletal disorder among healthcare workers and is directly related to long hours of working in twisted/bent postures or with awkward trunk movements. It has already been established that providing relevant feedback helps individuals to maintain better body posture during the activities of daily living. With the goal of preventing LBP through objective monitoring of back posture, this paper proposes a wireless, comfortable, and compact textile-based wearable platform to track trunk movements when the user bends forward. The smart garment developed for this purpose was prototyped with an inductive sensor formed by sewing a copper wire into an elastic fabric in a zigzag pattern. The results of an extensive simulation study showed that this unique design increases the inductance value of the sensor, and, consequently, improves its resolution. Furthermore, experimental evaluation on a healthy participant confirmed that the proposed wearable system with the suggested sensor design can easily detect forward bending movements. The evaluation scenario was then extended to also include twisting and lateral bending of the trunk, and it was observed that the proposed design can successfully discriminate such movements from forward bending of the trunk. Results of the magnetic interference test showed that, most notably, moving a cellphone towards the unworn prototype affects sensor readings, however, manipulating a cellphone, when wearing the prototype, did not affect the capability of the sensor in detecting forward bends. The proposed platform is a promising step toward developing wearable systems to monitor back posture in order to prevent or treat LBP.
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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) | 0,001 | 0,003 |
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 découle