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Enregistrement W3025547549 · doi:10.1149/ma2020-01271901mtgabs

A Novel Electrophysiological Sensor

2020· article· en· W3025547549 sur OpenAlexaff
Abhijith Balamuraleekrishna Shyam, Alexandra Cunningham, Aris Docoslis, Marianna Kontopoulou, Shideh Kabiri Ameri

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrophysiologyBiomedical engineeringElectroencephalographyWearable computerMaterials scienceComputer scienceMedicineEmbedded systemNeurosciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrophysiological signals are electrical signals generated by different organs and tissues within the body like as brain, heart, muscles, etc.. These signals often contain information that can be utilized to access the physical and mental health status and therefore, have wide applications in medical and health care. [1] The non-invasive methods of measuring the electrical signal from brain, heart and muscles are known as electroencephalography (EEG), electrocardiography (ECG) and electromyography (EMG) respectively. Beyond medical applications electrophysiological recording has found various applications including human machine interface (HMI), mobile healthcare and internet of things (IoT). [2] Conventionally electrophysiological recording is performed using dry and wet gel electrodes. Besides being bulky and rigid wet gel electrodes are subject to drying by time and increasing skin-electrodes interface impedance, and dry electrodes are susceptible to motion artifacts because due to their slippage on skin during skin deformation. Therefore, their applications are limited to stationary and on-site medical care. Wearable, user-friendly sensors that can offer reliable signal recording during daily activities especially from hairy and microscopically rough skin such as scalp is an unaddressed problem. [3] Here we report a light weight, conductive polymer based, dry self-adhesive sensor (DSAS) for electrophysiological sensing from all-skin areas regardless of level of hair coverage and topology. DSAS contains of a low density array of funnel shaped structures (100/cm2). A single funnel shaped structure consist of a long stem (400-450 µm) and a micro-suction cup head (200-300 µm diameter) as it is shown in Figure 1.. The funnel shaped structures adhere to the skin when pressed against it due to pushing out the air and generating negative pressure inside the heads. Our theoretical studies suggest that one-centimeter square of DSAS can carry up to 2N force (200 gm). The long stem allows the adhesion of the DSAS to the hairy area as it can go between the hairs. The strong adhesion between the skin and sensor results firm and conformal contact to skin and reducing the skin-sensor interface impedance necessary for high signal to noise ratio signal recording. A novel low-cost and scalable fabrication method was developed for the fabrication of DSAS. To make electrically conductive polymer for the fabrication of DSAS a mixture of polydimethylsiloxane (PDMS) loaded with graphene and CNT at 3% of total weight (PDMS + CNT) is used for the fabrication of DSAS (Fig. 2 and 3). To achieve uniform distributions of CNTs within the polymer, an optimized dispersion process of CNT in PDMS was developed. It is found that exposure to an electric field yields CNT assembly into columnar structures parallel to the electric field (Fig. 4). A percolation threshold is observed at 3%, showing a dramatic increase from the neat polymer, and untreated polymer composite. The substrate is then molded into an array of funnel like micro-structure using a novel fabrication procedure, to allow self-adhesion to non-glabrous skin. The funnel shaped heads’ shell wall in the funnel like microstructure head is 15 µm thick which allows forming conformal contact to the rough surfaces such as skin and prevents leaking the air into the interface between sensor and surface. References [1] C. Im and J.-M. Seo, "A Review of Electrodes for the Electrical Brain Signal Recording," Biomedical Engineering Letters, 2016, 6: 104-112. [2] Y. Liu, M. Pharr and G. A. Salvatore, "Lab-on-Skin: A Review of Flexible and Stretchable Electronics for Wearable Health Monitoring," ACS Nano, 2017, 11: 9614−9635. [3] Kenry, J. Yeo and C. Lim, "Emerging flexible and wearable physical sensing platforms for healthcare and biomedical applications," Nature, 2016, 2: 16043. Figure 1

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
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