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Enregistrement W3034332226 · doi:10.22215/etd/2017-11744

Determination of Bioimpedance Using Multi-Frequency Bio-electrical Impedance Analysis

2017· dissertation· en· W3034332226 sur OpenAlexaff
Satyanarayana Brahmandlapalli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronic engineeringElectrical impedanceTransient (computer programming)Electronic circuitAmplifierElectrical engineeringCMOSVoltageFrequency responseTransient responseEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A current source circuit and a voltage acquisition circuit along with a postprocessing rectifier circuit are designed to determine bioimpedance of a biological subject.An operational amplifier based current source with a simulated output impedance of 6.7MΩ and operational at frequencies under 100kHz is designed to inject current into the subject.An instrumentation amplifier operating at unity gain with a simulated CMRR of -111.4dB and DC power consumption of 477.7µW is used to acquire the voltage response of the subject.A diode-less rectifier circuit that eliminates the loss in voltage due to diode threshold voltage during rectification is designed.Layouts for the sub-circuits have been designed and developed using the Cadence layout tool, Vitruoso, and integrated to develop the IC layout.When tested, the operational amplifier is found to oscillate due to inadequate phase margin.i Researching a topic, designing an integrated circuit and the IC layout, taping it out, testing the chips upon their fabrication, writing the thesis and defending the thesis has been a fierce and profound journey.Having very little background on IC design and very limited experience in circuits, this thesis couldn't have been possible without the support of a few people in my life.With all humility, I'd like take this opportunity to acknowledge the people and appreciate their support.First of all, I'd like to thank my parents, Mr. B Rama Rao and Ms. B N S Prasanna Laxmi.It can be categorically stated that without their financial and emotional support, this thesis would've remained an un-true dream.Second of all, I'd like to thank my supervisor, Dr. Leonard MacEachern, for his support and confidence in me through out the course of the thesis.His professional expertise and personality taught me more than just designing circuits.It is an honor to have worked with him under his supervision and would like to continue to learn from him in the future too.Thirdly, I'd like thank my friend, Mr. Niranjan B Ramesh, for sharing his knowledge of integrated circuits

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,271 · 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
Publié2017
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Résumé présentoui

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