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Enregistrement W3034477608 · doi:10.3390/s20113302

Source–Detector Spectral Pairing-Related Inaccuracies in Pulse Oximetry: Evaluation of the Wavelength Shift

2020· article· en· W3034477608 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSensors · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulse oximetryPhotodetectorDetectorPhotodetectionComputer scienceAnalyserOpticsPairingElectronic engineeringPhysicsTelecommunicationsEngineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulse oximetry enables oxygen saturation estimation ( S p O 2) non-invasively in real time with few components and modest processing power. With the advent of affordable development kits dedicated to the monitoring of biosignals, capabilities once reserved to hospitals and high-end research laboratories are becoming accessible for rapid prototyping. While one may think that medical-grade equipment differs greatly in quality, surprisingly, we found that the performance requirements are not widely different from available consumer-grade components, especially regarding the photodetection module in pulse oximetry. This study investigates how the use of candidate light sources and photodetectors for the development of a custom S p O 2 monitoring system can lead to inaccuracies when using the standard computational model for oxygen saturation without calibration. Following the optical characterization of selected light sources, we compare the extracted parameters to the key features in their respective datasheet. We then quantify the wavelength shift caused by spectral pairing of light sources in association with photodetectors. Finally, using the widely used approximation, we report the resulting absolute error in S p O 2 estimation and show that it can lead up to 8% of the critical 90-100% saturation window.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,206 · 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