A Method to Characterize Skeletal Muscle Contractile Properties Using a Wearable Ultrasonic Sensor
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle monitoring provides valuable information about the muscle contractile properties which could be useful in various clinical applications.A wearable ultrasonic sensor (WUS) was constructed using a 110 µm thick polyvinylidene fluoride polymer piezoelectric film to perform a continuous hands-free muscle monitoring.The lightweight and flexible properties of WUS enables the stable attachment to the skin surface without affecting the tissue motion of interest, which results in reduced motion artifacts.In order to perform reliable estimation of tissue thicknesses by the WUS in an ultrasonic pulse echo mode, the accuracy of selected signal analysis techniques was evaluated using a laser displacement measurement result as a reference.Then, a mechanical simulation experiment is conducted to evaluate the accuracy and repeatability of the WUS measurement system.In addition, the effects of moving averaging on the signal-to-noise ratio of the ultrasonic signals and the estimation accuracy of the tissue thickness were investigated.In order to demonstrate the feasibility of the proposed ultrasound technique for in-vivo measurements, continuous monitoring of the lateral head of triceps muscle of three healthy male subjects were monitored using the WUS.The tissue thickness changes due to the evoked muscle contraction by an electromyostimulation (EMS) at various pulse repetition frequencies were monitored.vii
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».