A flexible, and wireless LED therapy patch for skin wound photomedicine with IoT-connected healthcare application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low-level laser therapy (LLLT), also known as photobiomodulation, is a safe and noninvasive method for various dermatological applications. However, most LLLT devices have limitations, such as low flexibility, high energy consumption, and huge equipment size, limiting their usage in daily life and clinical treatment. This study presents a flexible and wireless light emitting diode (LED) patch with an internet of thing (IoT) healthcare platform for wound healing applications. The flexible LED patch was designed with a high-efficiency performance of thermal stability, device uniformity, and mechanical durability for skin-attachable phototherapies application and clinical use. The application of a smartphone app with an IoT-connected healthcare platform for the flexible LED patch opens tremendous opportunities for the development of a remote healthcare system with cost-effectiveness in the future. In wound healing test on normal human fibroblasts, the LED light was proven to have no cytotoxic effect with high fibroblast proliferation and fibroblast migration (over 16% compared to control) under various light irradiations. Furthermore, a high association between wavelengths and exposure duration with biologic responses and migration effects was indicated in the study. The cell proliferation and migration experiments show the necessity of optimizing LED wavelength, radiation doses for better clinical assessment. Based on the results, the flexible LED patch is expected to be a suitable photomedical device for various types of dermatology applications.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».