Non-Invasive Lactate Monitoring System Using Wearable Chipless Microwave Sensors With Enhanced Sensitivity and Zero Power Consumption
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring lactate levels is an established method for determining hyperlactatemia in critically ill patients and assessing aerobic fitness. It is a widely used gold-standard technique in both professional and serious amateur sports. Non-invasive real-time lactate monitoring offers significant advantages over the current technology of finger-prick blood sampling. Possible candidate technology for developing non-invasive real-time lactate monitoring should be highly sensitive, flexible, and capable of real-time monitoring of lactate levels in interstitial fluid or within specific working muscle groups depending on the type of sport. Herein we describe a planar, flexible, passive, chipless tag resonator that is electromagnetically coupled to a reader placed in proximity to the lactate sensor tag. The tag resonator is a thin metallic tracing that can be taped on the skin. The resonance frequency of the tag fluctuates proportionately with changing lactate concentrations in a solution mimicking human interstitial fluid with very high sensitivity. The spectrum of the tag is reflected in the spectrum of the reader, which is a planar microwave resonator designed at a different frequency. The reader could be embedded in a cellphone or an application-specific wearable device for data communication and processing. The tag can accurately and reproducibly measure lactate concentrations in the range of 1 to 10 mM, which is in the physiological range of lactate observed at rest and during intense physical activity. Furthermore, the chrematistics of this technology will allow monitoring of lactate in specific working muscle groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».