Notice bibliographique
Résumé
This research presents a machine learning-based interactive design method for the creation of customized inserts that improve the fit of the PPE 3M 1863 and 3M 8833 respiratory face masks. These two models are the most commonly used by doctors and professionals during the recent covid19 pandemic. The proper fit of the mask is crucial for their performance. Characteristics and fit of current leading market brands were analyzed to develop a parametric design software workflow that results in a 3D printed insert customized to specific facial features and the mask that will be used. The insert provides a perfect fit for the respirator mask. Statistical face meshes were generated from an anthropometric database, and 3D facial scans and photos were taken from 200 doctors and nurses on an NHS trust hospital. The software workflow can start from either a 2D image of the face (picture) or a 3D mesh taken from a scanning device. The platform uses machine learning and a parametric design workflow based on key performance facial parameters to output the insert between the face and the 3M masks. It also generates the 3d printing file, which can be processed onsite at the hospital. The 2D image approach and the 3D scan approach initializing the system were digitally compared, and the resultant inserts were physically tested by 20 frontline personnel in an NHS trust hospital. Finally, we demonstrate the criticality of proper fit on masks for doctors and nurses and the versatility of our approach augmenting an already tested product through customized digital design and fabrication.
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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 | 0,000 |
| 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 ».