Design of a portable device: Toward assisting in tongue-strengthening exercises and dysphagia management
Notice bibliographique
Résumé
A Tongue-Machine Interaction System (TMIS) can assist in tongue-motor training and would consequently help in mending the oropharyngeal pattern of swallowing.Requiring movement of tongue musculature, TMIS's would increase salvia production in the mouth to lubricate mastication and help dysphagia patients in swallowing and digesting food.Using a TMIS for interacting with computers, a variety of communication devices and mobility support systems, would be tantamount to performing indirect tongue muscle strengthening exercises.Such exercises can help cancer and stroke patients who suffer from dysphagia, and people who receive injuries above C7 on spinal vertebrae.Such facilitation may also improve the swallowing physiology in applying force and maintaining speed.TMIS's features would allow using them for supervised and structured tongue muscle exercises as well.The real-life adoption of TMIS's is impeded by the fact that many of them require undergoing a procedure for mounting a palatal plate or some component of interactivity in mouth and/or on the tongue.We report the design and implementation of a portable, lowcost, minimally invasive and, easy to learn and use TMIS for direct and indirect non-swallowing training of tongue muscles.We highlight selection and incorporation of design features important to the target patient demography.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».