Remote monitoring of sleep disorder using FBG sensors and FSO transmission system enabled smart vest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Optical sensors, particularly fiber Bragg grating (FBG) sensors have achieved a fast ingress into the fields of medical diagnostic and vital signs monitoring. Wearable smart textiles equipped with FBG sensors are catching huge research attention in different applications for measurement and monitoring of physiological parameters. In this paper, we report a simple technique for remote monitoring of sleep disorder using a smart vest implemented with four FBG stress sensors located at different sides of the vest and free space optics (FSO) transmission system. The sleep disorder of the patient is monitored in real time through shifts in the original Bragg wavelengths of sensors by stress loading during random changes in patient’s sleeping postures. The reflected wavelength from a stress loaded sensor at a certain posture is transmitted over 0.5 km long FSO channel towards remote medical center, photodetected, and then can be processed in a PC to record the restlessness in a certain time interval in terms of total number of times sleeping postures are changed, total time spent at a certain posture etc. To correctly detect the stress loaded FBG sensor at the medical center, various parameters of FBG sensors and demultiplexer are carefully adjusted to minimize the power leakages from unloaded sensors that may result into errors in the detection. Maximum dynamic range around 45 dB has been achieved ensuring accurate detection. This study not only provides a cost-efficient and non-intrusive solution for monitoring the sleep disorder of patients but also can be used for real-time monitoring of various other ailments, such as lung, brain, and cardiac diseases in future.
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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) | 0,001 | 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 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 ».