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Enregistrement W4400649296 · doi:10.1109/imbioc60287.2024.10590247

Wireless Real Time Sweat Secretion Monitoring using Waveguide-based Wearable Sensor

2024· article· en· W4400649296 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT-based Smart Home Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWearable computerWirelessComputer scienceWireless sensor networkReal-time computingEmbedded systemTelecommunicationsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rising demand for wearable health monitoring and diagnostic devices necessitates the development of a reliable, real-time sweat rate monitoring method to optimize physical performance and prevent dehydration risks. This work presents a microwave waveguide probe-based sweat monitoring sensor integrated with a flexible 3D-printed sweat patch for real-time monitoring of sweat volume and rate. The waveguide-based sensor operates by monitoring the variations in the resonant response of the sweat patch, caused by the accumulation of sweat within the 130 µL microfluidic channel. The developed system demonstrates a resonant frequency decrease of ∼140 MHz upon the influx of the sweat sample into the microfluidic channel. The sweat sensor is capable of detecting and distinguishing different sweat influx rates into the channel, indicating its capability to quantify sweat rate. The system provides a low-cost reusable alternative to existing methods, in addition to its real-time continuous quantitative measurement capabilities without requiring patient-specific device calibration. The developed system promises its future potential as a sweat diagnostic tool for personalized health monitoring, with applications in telehealth and medical diagnostics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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