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Enregistrement W4403826658 · doi:10.1109/jsen.2024.3484459

Single Antenna Bio-Sensing for Noninvasive Respiratory and Cardiac Activity Monitoring

2024· article· en· W4403826658 sur OpenAlexafffund
Mehran Ahadi, Amine Miled, Marc-André Dugas, Younès Messaddeq

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésRespiratory monitoringAntenna (radio)Computer scienceRespiratory systemRemote sensingElectronic engineeringEnvironmental scienceMedicineTelecommunicationsEngineeringInternal medicineGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The single antenna bio-sensing (SABioS) method is investigated for noninvasive respiratory and cardiac activity monitoring. Using an antenna sensor installed over the chest of a subject, the vital signs can be captured by analyzing changes in the antenna’s reflection coefficient due to two contributors, being the variations in the dielectric composition of the body and the structural deformations of the antenna due to thoracic expansion during the respiratory cycle. The operation principle of this method is elaborated and validated through simulations, and its agreement with a medical-grade reference device is studied via a preliminary experimental setup involving 14 volunteers. The results were analyzed using Bland-Altman analysis, linear regression, and various error metrics, and the maximum calculated mean absolute errors (MAEs) were 0.06 breaths per minute (bpm) for breathing rate (BR) and 0.14 s for inspiration/expiration time, demonstrating a strong agreement with the medical reference device. The article also briefly explores the potential of SABioS in cardiac monitoring and detecting breathing pauses, as well as its versatility in operating with different antenna types. The SABioS method provides a noninvasive, comfortable, and accurate solution for continuous vital sign monitoring without any dependency to external devices.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,222 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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