In‐Ear Electronics with Mechanical Adaptability for Physiological Sensing
Notice bibliographique
Résumé
Significant developments have been made in the field of wearable healthcare by utilizing soft materials for the construction of electronic sensors. However, the lack of adaptability to complex topologies, such as ear canal, results in inadequate sensing performance. Here, we report an in-ear physiological sensor with mechanical adaptability, which softens upon contact with the ear canal's skin, thus reducing the sensor-skin mechanical mismatch and interface impedance. An efficient strategy of mechanical adjustment and switching is exploited to increase the softness of the device, leading to a significant decrease in Young's modulus from 30.5 MPa of thermoplastic polyurethane (TPU) to 0.86 MPa of TPU/Ecoflex foam (TEF).The mechanical adaptability at body temperature endows the in-ear device improved device-canal contact area and interface stability. As a result, the TEF-based in-ear device demonstrates reliable sensing, low motion artifact, and high comfort in electroencephalography (EEG) and core body temperature sensing. High quality EEG signals of alpha, beta, delta, and gamma are measured during different activities. Moreover, the TEF-based in-ear device exhibits high reusability for over 4 months, which makes it suitable for long-term healthcare monitoring.
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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 ».