Development of a photoplethysmography testing platform using stereolithography 3D printing to create human finger optical phantoms with vascular channels for wearable device applications
Notice bibliographique
Résumé
Photoplethysmography (PPG) is a widely used, non-invasive optical technique but is affected by various confounding factors in human skin, such as patient pigmentation, sensor geometries, and blood composition. There is a need for adaptable testing platforms to better understand how these confounders impact optical sensors. This study aims to develop a low-cost, reproducible platform for rapid assessment of PPG devices. An anatomical finger model was created using SolidWorks, with U-shaped digital palmar arteries designed and printed in photopolymer resin through stereolithography. Pulsations simulating blood flow were generated using a peristaltic pump and a blood analog solution. Several vessel diameters were tested to simulate human vasculature, with successful reproducibility observed for diameters greater than 2.8mm. Pulsatile signals were captured using multi-wavelength PPG, spanning from blue to infrared light. The system is highly customizable, with interchangeable components that offer flexibility to be adjusted and can ameliorate the burden of testing on patients and animals. Future work will integrate an epidermal layer containing melanin to more accurately model skin interactions. This platform is timely, given the ongoing investigation by regulatory bodies into pulse oximeter testing and its role in equitable device development.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».