Shear capable soft sensor technology for the application of pressure ulcer detection in diabetics
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic pressure ulcers (DFU) are one of the most common complications related to diabetes, a disease that has become a global epidemic affecting many countries, especially modern and rich ones. The financial cost of treating DFUs this disease is monumental, costing $550 million yearly in Canada alone to treat. the DFUs being one of the costliest outcomes of diabetes, can lead to a sedimentary lifestyle for individuals that could benefit from physical activity to combat their diabetes. There is a need to develop technology that can sense and monitor the condition of feet at this crucial crossroad. This thesis builds on a capacitive sensor developed in our lab that can measure normal and shear stress simultaneously, made from soft, comfortable, and affordable materials which could be implemented into an insole or modified shoe device. The sensor was characterized using modified protocols of existing methodology to establish sensitivity, repeatability, and proper calibration. Overall, the sensor can measure stresses in the prescribed ranges for normal (0-1000 kPa) and shear (0-200 kPa) and is responsive, in the lab as well as real-life testing, to the different time regimes it is being designed for (standing and walking). We show that the sensor is suited well for measuring displacement change in the foot to capture anatomy change in the foot and swelling. While the force characterization has been described, there is still a good amount of work to establish this sensing parameter to coupe with hysteresis and creep (in the worst case 24% of the full scale) present in the deformation of the materials being used. There is a tradeoff to contend with that combines the comfort and softness of the sensor to its ability to withstand high forces and how the modeling of these deformations is accurate and relevant to our clinical considerations. This technology could be a game-changer for the common diabetic and here we lay out the framework to make soft normal and shear stress in-shoe sensors a reality.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».