Capacitive Pressure Sensitive Smart Shoe Insole for Gait Improvement of Cerebral Palsy Patients
Notice bibliographique
Résumé
Gait analysis is one of the decision-making factors for treating children with Cerebral Palsy (CP) disease. CP is a group of congenital disorders due to abnormal brain development at the fetal stage, affecting motor functions and movement. About 1,000 children are born with CP each year, and 1,500 children are diagnosed with CP between 4 to 12 years of age. A crucial point is improving the posture through gait analysis using smart insole systems. Here, an insole is designed with capacitive pressure sensors using black carbon in a disposable, non-rechargeable, alkaline 9 V battery. These sensors possess mark-able characteristics of achieving 99% linearity between weight and output capacitance value of the sensor, minimum hysteresis loss of 2 %, negligible time for the response of <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$110 \mu$</tex> s to attain 90 % output value from 10 %, and <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$161 \mu ~\mathrm{s}$</tex> to recover back 10 % when the input is removed. The virtual reality effect is presented with a Graphical User Interface of Python with real-time insole system values and color according to <tex xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">$\mathbf{4}$</tex> different pressure values. Overall, it will help to improve the biomechanics of CP patients through gait analysis of different phases.
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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 ».