Mitigating Thermal Expansion Effects in Silicone-Coated Pelvic Floor Muscle Dynamometer
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Various types of sensors, such as dynamometers, have been developed to assist in strengthening the pelvic floor muscles, aiming to improve the quality of life for women affected by urinary incontinence. This paper presents silicone encapsulation method for portable vaginal dynamometers that minimizes force measurement drift caused by thermal expansion mismatch between the silicone and the dynamometer housing due to body temperature. Methods: The encapsulation process involves two steps. First, based on the size and shape of the dynamometer, a mold is created to form a cured silicone sleeve slightly larger than the sensor. This sleeve is then slid over the dynamometer. A second silicone layer is subsequently applied over the sleeve and any exposed surfaces of the dynamometer. The dynamometers were tested in air and water at 40 °C to simulate thermal conditions and assess the force measurement drift at body temperature. Results: The proposed method limited the force drift to 0.014 N -a significant reduction compared to the 5 N observed when the silicone was directly applied to the dynamometer surface. This demonstrates the effectiveness of the two-layer encapsulation in mitigating the impact of thermal expansion on the measured force. Significance: This may pave the way to accurate personal pelvic dynamometers for at-home and personalized pelvic muscle training.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».