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心力衰竭患者的铁缺陷型静脉铁和SGLT2抑制剂，射血分数降低
Actraphy通过含有加速器的可穿戴设备提供了客观的体育活动量度。它有可能克服以固定（通常是数量的）时间点捕获的运动测试的局限性和专利人的主观性质。通过动作法捕获的体育活动可以被视为提供了身体功能的互补方面，该方面与患者报告或运动测试所捕获的互补方面。Actraphy可以补充当前的临床结果评估（COA），以对HF患者的功能状况进行更全面的评估。图1，针对患者的能力（运动测试），他们认为自己做的事情（问卷）以及他们实际做的事情（Actigraphy）。
交叉任务多分支视觉变压器，用于面部表情和戴面膜分类
1美国卡内基梅隆大学2菲律宾大学3美国华盛顿大学4中，中国5个美国北亚利桑那大学 *美国北亚利桑那大学 * Zhu，Armando，Armando，电子邮件：armandoz@alumni.cmu.cmu.edu摘要：戴着面具的挑战，戴着面貌的挑战，在构成面貌的挑战时，曾经构成了攻击的范围，以掩盖面对面的攻击（fer）。在本文中，我们提出了一个统一的多分支视觉变压器，用于面部表达识别和戴面罩的分类任务。我们的方法提取了两项任务的共享功能，该功能使用获得多尺度特征表示的双分支体系结构。此外，我们提出了一个交叉任务融合阶段，该阶段可以使用单独的分支为每个任务处理令牌，同时使用交叉注意模块交换信息。我们提出的框架通过简单而有效的交叉任务融合阶段使用单独的网络来降低了整体复杂性。广泛的实验表明，我们所提出的模型在面部表情识别和面部掩码戴上分类任务方面的表现要好于或使用不同的最新方法。
无线洞察认知健康：阿尔茨海默氏症通过超薄可穿戴天线的检测的范式转移
1阿拉伯联合酋长国扎耶德大学技术创新学院2号电气工程系，萨特国王大学，利雅得国王大学，沙特阿拉伯11451，沙特阿拉伯3 3号电子和通信工程系运输，开罗，开罗11799，埃及5沃尔夫森磁化中心，加定大学的加定大学工程学院，CF10 3AT CADCIFF，英国6，英国6号电子和通信工程系，阿拉伯科学，技术与海上交通学院，CAIRO 451913，CAIRO 451913，埃及7部埃及8高级工程技术学院，El-Tagmoe El-Khames，新开罗市11765，埃及
通过可穿戴技术监控的远程心率变异性生物反馈：开放标签的预期可行性研究
1 1美国纽约州西奈山伊坎医学院的胃肠病学部，纽约州纽约州，美国2 Windreich人工智能和人类健康部，纽约州西奈山的伊卡恩医学院，纽约，纽约州纽约山，美国纽约州纽约州山上的数字医学，伊卡尼山，纽约州山山，伊卡尼山，伊卡尼山，伊卡尼山。工程与成像研究所，美国纽约州西奈山医学院8美国纽约州西奈山的伊坎医学院查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所，美国纽约州，美国9号诊断，分子和介入放射学系，纽约州西奈山的伊坎医学院1美国纽约州西奈山伊坎医学院的胃肠病学部，纽约州纽约州，美国2 Windreich人工智能和人类健康部，纽约州西奈山的伊卡恩医学院，纽约，纽约州纽约山，美国纽约州纽约州山上的数字医学，伊卡尼山，纽约州山山，伊卡尼山，伊卡尼山，伊卡尼山。工程与成像研究所，美国纽约州西奈山医学院8美国纽约州西奈山的伊坎医学院查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所，美国纽约州，美国9号诊断，分子和介入放射学系，纽约州西奈山的伊坎医学院
FETCH：EEG 可穿戴系统中快速有效的通道选择技术
可穿戴生物医学系统的快速发展如今使得实时监测脑电图 (EEG) 信号成为可能。这些信号的采集依赖于电极。这些系统必须应对设计挑战，即选择一组在性能和可用性约束之间取得平衡的最佳电极。从更大的电极集合中搜索最佳电极子集是一个具有组合复杂性的问题。虽然现有研究主要集中于仅探索有限组合的搜索策略，但我们的方法提出了一种计算效率高的方法来探索所有组合。为了避免为每种组合训练模型所带来的计算负担，我们利用了一种受小样本学习启发的创新方法。值得注意的是，该策略涵盖了所有可穿戴电极组合，同时与在每种可能的组合上重新训练网络相比，显著减少了训练时间。在癫痫发作检测任务中，所提出的方法在使用八个电极的配置下实现了 0.917 的 AUC 值。这一性能与之前的研究结果相当，但实现所需的时间却少得多，将原本需要数月才能完成的过程在单个 GPU 设备上缩短为数小时。我们的工作可以全面探索可穿戴生物医学设备设计中的电极配置，从而获得可提高性能和实际可行性的见解。
教育中可穿戴生物传感器技术
摘要：在过去的十年中，可穿戴生物传感器技术（WBT）已成为教育系统中的一种变革性工具。这项系统的审查包括对教育环境中WBT利用的全面分析（2012-20222），突出了该领域的发展，通过整合技术来解决特定的教育挑战，以解决教育的挑战，以解决特定的教育挑战，例如增强学生的互动，增强学生的互动，监测和认知的学习体验，并改善了学习经验，并改善了学生的实时和教育者，并提供了实时的成员和返还返还者，并提供了返回学生。通过探索这些方面，本评论阐明了WBT对学习未来的潜在影响。根据PRISMA指南进行了对包括Google Scholar和Scopus在内的主要学术数据库的严格搜索。相关研究。使用既定工具评估了所选文章的方法论质量和偏见。数据提取和合成的过程遵循结构化框架。关键发现包括从理论探索到实际实施的转变，而脑电图是主要的测量，旨在探索精神状态，生理结构和教学效果。可穿戴生物传感器正在显着影响教育领域，这是教育工作者的重要资源，也是学生的工具。他们的政策有可能通过捕获生物识别数据的传感器来改变和优化学术实践，从而实现指标和模型，以了解学术环境中学生和教授的发展和表现，并了解学习过程。
可穿戴光电容积描记法传感器先进材料的制备、特性及应用的系统综述
可穿戴光电容积描记法传感器中先进材料的制造、特性和应用的系统评价 Mathew, J., Zheng, D., Xu, J. 和 Liu, H. 已发布 PDF 并存放在考文垂大学的资料库中 原始引用：Mathew, J, Zheng, D, Xu, J 和 Liu, H 2024, 《可穿戴光电容积描记法传感器中先进材料的制造、特性和应用的系统评价》，先进电子材料，卷（印刷中），2300765，页（印刷中）。 https://dx.doi.org/10.1002/aelm.202300765 DOI 10.1002/aelm.202300765 ISSN 2199-160X ESSN 2199-160X 出版商：Wiley 这是一篇根据知识共享署名许可条款的开放获取文章，允许在任何媒体中使用、分发和复制，只要对原始作品进行适当的引用。
通过迁移学习和可穿戴脑电图技术提高脑机接口的性能、校准时间和效率
摘要 — 脑机接口 (BMI) 已成为辅助技术的变革力量，通过实现设备控制和促进功能恢复，为运动障碍患者提供了帮助。然而，持续存在的会话间差异性挑战带来了重大障碍，每次使用时都需要耗时的校准。除此之外，当前设备的低舒适度进一步限制了它们的使用。为了应对这些挑战，我们提出了一种综合解决方案，将基于 CNN 的微型迁移学习 (TL) 方法与舒适的可穿戴 EEG 头带相结合。这种新型可穿戴 EEG 设备在头带上放置了柔软的干电极，并能够进行机载处理。我们获取了多个会话的运动 EEG 数据，并使用 TL 实现了高达 96% 的会话间准确度，大大缩短了校准时间并提高了可用性。通过每 100 毫秒在边缘执行一次推理，该系统估计可实现 30 小时的电池寿命。舒适的 BMI 设置配有微型 CNN 和 TL，为未来的设备持续学习铺平了道路，这对于解决会话间差异和提高可用性至关重要。索引术语 — 脑机接口、EEG、可穿戴医疗保健、可穿戴 EEG、深度学习、迁移学习
可穿戴的增强和替代通信设备（...
竞争优势：• 协同模式融合：EG 和 BCI 模式的利用和同步为系统提供了更高水平的适应性和可靠性。• 精度增强：利用 MR 输入输出动态以及复杂的标签映射方法，系统可实现出色的实时精度。• 整体学习整合：除了单纯的交流之外，该创新还通过提供广泛的词汇和 AI 驱动的见解，成为教育的载体。• 随时可用：原型设计成便携式头盔的形式，既实用又符合人体工程学