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World File Search System健康监测
可伸展的热电发电机，用于自有权力可穿戴健康监测
随着连续可穿戴的生理监测系统在医疗保健方面变得更加普遍，因此对可以在长时间持续时间可持续能够可持续使用电源的无线传感器和电子设备的功率来源。使用热电发生器（TEG）收集可穿戴能量，其中人体加热转化为电能，这是一种有希望的方法来延长无线操作并解决电池寿命的问题。在这项工作中，引入了高性能TEG，将3D打印的弹性体与液态金属环氧聚合物复合材料和热电半导体相结合，以实现与人体的弹性合规性和机械兼容性。热电特性在能量收集（seebeck）和主动加热/冷却（毛皮）模式中都具有特征，并检查在各种条件下（例如坐着，步行和跑步）的可穿戴能量收获的性能。在户外行走时戴在用户的前臂上时，TEG阵列能够使用光子传感器收集光摄影学（PPG）波形数据，并使用板载蓝牙蓝牙低能（BLE）无线电器将数据无线传输到外部PC。这代表了在可持续磨损的智能电子产品的道路上向前迈出的重要一步。
卫生型甘蔗健康监测，卫星光谱和机器学习：评论
由于对卫星图像的可及性提高，对大规模作物监测的研究蓬勃发展。使用基于卫星的光谱和机器学习（ML）（ML），该评论研究了甘蔗健康监测以及疾病/虫害检测中先前未探索和探索的区域。它讨论了系统开发中的关键考虑因素，包括相关的卫星，植被指数，ML方法，影响甘蔗反射率，最佳生长条件，常见疾病和传统检测方法的因素。许多研究强调了农作年龄，土壤类型，视角，水含量，最近的天气模式和甘蔗种类等因素如何影响光谱反射率，从而通过光谱法影响健康评估的准确性。但是，文献中尚未完全考虑这些变量。此外，目前的文献缺乏ML技术和植被指数之间的全面比较。本综述解决了这些差距，并讨论了，尽管目前的发现表明，ML驱动的卫星光谱系统有可能监测甘蔗健康，但进一步的研究至关重要。本文对先前的研究进行了全面的分析，以帮助释放这种潜力并使用卫星技术发展有效的甘蔗健康监测系统。
分布式光纤传感器用于复合压力容器的结构健康监测
摘要理由化疗诱导的认知障碍（CICI），化学邻磷脂和化学杂志是化学治疗剂影响癌症患者/幸存者的精神功能障碍的常见术语。CICI表现为短期/长期记忆问题和延迟的心理处理，这会干扰一个人的日常活动。了解CICI机制有助于开发可能减轻疾病状况的治疗干预措施。动物模型促进了批判性评估，以阐明基本机制，并构成验证不同治疗假设和策略的组成部分。目标需要对科学文献进行有条理的评估，以了解与化学治疗剂在不同的临床前研究中使用的认知变化。这篇评论主要强调了动物模型，其动物模型是通过各种化学治疗剂单独并结合使用的，其提出的机制导致了认知功能障碍。本综述还指出，健康动物中化学探针的分析，以了解在没有肿瘤和承重肿瘤动物中干预措施的机制，以模仿人类癌症条件，以筛查潜在的候选药物针对Chemobrain。结果在健康和承重肿瘤的动物中证明了由于常用化学治疗剂的大量记忆不足。空间和情感认知障碍，神经营养蛋白的改变，氧化和炎症标志物以及长期增强的变化在不同动物模型中通常会发生变化。结论障碍是癌症化学疗法的严重副作用之一。由于不同趋势改变行为和生化参数的趋势的化学治疗剂机制不同，化学疗法可能会带来明显的风险，从而导致健康和耐肿瘤动物的记忆障碍。
Piezo-Tribo双重效应杂交纳米生成剂用于健康监测
多年来，用于健康监测的纳米生成器已经变得越来越有吸引力，因为它们提供了一种成本效益且连续的方式，可以成功地测量一个人周围/周围/周围/周围/周围的环境变化。使用此类传感器可以积极影响医护人员诊断和防止生命的状况的方式。最近，混合纳米生成剂（HBNG）的双重压电效应已成为研究主题，因为它们可以提供大量数据，这对于医疗保健非常重要。但是，在健康监测中对这些HBNG的现实利用仍然很小。本综述涵盖了压电三效性HBNG，用作传感器来测量人体的不同运动和变化，例如血液循环，呼吸和肌肉收缩。Piezo-Tribo双效应HBNG适用于各种医疗设置，作为为非侵入性传感器提供动力的一种手段，提供了持续的患者监测的能力而不会干扰用户的运动范围或舒适性。本评论还打算建议HBNG的未来改进。其中包括合并表面修饰技术，利用纳米线，纳米颗粒技术和其他化学表面修饰方式。这些改进可以在HBNG的电输出方面做出重大贡献，并且可以增强其在健康监测领域的应用前景，以及各种体外/体内生物医学应用。虽然是一个有希望的选择，但仍缺乏改进的HBNG。本评论还讨论了到目前为止阻止的技术问题，即这些传感器的真正使用。
使用数字解决方案和结构健康监测进行海上结构完整性管理
1.执行摘要 7 2.介绍 8 2.1 背景 8 2.2 NCS 的监管要求 9 3.PSA 项目 10 3.1 目标 10 3.2 工作范围 10 3.3 限制和假设 10 3.4 项目执行描述 11 4.现有的数字解决方案和结构完整性管理规范和标准 12 4.1 概述 12 4.2 现有规范和标准 13 4.3 观察和讨论 15 4.4 总结 16 5.用于数据收集的传感器技术 17 5.1 概述17 5.2 使用传感器技术的背景 17 5.3 传感器技术 20 5.4 观察和讨论 22 5.5 总结 23 6.构建使用数字解决方案和 SHM 进行完整性管理的框架 24 6.1 概述 24 6.2 框架 24 6.3 结构监测系统的预研究和设计 26 6.4 级别 1 – 筛选和诊断 27 6.5 级别 2 – FE 模型更新 29 6.6 级别 3 – 负载模型更新 30 6.7 级别 4 – 不确定性的量化 31 6.8 级别 5 – 变化检测（损伤检测） 33 6.9 框架总结 34 7.价值创造和实际示例实施 35 7.1 概述 35 7.2 实际实施示例 36 8.参考文献 40
Piezo-Tribo双重效应杂交纳米生成剂用于健康监测
摘要：发病时期和基线尾状尾状多巴胺能神经治疗是公认的帕金森氏病认知障碍的危险因素（PD），在确定其对认知结果的相对贡献方面提出了挑战。这项研究的目的是评估年龄在发病时期和基线尾状多巴胺能与PD患者早期认知缺陷的结合。我们检查了基线多巴胺能纹状体功能障碍（使用[123 I] -FP-CIT SPECT进行测量），疾病发作的年龄和使用128名药物PD患者的神经心理学表现，使用77个健康对照（HC）的胰pd脉PD患者（HC）的pd pd患者的神经心理学表现进行了比较探索的相比探索损失。此外，我们研究了尾状尾状的年龄和DAT结合价值是否可以独立预测7年随访的中位数的认知变化。[123 I] -fp-cit-spect结合值在PD和HC中与年龄均具有显着的负相关性，但是在PD中，老化与尾巴的陡峭坡度相比，与pe骨相比。发病时期和较低的尾状摄取年龄与基线特定神经心理学测试的全球认知功能和表现较差有关，并证明是随访时认知功能障碍的重要独立预测指标。我们的发现证实了年龄对[123 I] -FP-CIT结合的差异影响，在从头pd患者的纹状体子区域中的结合。值得注意的是，我们发现甲状腺中多巴胺能结合的年龄相关的损耗少于尾状结合，这反映了鬼螺补偿机制的叠加，并且旧发作PD患者的倾向增加了，以产生认知障碍。
1. Dragoljub VUJIC 飞机设计和结构健康监测中的无线传感器网络
1. 塞尔维亚贝尔格莱德军事技术学院 摘要：航空工业面临着降低运营和维护成本的诸多挑战。降低这些成本的可能方法之一是引入无线传感器网络 (WSN)。WSN 已经在安全关键和非安全关键分布式系统中找到了多种应用。本文讨论了 WSN 在飞机结构健康监测中的应用。特别关注了使用市场上现有组件的 WSN 设计问题。 关键词：无线传感器网络、飞机结构健康监测、微机电系统、基于状态的维护、传感器节点 介绍 飞机的重量直接影响运营成本。目前，飞机重量减轻一磅意味着每架飞机每年可节省 100 美元。航空工业在减轻重量方面进行了许多创新。多年来，机身中复合材料、混合材料和先进铝合金的比例大幅增加，实现了显著的重量效益。然而，由于保守的设计理念仍然盛行，复合材料、混合材料和先进铝合金的全部潜力尚未实现，因为材料允许量大幅减少。必须提高对这些先进材料的疲劳、裂纹/分层识别/增长和损伤容限特性的评估信心。这将有助于减少当前飞机结构设计中的保守性，从而实现细长的飞机机身结构。在过去十年中，无线传感器网络 (WSN) 已成功应用于许多工程领域，例如：结构健康监测 (SHM)、工业应用、环境监测、交通控制、健康应用等。本文讨论了 WSN 在飞机结构健康监测中的应用。
未来的方向：健康监测中智能生化可穿戴设备的未来是什么？
下一代非侵入性生化可穿戴设备通过提供实时的，连续监测生化标记来改变医疗保健。非侵入性方法包括智能纹身，微针贴片，可穿戴生物传感器，可透气的生物电子学，可植入的传感器，智能纺织品和智能隐形眼镜。可以通过关键标记来检测到个人健康状况的全面图片，例如葡萄糖，乳酸，皮质醇和挥发性有机化合物（VOC）（VOC），从汗水，唾液，眼泪，呼吸，呼吸和源自质量（ISF），基于这些，非侵入性和微型侵入性生物传感器。通过将AI和大数据分析与早期疾病检测和主动健康管理相结合，可以将它们与AI和大数据分析相结合，从而可以增强其功能。本研究探讨了未来派生化可穿戴设备的潜力，其当前状态，潜在的技术，潜在的相关应用和挑战，以及它们作为个性化医疗保健中的变革解决方案的定位，以重新确定医疗保健监测的未来。
利用热电发电机为可穿戴健康监测传感器供电的能量收集面罩
简介：近几十年来，人们对可穿戴设备的兴趣与日俱增，因为它们能够远程实时监测患者的生命体征 [1]。大多数可穿戴设备的功能仅依赖于电池供电。为了解决这一限制，必须开发出对可穿戴设备非常高效的能量收集系统 [2]。能量收集是收集、转换和输送任何设备可用能量的系统过程。近年来，研究人员已经展示了各种类型的机械能量收集器作为可穿戴平台，包括高度可拉伸的压电能量收集器 [3, 4]、柔性压电纳米发电机 [5, 6] 和基于皮肤的摩擦电纳米发电机 [7]。此外，热能也可以成为可穿戴能量收集应用的可靠来源，因为它的温度恒定在 37°C 左右 [2]。热电发电机 (TEG) 的工作原理是塞贝克效应，可以有效地将设备热侧和冷侧之间的热梯度转换为电能 [8, 9, 27]。人体是一个持续的热量发生器，人体和周围环境之间通常存在温差 [10]。较低的环境温度、空气对流或佩戴者活动较多可以显著增加所收集的能量 [11]。如果 TEG 可以收集人体释放的所有热量（根据身体活动不同，热量范围从 60 到 180 W），则产生的功率将在 0.6–1.8 W 左右 [12]。这个功率足以为许多可穿戴传感器提供能量。近年来，还开发了柔性 TEG，例如 Ren 等人报道的自修复 TEG 系统 [13]。可穿戴热电技术的显著现代应用包括但不限于手表式热电和血氧仪、柔性热电心电图检测器、热电助听器、温度检测设备和智能服装系统 [14]。可穿戴和可植入设备领域（包括生物医学传感器）因其在健康监测、疾病预防、诊断和治疗中的关键应用而引起了人们的极大兴趣 [15]。研究人员展示的可穿戴生物医学传感器技术的最新进展包括但不限于被动无线呼吸传感器、耳内脑电图系统和用于闭环深部脑刺激的无线唤醒/睡眠识别腕带 [16–18]。然而，电池的有限容量和相当大的物理尺寸分别对其寿命和整体尺寸造成了限制。Dagdeviren 等人（2017 年） [19] 和 Zhang 等人（2018 年） [20]。 （2021）[20] 表明从生物体中获取能量是一个可行的解决方案，主要强调自供电生物医学设备的开发。
利用机器学习技术通过可穿戴设备对运动员进行基于物联网的健康监测
物联网 (IoT) 的快速发展和扩张为医疗保健行业带来了巨大的希望。目前，运动中的健身追踪器、无线技术和身体传感器对医疗保健系统的日常性能和可靠性有重大影响。在从精英运动员到患者的各种群体中，可穿戴设备在评估生理参数、促进健康和提高锻炼依从性方面变得越来越重要。本文旨在确定运动医学诊所和团队表现服务，并改进技术的使用，以帮助运动员重返各种运动。提出了机器学习方法，以有效优化测试和监测运动员的健康状况。来自健康物联网的可穿戴传感器数据是机器学习可以解锁的丰富信息来源。这项工作的关键创新之处在于物联网、可穿戴设备和机器学习算法的集成，以实现对运动员的全面和持续的健康监测。目标是增强运动员的健康，预防伤害，优化训练计划，提高整体表现。因此，本研究介绍了基于物联网的可穿戴传感器智能手表，用于运动员的持续健康监测系统。基于机器学习的集成朴素贝叶斯分类器 (ENBC) 用于预测运动员的健康活动。研究结果表明，基于机器学习的分类的平均准确率为 98.63%，与其他传统方法相比，准确率较高。本研究中描述的机器学习方法无疑是其他方法中最有效、最可靠、最准确的。使用智能手表监测一个人的运动健康越来越受欢迎，因为它价格低廉、佩戴方便，并且符合消费者心理。