XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System监测的
基于人类运动监测的仿生平行静脉结构的柔性应变传感器
摘要：近年来，应变传感器已渗透到各个领域。传感器将物理信号转换为电信号的能力在医疗保健中非常重要。但是，获得具有高灵敏度，较大工作范围和低成本的传感器仍然具有挑战性。在此Pa -per中是由双层导电网络制成的可拉伸应变传感器，包括仿生多层石墨烯 - ECOFLEX（MLG- eCoflex）底物和多层石墨烯 - 碳纳米管（MLG -CNT）复合材料上层材料。两层的联合作用导致了良好的性能，其工作范围高达580％，高灵敏度（GF因子（GF MAX）为1517.94）。此外，使用仿生静脉样结构进一步设计了压力传感器，并具有MLG -ECOFLEX/MLG -CNT/MLG -ECOFLEX的多层堆叠，以沿厚度方向获得相对较高的变形。该设备具有高传感性能（灵敏度为0.344 kPa -1），能够监测人体的小运动，例如发声和手势。传感器的良好性能以及简单的Fabri构造程序（翻转）使其具有某些应用的潜在用途，例如人类健康监测和其他人类相互作用的其他领域。
学校安全®：学校环境中使用连续血糖监测的指导
本指导文件旨在提供有关在学校环境中使用连续血糖监测仪 (CGM) 监测学生血糖的一般信息。学生的个性化糖尿病医疗管理计划 (DMMP) 由学生的糖尿病提供者或糖尿病提供者的医嘱制定和批准，其中包含在学校管理学生 CGM 的指示，学校应遵循和实施该计划。学生的个性化第 504 条、个性化教育计划 (IEP) 或其他书面安排计划应与 DMMP/提供者的医嘱一致。针对个别学生的具体问题应直接咨询学生的糖尿病护理提供者。随着新的循证研究的出现和设备获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 的批准，本文件将进行更新，因此我们鼓励您经常回来查看。
增强冷链物流：运输和存储中高级温度监测的框架
摘要：面对货物运输和存储越来越要求的，冷链物流的编排是一项关键和多方面的努力。这项研究解决了文献中的显着差距，为冷链物流内的温度监测建立了一个综合的框架，尤其着重于运输和仓储方面。管理对温度敏感商品的复杂性被涉及该部门的实体数量增大，强调了对强大的监测方法的需求。最近的全球挑战引起了一系列破坏性事件，进一步使对温度敏感商品的可靠运输变得更加复杂。鉴于这些挑战，在运输和仓储阶段进行细致的温度控制的必要性至关重要。在这方面的失误可能导致严重后果。 对现有的冷链输送系统进行了彻底的分析，并检查了在车辆货物舱和存储设施中使用的各种温度监测设备。 这项研究不仅仔细检查了当前趋势，而且还引入了新的解决方案以进行有效监测。 通过探索和评估这些要素，该研究对理论和实践领域都有显着贡献，为该领域的从业者和决策者提供了稳固的基础，并为未来的研究和指导提供了指导。 智能运输解决方案的集成，利用物联网（IoT）技术，作为增强温度监测的可靠性和效率的关键因素。鉴于这些挑战，在运输和仓储阶段进行细致的温度控制的必要性至关重要。在这方面的失误可能导致严重后果。对现有的冷链输送系统进行了彻底的分析，并检查了在车辆货物舱和存储设施中使用的各种温度监测设备。这项研究不仅仔细检查了当前趋势，而且还引入了新的解决方案以进行有效监测。通过探索和评估这些要素，该研究对理论和实践领域都有显着贡献，为该领域的从业者和决策者提供了稳固的基础，并为未来的研究和指导提供了指导。智能运输解决方案的集成，利用物联网（IoT）技术，作为增强温度监测的可靠性和效率的关键因素。此探索揭示了高级传感器技术和集成数据管理系统的必要性，该系统能够在整个冷链过程中提供实时，准确的温度读数。此外，该研究强调了整个行业中标准化协议和实践的重要性，以确保温度管理中的一致性和可靠性。总而言之，本研究中提出的框架不仅解决了冷链物流中的现有挑战，而且还为温度监测中的创新方法铺平了道路，从而增强了质量控制和在温度敏感商品的运输和存储中的安全性。
使用ECG信号进行血糖监测的非侵入性方法
摘要简介：使用连续的葡萄糖监测仪（CGM），紧密的葡萄糖监测对于糖尿病患者至关重要。现有的CGM从间质液中测量血糖浓度（BGC）。这些技术非常昂贵，其中大多数都是侵入性的。先前的研究表明，低血糖和高血糖发作会影响心脏的电生理学。但是，他们没有确定BGC和ECG参数之间的队列关系。材料和方法：在这项工作中，我们提出了一种使用表面ECG信号确定BGC的新方法。复发性卷积神经网络（RCNN）用于分段ECG信号。然后，使用两个数学方程式使用提取的特征来确定BGC。使用表面ECG信号而不是心脏内信号，已从D1NAMO数据集对04例患者进行了对04例患者的测试。结果：我们能够使用RCNN算法以94％的精度分割ECG信号。根据结果，所提出的方法能够以平均绝对误差（MAE）为0.0539估计BGC，平均平方误差（MSE）为0.1604。此外，本文已经确认了BGC和ECG特征之间的线性关系。结论：在本文中，我们提出了ECG特征来确定BGC的潜在用途。此外，我们确认了BGC和ECG特征之间的线性关系。这一事实将为进一步研究（即生理模型）打开新的观点。此外，发现指出，通过机器学习，可以将ECG可穿戴设备用于非侵入性连续血糖监测。
评估 CMV RNA ELITE MGB 试剂盒对 CMV 感染监测的效果
在征得父母知情同意后，我们从贝加莫 Papa Giovanni XXIII 医院接受肝移植的 6 名儿童（平均年龄 8 岁）身上采集了样本。大约 12 周的时间里，每周分别使用 ELITechGroup CMV DNA ELITe MGB® 试剂盒和 CMV RNA ELITe MGB® 试剂盒监测成对全血和血浆样本中的 CMV DNA 和 RNA（图 1）。检测采用 ELITe InGenius 仪器（ELITechGroup）进行（图 2）。使用 IGRA ELISpot CMV 测试追踪 CMV 特异性 T 细胞免疫，在移植前、移植后 2 周和 4 周进行。总共处理了 72 个全血和血浆样本。使用 MedCalc® 软件分析结果。
探索用于疾病筛查和健康监测的声音生物标记
最后，我要感谢我的家人，感谢你们一直以来的支持。我希望我让你们为我感到骄傲，并将继续这样做。爸爸，谢谢你们一直相信我。伊萨姆，我的哥哥，我希望我能成为你们的灵感源泉，正如你一直告诉我的那样。我最亲爱的妈妈和我的妹妹海法，这一成就，以及你们所说的成功，是对你们无尽的支持、爱和牺牲的证明。妈妈，你不懈的努力、对我的信任以及在所有挑战中陪伴着我，一直是我的力量源泉。海法，你的鼓励和陪伴让我脚踏实地，充满动力。我希望这一里程碑能带给你们和你带给我生命中的快乐和自豪一样多。我会一直努力让你们为我感到骄傲，因为你们塑造了今天的我。还有我的妹妹胡埃达，我为她感到无比自豪，你教会了我很多东西，我永远敬佩你。你的毅力、自信和取得更大成就的动力是我不断的灵感源泉。你每天都让我惊叹不已。Pitouti，我爱你。Wenti outi，wenti zeda，wenti zeda，wenti zeda……。
面部表情线索整合过程中错误监测的神经元 θ 波特征
错误监控是一种元认知过程，通过这一过程，我们能够在做出反应后检测并发出错误信号。监控我们的行为结果何时偏离预期目标对于行为、学习和高阶社交技能的发展至关重要。在这里，我们使用脑电图 (EEG) 探索了面部表情线索整合过程中错误监控的神经基础。我们的目标是研究依赖于面部线索整合的响应执行之前和之后错误监控的特征。我们遵循中额叶 theta 的假设，认为它是错误监控的强大神经元标记，因为它一直被描述为一种发出认知控制需求的信号机制。此外，我们假设 EEG 频域分量可能有利于研究复杂场景中的错误监控，因为它携带来自锁定和非锁相信号的信息。应用了一个具有挑战性的 go/no-go 扫视范式来引出错误：需要整合面部情绪信号和凝视方向来解决这个问题。我们从 20 名健康参与者处获取了脑电图数据，并在反应准备和执行期间以 θ 波段活动水平进行分析。尽管 θ 调制在错误监控过程中一直得到证实，但它开始发生的时间尚不清楚。我们发现正确和错误试验之间中额通道的 θ 功率存在差异。错误反应后 θ 波段立即升高。此外，在反应开始之前，我们观察到了相反的情况：错误之前的 θ 波段较低。这些结果表明 θ 波段活动不仅是错误监控的指标（这是增强认知控制所必需的），也是成功的必要条件。这项研究通过在复杂任务中甚至在执行反应之前就揭示与错误相关的模式并使用需要整合面部表情线索的范例，为 θ 波段在错误监控过程中的作用增加了先前的证据。
高度敏感的同轴纳米纤维面膜，用于呼吸监测的机器学习
抽象呼吸是身体的关键生理过程，在维持人类健康中起着至关重要的作用。可穿戴压电纳米纤维的呼吸监测引起了极大的关注，因为它的自力力量，高线性，非侵入性和便利性。但是，由于其机电转换效率低，传统压电纳米纤维的敏感性有限，因此很难满足医疗和每日呼吸监测要求。在这里，我们提出了一种普遍适用的，高度敏感的压电纳米纤维，其特征在于聚偏二氟化物（PVDF）和碳纳米管（CNT）的同轴复合结构，该结构称为PS-CC。基于阐明渗透效应的增强机制，PS-CC表现出出色的感应性能，高灵敏度为3.7 V/N，快速响应时间为20 ms，用于机电转换。作为概念验证，纳米纤维的膜无缝整合到面膜中，从而促进了对呼吸状态的准确识别。在一维卷积神经网络（CNN）的协助下，基于PS-CC的智能面具可以识别呼吸道和多种呼吸模式，其分类精度高达97.8％。值得注意的是，这项工作为监测呼吸道疾病提供了有效的策略，并为日常健康监测和临床应用提供了广泛的实用程序。
连续葡萄糖监测的启动与改善的血糖控制和较少的临床事件有关。
结果CGM用户接受胰岛素（n = 5,015，T1D和n = 15,706，带有T2D的15,706）和类似的非使用者数量从2015年1月1日至2020年12月31日。T1D的CGM用户（2 0.26％； 95％CI 2 0.33，2 0.19％）和T2D（2 0.35％； 95％CI 2 0.40，2 0.31％）的CGM用户的HBA 1C下降幅度明显大于12个月的t2d。在12个月后，在CGM使用者中获得HBA 1C <8和<9％的患者。在T1D中，CGM启动与降低了降级的风险显着降低（危险比[HR] 0.69; 95％CI 0.48，0.98）和全因住院治疗（HR 0.75; 95％CI 0.63，0.90）。在T2D患者中，CGM使用者（HR 0.87; 95％CI 0.77，0.99）和全因住院（HR 0.89; 95％CI 0.83，0.97）的高血糖风险降低。几个亚组（基于基线年龄，HBA 1C，降血糖风险或随访CGM使用）的反应更大。
使用低成本传感器在低收入国家进行室外 SO2 监测的相关性和可靠性
摘要：在西方世界，环境空气中的 SO 2 浓度已降至较低水平，但一些排放源（例如商船）和一些地区（例如低收入国家）仍然排放大量 SO 2 。在这些地方，SO 2 监测至关重要。然而，低收入国家无法获得昂贵的参考仪器。低成本气体传感器可能是一种替代方案，但目前尚不清楚这种测量的可靠性如何。为了评估低成本替代方案的性能，对同一 SO 2 气体传感器进行了三种不同的校准方法：（1）在古巴热带气候下进行的低成本校准；（2）在比利时进行的高端校准；（3）在比利时空气质量测量站进行的现场校准。前两种方法显示出相似的趋势，表明可以使用低成本方法校准气体传感器。现场校准因 SO 2 浓度低而受到阻碍。对于古巴西恩富戈斯的监测活动，通过低成本方法校准的低成本 SO 2 传感器似乎足够可靠。传感器的可靠性随着 SO 2 浓度的增加而增加，因此它可以在古巴而不是比利时使用。