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可穿戴的自动外部除颤器
描述性叙事性心脏骤停（SCA）是冠状动脉疾病患者中最常见的死亡原因。当一个人的心律进入一个称为心室纤颤的不协调的电活动时，心脏会抽搐，无法有效地抽血。当患者的心脏似乎停止跳动时，这种情况通常伴随着严重的心脏病发作。除颤器通过给心脏受控的电击来起作用，希望将其扭动回常规节奏。植入式心脏逆转除颤器（ICD）已被证明有效地降低了SCA幸存者的死亡率和记录的恶性心室心律不齐的患者。最近，通过报告降低患有心室心律失常风险的患者的死亡率（例如先前心肌梗塞（MI）和射血分数降低的患者）的死亡率降低，可以扩大ICD的使用。ICD由心脏中的可植入铅组成，这些导线连接到胸部或腹部皮肤下方植入的脉搏发生器。ICD放置是一种较小的外科手术程序，将ICD设备放置在胸壁上的皮肤下方，并经par固型心脏铅。ICD放置的潜在不利影响是出血，感染，气胸以及不必要的反击的传递。可穿戴的心脏逆变器纤维纤维器是一种外部设备，旨在执行与ICD相同的任务，而无需侵入性过程。它由一个背心组成，该背心在患者的衣服下面不断磨损。该背心的一部分是包含心脏监测电极的“电极带”，以及带来反震的治疗电极。背心连接到带有电池组和警报模块的显示器，该电池组戴在患者皮带上。监视器包含解释心律的电子设备，并确定何时需要反击。警报模块通过灯光或语音消息提醒患者对某些情况，在此期间，有意识的患者可以中止或延迟冲击。
哮喘患者的智能可穿戴监测系统
• 医疗保健管理人员评估哮喘患者的护理质量和成本 2. 拟议系统 哮喘监测系统围绕微控制器设计，用于收集、发送和接收来自不同传感器和外部服务器的信息。该架构设计的目的是提供更便捷的信息和服务访问、更好的患者医疗保健服务、透明和高效地使用医疗保健资源，以及医院方面在出现呼吸系统疾病时做出快速反应。通过监测可能引发哮喘的因素可以预防症状。因此，非常需要有一个系统可以定期监测空气参数，并在这些因素可能引发呼吸系统疾病时向患者发出警告。
节奏：可穿戴鞋设备-IJRPR
Rhythmdrop是一个创新的平台，可以合并技术和创造力，以重新定义我们如何体验音乐。通过整合可穿戴技术和物联网（IoT），它将物理运动转变为动态的音乐作品。连接到鞋子的可穿戴设备捕获了用户的动作，使他们可以进行互动和沉浸式的音乐之旅，其动作直接影响了声音的发电。节奏的核心是基于运动是人类表达的基本方面的观念。使用加速度计和陀螺仪等传感器记录运动数据，使用户能够通过日常活动创建音乐。无论是跳舞，锻炼还是步行，每个运动都会有助于独特的音景，使音乐创作易于访问和愉悦。节奏通过鼓励体育锻炼和艺术自我表达来增强用户参与度。通过实时数据处理和低延迟通信，系统可确保音乐输出能够响应且适应用户的动作，从而促进运动和声音之间的无缝连接。这种技术的整合创造了一种个性化且不断发展的音乐体验，可适应个人创造力。超出其艺术潜力，节奏
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。
开源可穿戴 AI - 来自维基百科，免费...
遵循维基百科的文体准则，本文包含对现有和不存在术语的交叉链接和引用。现有术语和概念用蓝色超链接表示，可将读者引导至相应维基百科页面或参考资料中的真实信息。不存在或虚构的术语（据我们所知尚未确定）用紫色标识，类似于维基百科表示应该存在但尚未存在的页面的方式。有时，本文会出于文体目的引用维基百科的引用准则，例如“[需要引用]”。这种方法增强了文章与维基百科编辑准则的联系，并使用交叉引用来增强读者的理解和获取更多信息。
人工智能可穿戴设备采用的决定因素
波兰 摘要：可穿戴设备已成为人类生活的自然元素，决定了我们感知、理解和体验世界的方式。它们富含人工智能元素，将改变我们的习惯，将我们带入世界的数字维度——一个人与技术之间不间断互动的空间。因此，在消费领域有效使用人工智能可穿戴设备仍有新的想法。本文的主要目的是研究人工智能可穿戴设备接受度的决定因素，特别强调消费者与技术之间关系的强度和性质。UTAUT2 模型用于此目的。本文是对该领域先前思考和分析的延续；同时，它构成了对采用人工智能可穿戴设备相关问题的研究的初始阶段。 关键词：可穿戴技术、人工智能、消费者、增强智能、营销。
可穿戴技术小小静修会
摘要 在便携式睡眠技术快速发展的背景下，前所未有的机遇与复杂的新挑战并存。研究人员、临床医生和技术开发人员可以通过合作并加深对良好和不良睡眠者与这些技术的关系的理解而获益匪浅。本次会议将重点介绍对加拿大代表性样本中使用便携式睡眠技术的调查数据。会议将概述一些关于在研究中整合不同级别的活动记录仪设备的建议。会议还将讨论一些新型可穿戴和近距离睡眠追踪器的临床应用。会议将规划加拿大睡眠研究联盟正在投资的计划，以激发对潜在合作领域的思考。
可穿戴超分辨率肌肉-机器接口
肌肉是所有人类行为的执行器，从日常工作和生活到交流和情感表达。肌动图记录来自肌肉活动的信号，作为机器硬件和人类湿件之间的接口，允许直接和自然地控制我们的电子外围设备。尽管最近取得了重大进展，但传统的肌动图传感器仍然无法实现所需的高分辨率和非侵入式记录。本文对最先进的可穿戴传感技术进行了批判性回顾，这些技术以高空间分辨率（即所谓的超分辨率）测量深层肌肉活动。本文根据这些肌动图传感器在测量肌肉活动时记录的不同信号类型（即生物力学、生物化学和生物电）对这些肌动图传感器进行分类。通过描述每个肌动图传感器的特点和当前发展以及优点和局限性，研究了它们作为超分辨率肌动图技术的能力，包括：（i）传感单元的非侵入性和高密度设计及其对干扰的脆弱性，（ii）检测极限以记录深层肌肉的活动。最后，本文总结了这一快速发展的超分辨率肌动图领域的新机遇，并提出了有希望的未来研究方向。这些进步将使下一代肌肉-机器界面能够满足医疗保健技术、辅助/康复机器人和扩展现实的人体增强等现实生活中的实际设计需求。
可穿戴电子纺织品的闭环回收
可穿戴的电子纺织品（电子纹理）正在通过创新应用来改变个性化的医疗保健。然而，将电子设备集成到纺织品中，以使电子废物的迅速增长的电子废物（电子废物）和纺织品回收迅速增长，这是由于混合材料所需的复杂的回收和处理过程，包括纺织品纤维，电子材料和组件。在这里，通过融合了基于石墨烯的电子纹理的热 - 自由解析，以将其转换为石墨烯样的电式回收粉末，以据报道可穿戴电子纹理的第一个闭环回收。然后，一种可伸缩的干燥涂层技术用于再现基于石墨烯的可穿戴电子纹理，并将其潜在的医疗保健应用作为捕获电动员电脑（ECG）信号和温度传感器的可穿戴电极。此外，基于再生石墨烯的纺织品超级电容器强调了它们作为可持续储能设备的潜力，保持了显着的耐用性并在1000个周期后保持≈94％的电容，而面积电容为4.92 MF CM-2。这种可持续的闭环回收电子纹理的回收展示了其重新利用为多功能应用的潜力，从而促进了一种圆形方法，从而在极度阻止了环境影响负面影响并减少了土地填充。
可穿戴传感器的混合方法研究
背景：妊娠糖尿病（GDM）是孕妇及其子女的健康风险。针对GDM管理的远程医疗干预措施已被证明是有效的，但他们仍然需要医疗保健专业人员提供指导和反馈。 已提出了可穿戴传感器的反馈来支持GDM的自我管理，但尚不清楚如何在临床护理中设计自我跟踪。 目的：本研究旨在研究如何通过在没有医疗保健人员帮助的情况下对连续血糖和生活方式因素进行自我追踪来支持GDM的自我管理。 我们从自我发现（即，葡萄糖水平和生活方式之间的学习关联）和用户体验观点研究了全面的自我追踪。 方法：我们进行了一项混合方法研究，其中GDM（n = 10）的女性使用连续的葡萄糖监测仪（CGM； Medtronic Guardian）和3个体育活动传感器：活动手链（Garmin Vivosmart 3），髋关节worn传感器（UKK EXSED）和电压摄影传感器（hip-worn）传感器（ukk exsed）和电压摄影传感器（第一张）。 我们从传感器中收集数据，使用后，参与者参加了有关可穿戴传感器的半结构化访谈。 使用统一的技术接受和使用理论（UTAUT）问卷评估了可耐磨性传感器的可接受性。 此外，用3天的食物日记收集了母体营养数据，并使用日志收集了自我报告的体育活动数据。 我们确定了使用CGM和体育活动传感器的数据来支持GDM中的自我发现的新挑战。针对GDM管理的远程医疗干预措施已被证明是有效的，但他们仍然需要医疗保健专业人员提供指导和反馈。已提出了可穿戴传感器的反馈来支持GDM的自我管理，但尚不清楚如何在临床护理中设计自我跟踪。目的：本研究旨在研究如何通过在没有医疗保健人员帮助的情况下对连续血糖和生活方式因素进行自我追踪来支持GDM的自我管理。我们从自我发现（即，葡萄糖水平和生活方式之间的学习关联）和用户体验观点研究了全面的自我追踪。方法：我们进行了一项混合方法研究，其中GDM（n = 10）的女性使用连续的葡萄糖监测仪（CGM； Medtronic Guardian）和3个体育活动传感器：活动手链（Garmin Vivosmart 3），髋关节worn传感器（UKK EXSED）和电压摄影传感器（hip-worn）传感器（ukk exsed）和电压摄影传感器（第一张）。我们从传感器中收集数据，使用后，参与者参加了有关可穿戴传感器的半结构化访谈。使用统一的技术接受和使用理论（UTAUT）问卷评估了可耐磨性传感器的可接受性。此外，用3天的食物日记收集了母体营养数据，并使用日志收集了自我报告的体育活动数据。我们确定了使用CGM和体育活动传感器的数据来支持GDM中的自我发现的新挑战。结果：我们发现CGM是自我发现过程的最有用的传感器，尤其是当葡萄糖和营养摄入之间的学习关联时。这些挑战包括（1）在不同的应用中分散葡萄糖和体育活动数据，（2）缺乏重要的可跟踪特征，例如轻度体育锻炼和步行以外的其他身体活动，（3）在不同的可穿戴身体活动传感器以及CGMS之间的数据之间差异，CGMS和毛细血管的毛细血管葡萄糖计和（4）在跨性别和（4）差异的量化和（4）差异的量化和（4）差异。我们发现传感器的身体位置是测量质量和偏好的关键因素，最终是收集数据的挑战。例如，与髋关节磨损的传感器相比，使用腕部戴的传感器更长。一般而言，可穿戴传感器的接受程度很高。