MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017160166
■00520250211150924
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798382215068
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI30988388
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a610
■1001  ▼aLin,  Muyang.
■24510▼aWearable  Ultrasound  Systems  for  Operator-Free  Healthcare  Monitoring
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  California,  San  Diego▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a76  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-10,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Xu,  Sheng.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  San  Diego,  2024.
■520    ▼aMedical  ultrasound  is  a  powerful  tool  for  diagnosis.  However,  conventional  ultrasound  devices  suffer  from  operator  dependency  and  do  not  allow  long-term  usage.  Recent  advances  in  wearable  ultrasound  technologies  have  demonstrated  the  potential  for  hands-free  data  acquisition,  but  technical  barriers  remain  as  these  probes  require  wire  connections,  can  lose  track  of  moving  targets,  and  create  data-interpretation  challenges.  Here,  I  report  a  fully  integrated  autonomous  wearable  ultrasonic-system-on-patch  (USoP).  A  miniaturized  flexible  control  circuit  is  designed  to  interface  with  an  ultrasound  transducer  array  for  signal  pre-conditioning  and  wireless  data  communication.  Machine  learning  is  used  to  track  moving  tissue  targets  and  assist  the  data  interpretation.  I  demonstrate  that  the  USoP  allows  continuous  tracking  of  physiological  signals  from  tissues  as  deep  as  164  mm.  On  mobile  subjects,  the  USoP  can  continuously  monitor  physiological  signals,  including  central  blood  pressure,  heart  rate,  and  cardiac  output,  for  as  long  as  two  hours.  This  result  enables  continuous  autonomous  surveillance  of  deep  tissue  signals  toward  internet-of-medical-things.
■590    ▼aSchool  code:  0033.
■650  4▼aBiomedical  engineering
■650  4▼aElectrical  engineering
■650  4▼aAcoustics
■653    ▼aHealthcare
■653    ▼aSensor
■653    ▼aUltrasound
■653    ▼aWearable  electronics
■690    ▼a0541
■690    ▼a0544
■690    ▼a0986
■690    ▼a0769
■71020▼aUniversity  of  California,  San  Diego▼bNanoEngineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-10B.
■790    ▼a0033
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17160166▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books