論文の概要: A Low-Cost Portable Apparatus to Analyze Oral Fluid Droplets and
Quantify the Efficacy of Masks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02776v1
- Date: Sun, 5 Mar 2023 21:30:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 17:47:51.903338
- Title: A Low-Cost Portable Apparatus to Analyze Oral Fluid Droplets and
Quantify the Efficacy of Masks
- Title(参考訳): 口腔液滴を分析しマスクの有効性を定量化する低コスト携帯機器
- Authors: Ava Tan Bhowmik
- Abstract要約: この研究は、経口生成液滴を可視化し、追跡し、分析するための、新しい、低コストで定量的な気象学を発展させている。
検出可能な最小の液滴サイズは、高さと飛行時間と数学的に相関していた。
より小型の細孔と厚い材質のマスクの方が有効であることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Every year, about 4 million people die from upper respiratory infections.
Mask-wearing is crucial in preventing the spread of pathogen-containing
droplets, which is the primary cause of these illnesses. However, most
techniques for mask efficacy evaluation are expensive to set up and complex to
operate. In this work, a novel, low-cost, and quantitative metrology to
visualize, track, and analyze orally-generated fluid droplets is developed. The
project has four stages: setup optimization, data collection, data analysis,
and application development. The metrology was initially developed in a dark
closet as a proof of concept using common household materials and was
subsequently implemented into a portable apparatus. Tonic water and UV
darklight tube lights are selected to visualize fluorescent droplet and aerosol
propagation with automated analysis developed using open-source software. The
dependencies of oral fluid droplet generation and propagation on various
factors are studied in detail and established using this metrology.
Additionally, the smallest detectable droplet size was mathematically
correlated to height and airborne time. The efficacy of different types of
masks is evaluated and associated with fabric microstructures. It is found that
masks with smaller-sized pores and thicker material are more effective. This
technique can easily be constructed at home using materials that total to a
cost of below \$60, thereby enabling a low-cost and accurate metrology.
- Abstract(参考訳): 毎年400万人が上気道感染症で死亡している。
マスク着用は病原体を含む液滴の拡散を防ぐために重要である。
しかし,マスク有効性評価のためのほとんどの技術はセットアップが高価であり,操作が複雑である。
本研究は, 口腔液滴の可視化, 追跡, 解析を行う新しい, 低コストで定量的なメソロジーを開発した。
プロジェクトには、セットアップの最適化、データ収集、データ分析、アプリケーション開発の4つのステージがある。
メトロジーは最初、一般的な家庭用材料を用いた概念実証としてダーククローゼットで開発され、その後携帯機器として実装された。
トニックウォーターとuvダークライトチューブライトを選択し、オープンソースソフトウェアを用いた自動分析により、蛍光液滴とエアロゾルの伝播を可視化する。
各種因子の経口液滴生成と伝播の依存性を詳細に研究し,本法を用いて確立した。
さらに, 検出可能な最小の液滴径は, 高度と飛行時間に数学的に相関した。
異なる種類のマスクの有効性を評価し, 布の微細構造と関連付ける。
より小さい細孔と厚い素材のマスクの方が有効であることがわかった。
この技法は、総費用が60ドル未満の材料を使って家庭で簡単に製造でき、低コストで正確なメートル法を可能にしている。
関連論文リスト
- ChemVise: Maximizing Out-of-Distribution Chemical Detection with the
Novel Application of Zero-Shot Learning [60.02503434201552]
本研究は,簡単な学習セットから複雑な露光の学習近似を提案する。
合成センサ応答に対するこのアプローチは, 分布外の化学分析物の検出を驚くほど改善することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-09T20:19:57Z) - Superficial White Matter Analysis: An Efficient Point-cloud-based Deep
Learning Framework with Supervised Contrastive Learning for Consistent
Tractography Parcellation across Populations and dMRI Acquisitions [68.41088365582831]
ホワイトマターパーセレーション(White matter parcellation)は、トラクトグラフィーをクラスタまたは解剖学的に意味のあるトラクトに分類する。
ほとんどのパーセレーション法はディープホワイトマター(DWM)にフォーカスするが、その複雑さのため表面ホワイトマター(SWM)に対処する手法は少ない。
本稿では,2段階の深層学習に基づく新しいフレームワークであるSuperficial White Matter Analysis (SupWMA)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-18T23:07:53Z) - SOLIS: Autonomous Solubility Screening using Deep Neural Networks [0.36700088931938835]
サンプル準備は手作業で行うのが一般的である。
結晶化実験は多くの化学分野において、精製とポリモルフィックスクリーニング実験の両方で一般的である。
本研究では, 人間の化学者が試料を視覚的に評価し, 溶液中に固形物が完全に溶解したかどうかを判断する手法に着想を得た, 新規なカスケード深部モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-18T09:38:23Z) - A Survey on Masked Facial Detection Methods and Datasets for Fighting
Against COVID-19 [64.88701052813462]
新型コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、感染拡大以来、世界にとって大きな課題となっている。
この病気と闘うために、一連の人工知能(AI)技術が開発され、現実世界のシナリオに適用される。
本稿では主に、マスク付き顔検出と関連するデータセットのAI技術に焦点を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T03:28:20Z) - A Novel Home-Built Metrology to Analyze Oral Fluid Droplets and Quantify
the Efficacy of Masks [0.0]
このプロジェクトには、セットアップの最適化、データ収集、データ分析、アプリケーションが含まれる。
データ収集中、被験者はまず、摂取可能な蛍光液体(音波水)で口を湿らせて、紫外線の暗い光の下で話す、くしゃみをする。
トニックウォーター滴から発生する蛍光を可視化し、iPhone 8+カメラでスローモ(240fps)で記録し、分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-03T19:20:05Z) - Spirometry-based airways disease simulation and recognition using
Machine Learning approaches [0.0]
本研究は、スピロメーターを用いて容易に記録できる測定方法に焦点を当てる。
このフレームワークで使用される信号は、肺の線形複区画モデルを用いてシミュレートされる。
抵抗パラメータと弾性パラメータを変化させることで、健康、線維症、喘息呼吸をシミュレートしたデータサンプルが実現される。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-08T08:01:18Z) - CapillaryNet: An Automated System to Analyze Microcirculation Videos
from Handheld Vital Microscopy [0.5249805590164902]
従来の研究では、毛細血管密度と流量速度は訓練された専門家によって手動で評価されています。
CapillaryNetは、人間が撮影した時間の0.1%未満で、訓練を受けた研究者に匹敵する精度で毛細血管を検出します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-23T13:14:47Z) - Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in
Microfluidic Single-cell Cultivation [63.94623495501023]
我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。
具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T08:36:51Z) - Accelerating Antimicrobial Discovery with Controllable Deep Generative
Models and Molecular Dynamics [109.70543391923344]
CLaSS(Controlled Latent attribute Space Smpling)は、分子の属性制御のための効率的な計算手法である。
深層学習分類器と原子論シミュレーションから得られた新しい特徴を併用して, 生成分子を付加的なキー属性としてスクリーニングする。
提案手法は, 強い広帯域能を有する非毒性抗菌性ペプチド(AMP)を設計するためのものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-22T15:57:58Z) - Detecting Parkinsonian Tremor from IMU Data Collected In-The-Wild using
Deep Multiple-Instance Learning [59.74684475991192]
パーキンソン病(英: Parkinson's Disease、PD)は、60歳以上の人口の約1%に影響を与える徐々に進化する神経学的疾患である。
PD症状には、震動、剛性、ブレイキネジアがある。
本稿では,スマートフォン端末から受信したIMU信号に基づいて,PDに関連するトレモラスなエピソードを自動的に識別する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-06T09:02:30Z) - Generalizable semi-supervised learning method to estimate mass from
sparsely annotated images [0.22940141855172036]
本研究では,サトウキビを収穫機でリアルタイムに走らせながら,サトウキビの質量を正確に推定できる視覚システムの開発と試験を行う。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、サトウキビの質量を正確に把握し、古いボリュームベースの手法を超えることに成功した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-05T18:13:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。