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Enregistrement W1000282147 · doi:10.1118/1.4925467

MO‐F‐CAMPUS‐I‐01: EIT Imaging to Monitor Human Salivary Gland Functionality: A Feasibility Study

2015· article· en· W1000282147 sur OpenAlexaff
Kirpal Kohli, Anand Karvat, J. Liu, K. Gopala Krishnan

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrical impedance tomographyStimulationBiomedical engineeringTomographyElectrical impedanceElectrodeMaterials scienceConductivityNuclear medicineMedicinePhysicsOpticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Clinically, there exists a need to develop a non‐invasive technique for monitoring salivary activity. In this study, we investigate the feasibility of a using the electrical conductivity information from Electrical Impedance Tomography (EIT) to monitor salivary flow activity. Methods: To acquire EIT data, eight Ag/AgCl ECG electrodes were placed around the mandible of the subject. An EIT scan was obtained by injecting current at 50 KHz, 0.4 mA through each pair of electrodes and recording voltage across other electrode pairs. The functional conductivity image was obtained through reconstruction of the voltage data, using Electrical Impedance Tomography and Diffuse Optical Tomography Reconstruction Software (EIDORS) in Matlab. In using EIDORS, forward solution was obtained using a user‐defined finite element model shape and inverse solution was obtained using one‐step Gaussian solver. EIT scans of volunteer research team members were acquired for three different physiological states: pre‐stimulation, stimulation and post‐stimulation. For pre‐stimulation phase, data were collected in intervals of 5 minutes for 15 minutes. The salivary glands were then stimulated in the subject using lemon and the data were collected immediately. Post‐stimulation data were collected at 4 different timings after stimulation. Results: Variations were observed in the electrical conductivity patterns near parotid regions between the pre‐ and post‐stimulation stages. The three images acquired during the 15 minute pre‐stimulation phase showed no major changes in the conductivity. Immediately after stimulation, electrical conductivity increased near parotid regions and 15 minutes later slowly returned to pre‐stimulation level. Conclusion: In the present study involving human subjects, the change in electrical conductivity pattern shown in the EIT images, acquired at different times with and without stimulation of salivary glands, appeared to be consistent with the change in salivary gland activity. The conductivity changes imaged through EIT are potentially useful for the purpose of salivary monitoring.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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