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Enregistrement W1780942798 · doi:10.3233/jae-141908

Optimization of electromagnetic wave focusing in heterogeneous biological tissue model

2014· article· en· W1780942798 sur OpenAlexaff
Dagmar Faktorová, Katarína Isteníková

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAV
Mots-clésMetamaterialElectromagnetic radiationMicrowaveAcousticsWave propagationPhysicsOpticsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents some optimization approaches to the electromagnetic wave focusing in heterogeneous biological tissue model. The model of human arm was used for investigation. The possibility of focusing of electromagnetic wave optimisation is strongly connected with investigation of electromagnetic wave propagation through complicated heterogeneous biological structure. Firstly we concentrated on the influence of particular structures thickness on scattering parameters value which gives us information about transmission and reflection of electromagnetic wave on interfaces of structures which differ by dielectric parameters. The next simulation showed the influence of water bolus placed on the arm model surface on values of SAR and consequently the possibility to avoid the overheating of upper region of arm model in the process of microwave hyperthermia. The next step connected with possible optimisation of electromagnetic wave focusing showed the influence of metamaterial structure placed in the front of microwave patch antenna used in role of microwave hyperthermia applicator on the electromagnetic wave focusing. The simulations were done for various numbers of metamaterial structures and various distances from arm model. Finally we simulated the focusing accuracy in the case when the combination of water bolus with metamaterial structure was used.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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