Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonic transcutaneous energy transmission (UTET) is a promising new technology for delivering electrical power to active biomedical implants. A key piece of technology required to make UTET devices viable is a “dry” acoustic coupling that can be worn daily for long periods of time by a patient. The dry coupling must provide a low-reflectance, low-loss, transmission pathway for acoustic energy. For other ultrasound applications such as diagnostic imaging, a coupling gel is typically used to acoustically interface a transducer with the patient. However, in a more permanent application like UTET coupling gel is likely dry out or wash away over time and so a solid-state solution is needed. The solid coupling must be comfortable, must not lead to skin irritation or other skin problems and must provide good acoustic coupling without requiring large and uncomfortable contact force with the skin. We report on our investigations into the use of soft silicones for this application. Silicones are highly biocompatible, and at less than 2 MHz they exhibit low acoustic losses. Soft silicones have a “sticky” quality to them that provides good acoustic coupling to skin (<20% loss) with very low contact force (<0.5 N). We present the results of studies into the relationship between contact force and acoustic reflectance for soft silicone couplings in a dry ex vivo porcine skin model. Silicone can be made with a wide array of mechanical properties. As a result, the acoustic impedance of the coupling material can be matched to skin, reducing losses due to reflection. We present two methods used to impedance match to skin; one by increasing the material’s speed of sound, the other by increasing its density. Material property effects on the UTET link efficiency are simulated using a KLM model and the simulation is compared to empirical measurements of the efficiency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».