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Enregistrement W1921369047

ULTRASONIC DRY COUPLING THROUGH TISSUE

2015· article· en· W1921369047 sur OpenAlexaffvenue
Jeremy Norman

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCoupling (piping)Ultrasonic sensorSiliconeTransducerAcousticsAcoustic impedanceReflection (computer programming)Biomedical engineeringUltrasoundComposite materialComputer scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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