Stable and Flexible Materials to Mimic the Dielectric Properties of Human Soft Tissues
Notice bibliographique
Résumé
Emerging biomedical applications require realistic phantoms for validation and testing of prototype systems. These phantoms require stable and flexible tissue-mimicking materials with realistic dielectric properties in order to properly model human tissues. To create a tissue-mimicking material to fulfill these needs, carbon powder and urethane rubber mixtures were created, and the dielectric properties were measured using a dielectric probe. Both graphite and carbon black were tested. Mixtures of graphite and urethane (0% to 50% by weight) provided relatively low permittivity and conductivity, suitable for mimicking fatty tissues. Mixtures of carbon black and urethane (0% to 15% by weight) provided a broad range of suitable properties. Samples with 15% carbon black had permittivity and conductivity similar to higher-water-content tissues, however the cured samples were not mechanically suitable for moulding into complex shapes. Finally, mixtures of graphite, carbon black, and urethane were created. These exhibited a range of dielectric properties and can be used to mimic a variety of soft tissues. The mechanical properties of these samples were tested and presented properties that exceed typical phantom requirements. This tissue-mimicking material will be useful when creating thin, flexible, and robust structures such as skin layers.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».