Bioimpedance technique for monitoring cerebral artery stenosis in a 3D numerical model of the head
Notice bibliographique
Résumé
Insufficient blood supply to the brain causes a transient ischemic attack (TIA) or a stroke. One of the causes to insufficient blood supply is cerebral artery stenosis. In this study, the feasibility of bioimpedance for monitoring such stenosis was analyzed. Simulations were conducted on a realistic numerical model of the head, focusing on the left middle cerebral artery (LMCA). Tissues were assumed to act as linear isotropic volume conductors, and the quasi-static approximation was applied. Electrical potentials were calculated by solving Poisson's equation, using the finite volume method (FVM) and the successive over relaxation (SOR) method. The best sensitivity found was 0.471 μV/% stenosis, using this electrode configuration: one injector near the left eye and the other injector near the right ear, one measurement position near the left eye and the other one in the right ear, keeping a distance of at least 2.5 cm between measurement and injection positions. The maximal sensitivity achieved in the numerical model under the applied assumptions supports the feasibility of bioimpedance technique for monitoring cerebral artery stenosis. However, according to sensitivity [1/m(4)] maps, calculated for the preferable electrode configurations, the measurements' specificity to the stenosis degree might be inadequate and should be further studied.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».