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Enregistrement W2170081726 · doi:10.1109/tbme.2003.816082

Measurement of thoracic current flow in pigs for the study of defibrillation and cardioversion

2003· article· en· W2170081726 sur OpenAlexaff
Richard S. Yoon, T.P. DeMonte, K.F. Hasanov, Dawn Jorgenson, M.L.G. Joy

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Engineering · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDefibrillationTorsoCurrent (fluid)Current densityBiomedical engineeringMedicineFlow (mathematics)Nuclear magnetic resonanceCardiologyPhysicsElectrical engineeringMechanicsAnatomyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although defibrillation has been in clinical use for more than 50 years, the complete current flow distribution inside the body during a defibrillation procedure has never been directly measured. This is due to the lack of appropriate imaging technology to noninvasively monitor the current flow inside the body. The current density imaging (CDI) technique, using a magnetic resonance (MR) imager, provides a new approach to this problem [Scott et al. (1991)]. CDI measures the local magnetic field generated by the current and calculates the current density by computing its curl. In this study, CDI was used to measure current density at all points within a postmortem pig torso during an electrical current application through defibrillation electrodes. Furthermore, current flow information was visualized along the chest wall and within the chest cavity using streamline analysis. As expected, some of the highest current densities were observed in the chest wall. However, current density distribution varied significantly from one region to another, possibly reflecting underlying heterogeneous tissue conductivity and anisotropy. Moreover, the current flow analysis revealed many complex and unexpected current flow patterns that have never been observed before. This study has, for the first time, noninvasively measured the volume current measurement inside the pig torso.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations51
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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