Electrical impedance tomography in 3D using two electrode planes: characterization and evaluation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Electrical impedance tomography (EIT) uses body surface electrical stimulation and measurements to create conductivity images; it shows promise as a non-invasive technology to monitor the distribution of lung ventilation. Most applications of EIT have placed electrodes in a 2D ring around the thorax, and thus produced 2D cross-sectional images. These images are unable to distinguish out-of-plane contributions, or to image volumetric effects. Volumetric EIT can be calculated using multiple electrode planes and a 3D reconstruction algorithm. However, while 3D reconstruction algorithms are available, little has been done to understand the performance of 3D EIT in terms of the measurement configurations available. The goal of this paper is to characterize the phantom and in vivo performance of 3D EIT with two electrode planes. First, phantom measurements are used to measure the reconstruction characteristics of seven stimulation and measurement configurations. Measurements were then performed on eight healthy volunteers as a function of body posture, postures, and with various electrode configurations. Phantom results indicate that 3D EIT using two rings of electrodes provides reasonable resolution in the electrode plane but low vertical resolution. For volunteers, functional EIT images are created from inhalation curve features to analyze the effect of posture (standing, sitting, supine and decline) on regional lung behaviour. An ability to detect vertical changes in lung volume distribution was shown for two electrode configurations. Based on tank and volunteer results, we recommend the use of the 'square' stimulation and measurement pattern for two electrode plane EIT.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle