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Enregistrement W2584946974 · doi:10.3390/s17020280

A Versatile and Reproducible Multi-Frequency Electrical Impedance Tomography System

2017· article· en· W2584946974 sur OpenAlexfundno aff
James Avery, Thomas Dowrick, Mayo Faulkner, Nir Goren, David Holder

Notice bibliographique

RevueSensors · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical and Bioimpedance Tomography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilMedical Research CouncilMedical Research Council Canada
Mots-clésElectrical impedance tomographyResistorElectrical impedanceComputer scienceCurrent sourceSoftwareElectrodeVoltage sourceVoltageBandwidth (computing)Electronic engineeringComputer hardwareMaterials scienceBiomedical engineeringElectrical engineeringPhysicsEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A highly versatile Electrical Impedance Tomography (EIT) system, nicknamed the ScouseTom, has been developed. The system allows control over current amplitude, frequency, number of electrodes, injection protocol and data processing. Current is injected using a Keithley 6221 current source, and voltages are recorded with a 24-bit EEG system with minimum bandwidth of 3.2 kHz. Custom PCBs interface with a PC to control the measurement process, electrode addressing and triggering of external stimuli. The performance of the system was characterised using resistor phantoms to represent human scalp recordings, with an SNR of 77.5 dB, stable across a four hour recording and 20 Hz to 20 kHz. In studies of both haeomorrhage using scalp electrodes, and evoked activity using epicortical electrode mats in rats, it was possible to reconstruct images matching established literature at known areas of onset. Data collected using scalp electrode in humans matched known tissue impedance spectra and was stable over frequency. The experimental procedure is software controlled and is readily adaptable to new paradigms. Where possible, commercial or open-source components were used, to minimise the complexity in reproduction. The hardware designs and software for the system have been released under an open source licence, encouraging contributions and allowing for rapid replication.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations94
Publié2017
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Résumé présentoui

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