Impact of histology region size on measured dielectric properties of biological tissues
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Notice bibliographique
Résumé
Accurate knowledge of the dielectric properties of biological tissues is necessary for the design and development of electromagnetic medical technologies. Both electromagnetic diagnostic and therapeutic techniques depend heavily on the dielectric properties of the tissues in the region of interest. These properties quantify the accuracy and efficacy of systems, and enable realistic modelling and simulation prior to clinical evaluation. Despite these strong needs, the dielectric properties reported in the literature have suffered from significant inconsistencies. These inconsistencies have mainly been attributed to clinical confounders that have not historically been well-controlled. In this work, the sensing depth of the dielectric probe, a key clinical confounder, is investigated using heterogenous biological samples composed of porcine muscle and fat. Complex heterogeneous samples can contain several different types of tissues, which are identified through histology. When measuring the dielectric properties, it is crucial to know which tissues contribute to the measurements. In order to achieve this, a histology region is used, which enables correspondence between complex tissue samples and the measured dielectric properties. The histology region is given by the sensing depth in the longitudinal direction, and the sensing radius in the radial direction. We perform dielectric measurements on heterogenous samples and calculate the sensing depth of the dielectric probe for this measurement scenario. We then examine how errors in the assumed sensing depth value affect quantification of the tissue composition. This study demonstrates that the sensing depth, and thus the histology region, has a significant impact on how we interpret the dielectric properties of a sample, indicating that this region must be defined and measured with extreme care. With an improved understanding of these parameters, more accurate and repeatable dielectric measurements will be possible, thus facilitating the development of electromagnetic medical devices.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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