Model of Steady-state Temperature Rise in Multilayer Tissues Due to Narrow-beam Millimeter-wave Radiofrequency Field Exposure
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of health effects due to localized exposures from radiofrequency fields is facilitated by characterizing the steady-state, surface temperature rise in tissue. A closed-form analytical model was developed that relates the steady-state, surface temperature rise in multilayer planar tissues as a function of the spatial-peak power density and beam dimensions of an incident millimeter wave. Model data was derived from finite-difference solutions of the Pennes bioheat transfer equation for both normal-incidence plane waves and for narrow, circularly symmetric beams with Gaussian intensity distribution on the surface. Monte Carlo techniques were employed by representing tissue layer thicknesses at different body sites as statistical distributions compiled from human data found in the literature. The finite-difference solutions were validated against analytical solutions of the bioheat equation for the plane wave case and against a narrow-beam solution performed using a commercial multiphysics simulation package. In both cases, agreement was within 1-2%. For a given frequency, the resulting analytical model has four input parameters, two of which are deterministic, describing the level of exposure (i.e., the spatial-peak power density and beam width). The remaining two are stochastic quantities, extracted from the Monte Carlo analyses. The analytical model is composed of relatively simple functions that can be programmed in a spreadsheet. Demonstration of the analytical model is provided in two examples: the calculation of spatial-peak power density vs. beam width that produces a predefined maximum steady-state surface temperature, and the performance evaluation of various proposed spatial-averaging areas for the incident power density.
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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 | 0,001 | 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 ».