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Enregistrement W3000407218 · doi:10.1109/tap.2020.2963940

Electric Field Probe Used for Gradient Coil-Induced Field Measurements During Medical Device Testing: Design, Calibration, and Validation

2020· article· en· W3000407218 sur OpenAlexafffund
Arjama Halder, Ali Attaran, William B. Handler, Blaine A. Chronik

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Antennas and Propagation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Measurements
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Research FoundationCMC Microsystems
Mots-clésElectromagnetic coilMaterials scienceCalibrationDipoleConductorInstrumentation (computer programming)Imaging phantomElectrical conductorElectric fieldOpticsAntenna (radio)AmplifierDipole antennaAcousticsNuclear magnetic resonanceOptoelectronicsElectrical engineeringPhysicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, an ultralow-frequency electric field probe capable of measuring time-varying gradient coil induced electric fields in a tissue-mimicking material was constructed, calibrated, and validated. This probe consisted of a 2 cm short dipole antenna followed by an instrumentation amplifier. The designed amplifier had a gain of 100 and a cutoff frequency of 31 kHz. The probe was fabricated on a four-layer printed circuit board (PCB), FR4 of thickness 1.57 mm and a copper thickness of 35 μm. A waterproofed 3-D probe holder was used to cover the electronics and expose the dipole tip to the saline solution. To calibrate this probe in a known environment, a parallelplate conductor was used. The calibrated probe was validated by measuring the electric field in a saline-filled cylindrical phantom placed within a cylindrically symmetric test coil. In order to do the validation, simulations were performed using an in-house tool developed in MATLAB and a validated tool in Sim4Life.

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)0,004
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,173 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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