Novel Molecular Signaling Method and System for Molecular Communication in Human Body
Notice bibliographique
Résumé
Recently, Molecular Communication (MC) has been recognized as an enabling technology for nanonetworks where MC is envisioned to enable nanorobots to achieve sophisticated and complex tasks in the human body for promising medical applications. Many MC methods that can be applied in the human body have been proposed and modeled in the literature. In this paper, we propose a new method and system for Molecular Communication in the Body, denoted MoSiMe and MoCoBo, respectively. The method takes advantage of how the absorption, distribution, metabolization, and excretion (ADME) bodily processes affects drugs, referred to as Pharmacokinetics (PK) in pharmacology, to enable MC between any points of the human body regardless of their distance even if they are in different parts of the body and separated by tissues and fluids. The architecture, design and components of the MoCoBo system and MoSiMe method are described and different transmitter designs, including a novel passive transmitter design for the first time in telecommunications, are introduced. An analytical model for the body channel is derived and validated with respect to existing human and animal tests. The model captures the ADME bodily processes that affect the kinetics of substances administered to the body. Additionally, an experimental MoCoBo proof of concept platform, capable of sending and receiving a stream of bits between a transmitter and a receiver, is built and validated against clinical trials, animal tests and analytical models. The introduced platform can also be utilized to test modulation techniques and designs for new MoCoBo transmitters and receivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».