Enhanced transcutaneous electrical nerve stimulation achieved by a localized virtual bipole: a computational study of human tibial nerve stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective . Electrical neuromodulation is a clinically effective therapeutic instrument, currently expanding into newer indications and larger patient populations. Neuromodulation technologies are also moving towards less invasive approaches to nerve stimulation. In this study, we investigated an enhanced transcutaneous electrical nerve stimulation (eTENS) system that electrically couples a conductive nerve cuff with a conventional TENS electrode. The objectives were to better understand how eTENS achieves lower nerve activation thresholds, and to test the feasibility of applying eTENS in a human model of peripheral nerve stimulation. Approach. A finite element model (FEM) of the human lower leg was constructed to simulate electrical stimulation of the tibial nerve, comparing TENS and eTENS. Key variables included surface electrode diameter, nerve cuff properties (conductivity, length, thickness), and cuff location. Enhanced neural excitability was predicted by relative excitability (RE > 1), derived using either the activating function (AF) or the nerve activation threshold (MRG model). Main results. Simulations revealed that a localized ‘virtual bipole’ was created on the target nerve, where the isopotential surface of the cuff resulted in large potential differences with the surrounding tissue. The cathodic part (nerve depolarization) of the bipole enhanced neural excitability, predicted by RE values of up to 2.2 (MRG) and 5.5 (AF) when compared to TENS. The MRG model confirmed that action potentials were initiated at the cathodic edge of the nerve cuff. Factors contributing to eTENS were larger surface electrodes, longer cuffs, cuff conductivity (>1×10 3 S m −1 ), and cuff position relative to the cathodic surface electrode. Significance. This study provides a theoretical basis for designing and testing eTENS applied to various neural targets and data suggesting function of eTENS in large models of nerve stimulation. Although eTENS carries key advantages over existing technologies, further work is needed to translate this approach into effective clinical applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».