MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283757132 · doi:10.1049/sbew555e_ch8

In vitro test-bed design for bone fracture monitoring using implanted antennas

2022· book-chapter· en· W4283757132 sur OpenAlexaboutno aff
Symeon Symeonidis, William G. Whittow, Chinthana Panagamuwa

Notice bibliographique

RevueInstitution of Engineering and Technology eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImaging phantomMaterials scienceMagnetic monopoleCortical boneBiomedical engineeringSection (typography)CylinderPhysicsEngineeringMechanical engineeringOpticsComputer scienceAnatomyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this chapter, the development and testing of two geometrical human body phantoms based on the recipes that were investigated in Chapter 4 is presented. The first is a two-material phantom consisting of bone cortical and muscle layers simulated in Section 8.1 and measured in Section 8.2. The second is a three-material geometrical phantom consisting of bone marrow, bone cortical and muscle layers simulated and measured in Sections 8.3 and 8.4 accordingly. The specific absorption rate (SAR) evaluation of the test-bed according to the USA, Canada, and European Union standards is conducted in Section 8.5. Two radiofrequency (RF) monopoles were implanted in a multi material phantom, and the condition of a bone fracture representative was replicated. The bone fracture was modelled as a cylinder residing in the mid distance between the implanted monopoles for the simulations. The technique was tested in the measurement section using three multi-material geometric phantoms. The results between simulation and measurements showed good agreement. In this section, the two-monopole system that is used for the simulations and measurements of this chapter is presented.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInstitution of Engineering and Technology eBooksMême sujetWireless Body Area NetworksTravaux en français237 207