Performance evaluation of electrode design and material for a large animal electrical impedance tomography belt
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Electrical impedance tomography (EIT) produces lung ventilation images via a thoracic electrode belt. Robust electrode design and material, providing low electrode skin contact impedance (SCI), is needed in veterinary medicine. The aim of this study was to compare three EIT electrode designs and materials. Methods Simulations of cylindrical, rectangular and spiked electrode designs were used to evaluate electrode SCI as a function of electrode size, where skin contact was uneven. Gold‐plated washers ( E GW ), zinc‐plated rivets ( E ZR ) and zinc‐galvanised spikes ( E ZS ) were assigned randomly on two interconnected EIT belts. Gel was applied to the cranial or caudal belt and placed on 17 standing cattle. SCI was recorded at baseline and 3, 5, 7, 9 and 11 minutes later. Results Simulations that involved electrodes with a greater skin contact area had lower and more uniform SCI. In cattle, SCI decreased with all electrodes over time ( p < 0.01). Without gel, no difference was found between E GW and E ZS , while SCI was higher for E ZR ( p < 0.03). With gel, SCI was lower in E GW and E ZR ( p < 0.026), with the SCI in E GW being the lowest ( p < 0.01). Limitations Low numbers of animals and static electrode position may affect SCI. Conclusions Electrode design is important for EIT measurement, with larger electrode designs able to compensate for the use of less conductive materials. Gel is not necessary to achieve acceptable SCI in large animals.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».