Numerical Modeling and Simulation of Non-Invasive Acupuncture Therapy Utilizing Near-Infrared Light-Emitting Diode
Notice bibliographique
Résumé
Acupuncture is one of the most extensively used complementary and alternative medicine therapies worldwide. In this study, we explore the use of near-infrared light-emitting diodes (LEDs) to provide acupuncture-like physical stimulus to the skin tissue, but in a completely non-invasive way. A computational modeling framework has been developed to investigate the light-tissue interaction within a three-dimensional multi-layer model of skin tissue. Finite element-based analysis has been conducted, to obtain the spatiotemporal temperature distribution within the skin tissue, by solving Pennes' bioheat transfer equation, coupled with the Beer-Lambert law. The irradiation profile of the LED has been experimentally characterized and imposed in the numerical model. The experimental validation of the developed model has been conducted through comparing the numerical model predictions with those obtained experimentally on the agar phantom. The effects of the LED power, treatment duration, LED distance from the skin surface, and usage of multiple LEDs on the temperature distribution attained within the skin tissue have been systematically investigated, highlighting the safe operating power of the selected LEDs. The presented information about the spatiotemporal temperature distribution, and critical factors affecting it, would assist in better optimizing the desired thermal dosage, thereby enabling a safe and effective LED-based photothermal therapy.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».