Poroelastic behavior of skin tissue in response to pressure driven flow
Notice bibliographique
Résumé
Better understanding of skin tissue's permeability and poroelasticity could help advance biomedical technologies concerning skin such as intradermal injection and grafting. We applied a pressure driven fluid flow across skin tissue's epidermal and dermal layers in a simple one-dimensional configuration, while measuring the resulting flow rate and capturing cross sectional optical coherence tomography (OCT) images of the tissue's deformation. Digital image correlation was used to analyze the OCT images and via a novel method, image analysis corrected for the change in the tissue's refractive index, which occurred due to flow-induced deformation, thus providing accurate one-dimensional depth-wise deformation profiles. Skin tissue was found to exhibit a nonlinear relationship between pressure and the resulting fluid flow rate, where the increase in flow rate with pressure decreased as pressure increased. The skin tissue was observed to experience compressive strain closest to the supported base, with magnitudes increasing with increasing driving pressure, and the tissue near the free surface experienced relatively little strain. Permeability was found to follow an exponential permeability-volumetric strain relationship with material constants: k0 (initial uniform permeability) of 9.6 × 10−15 m2 and m (extent of nonlinearity for the permeability–strain relationship) of 2.94. Darcy's law and the permeability–strain relationship were used to analyze results with good similarity between observed and calculated flowrates. This work presents a novel and direct method of characterizing soft tissue permeability and provides a fundamental understanding to skin behavior under pressurized driving fluid, which can be generalized to study or model other geometries of induced flow through skin tissue.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».