Current Status and Emerging Techniques for Measuring the Dielectric Properties of Biological Tissues
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The dielectric properties of biological tissues are key parameters that support the design and usability of a wide range of electromagnetic-based medical applications, including for diagnostics and therapeutics, and allow the determination of safety and health effects due to exposure to electromagnetic fields. While an extensive body of literature exists that reports on values of these properties for different tissue types under different measurement conditions, it is now evident that there are large uncertainties and inconsistencies between measurement reports. Due to varying measurement techniques, limited measurement validation strategies, and lack of metadata reporting and confounder control, reported dielectric properties suffer from a lack of repeatability and questionable accuracy. Recently, the American Society of Mechanical Engineers (ASME) Thermal Medicine Standards Committee was formed, which included a Tissue Properties working group. This effort aims to support the translation and commercialization of medical technologies, through the development of a standard lexicon and standard measurement protocols. In this work, we present initial results from the Electromagnetic Tissue Properties subgroup. Specifically, this paper reports a critical gap analysis facing the standardization pathway for the dielectric measurement of biological tissues. All established measurement techniques are examined and compared, and emerging ones are assessed. Perspectives on the importance and challenges in measurement validation, accuracy calculation, metadata collection, and reporting are also discussed.
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 | 0,060 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».