In situ electric field dosimetry analysis for powerline frequency peripheral nerve magnetic stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Humans are exposed to environmental 60 Hz magnetic fields (MFs), inducing in our body electric fields (EFs) and currents, potentially stimulating the peripheral nervous system (PNS). Uncertainties exist regarding the 60 Hz MF PNS stimulation threshold. The spatially extended nonlinear node model (SENN) is used to help define international MF exposure guidelines and standards protecting workers and the general public. However, other models exist, particularly the McIntyre-Richardson-Grill (MRG) model, the new gold standard for electrostimulation. This study aims (1) to model a new extremely low frequency MF exposure system for the human leg and (2) to investigate the in situ EFs generated by the system at 60 Hz at the skin level and in the nerves of the leg using a realistic human body model with both the SENN and the MRG models. A Helmholtz like-coil system was designed to generate in situ EFs sufficient for nerve stimulation, modeled using Biot-Savart and Faraday laws. Sim4Life simulations assessed the induced EFs at skin and nerve levels using a detailed human body model and two nerve excitation frameworks: the SENN and MRG models. High EF intensities were observed in four sensory and sensory-motor nerves, with MRG-derived thresholds lower than SENN-derived thresholds. Results also highlight the significance of nerve orientation in EF induction. This study emphasizes the critical role of comprehensive modeling for the design and validation of MF exposure systems and underscores the need for experimental data to refine models, standards, and guidelines.
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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 ».