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Enregistrement W4413138899 · doi:10.1038/s41598-025-12284-0

In situ electric field dosimetry analysis for powerline frequency peripheral nerve magnetic stimulation

2025· article· en· W4413138899 sur OpenAlexafffund
Eleonore Fresnel, Nicolas Bouisset, Florian Soyka, Carsten Alteköster, Frank S. Prato, Alexandre Legros

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesÉlectricité de FranceMitacsElectricité de FranceHydro-Québec
Mots-clésPeripheralPeripheral nerveStimulationElectric stimulationIn situElectric fieldDosimetryMedicineNuclear magnetic resonanceBiomedical engineeringComputer sciencePhysicsNuclear medicineInternal medicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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