Compensating for Tissue Changes in an Ultrasonic Power Link for Implanted Medical Devices
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasonic power transfer using piezoelectric devices is a promising wireless power transfer technology for biomedical implants. However, for sub-dermal implants where the separation between the transmitter and receiver is on the order of several acoustic wavelengths, the ultrasonic power transfer efficiency (PTE) is highly sensitive to the distance between the transmitter and receiver. This sensitivity can cause large swings in efficiency and presents a serious limitation on battery life and overall performance. A practical ultrasonic transcutaneous energy transfer (UTET) system design must accommodate different implant depths and unpredictable acoustic changes caused by tissue growth, hydration, ambient temperature, and movement. This paper describes a method used to compensate for acoustic separation distance by varying the transmit (Tx) frequency in a UTET system. In a benchtop UTET system we experimentally show that without compensation, power transfer efficiency can range from 9% to 25% as a 5 mm porcine tissue sample is manipulated to simulate in situ implant conditions. Using an active frequency compensation method, we show that the power transfer efficiency can be kept uniformly high, ranging from 20% to 27%. The frequency compensation strategy we propose is low-power, non-invasive, and uses only transmit-side measurements, making it suitable for active implanted medical device applications.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».