0% Complete
English
صفحه اصلی
/
سی و دومین کنفرانس ملی و دهمین کنفرانس بین المللی مهندسی زیست پزشکی ایران
Non-Invasive Detection of Atherosclerosis and Aneurysm via Electrical Impedance Spectroscopy: A Finite Element Simulation Study
نویسندگان :
Shaghayegh Shokri
1
Rasool Baghbani
2
Masoomeh Ashoorirad
3
1- Hamedan University of Technology
2- Hamedan University of Technology
3- Hamedan University of Technology
کلمات کلیدی :
Atherosclerosis،Aneurysm،Cardiovascular Diseases،Finite Element Simulation،Electrical Impedance Spectroscopy،Non-invasive Diagnosis
چکیده :
Atherosclerosis and aneurysm are among the most dangerous and well-known diseases of the cardiovascular system, causing 19.8 million deaths in 2022, of which 85% died due to heart attack or stroke. Therefore, early detection of these conditions can play a significant role in preventing their various complications. In this study, electrical impedance spectroscopy (EIS) was used as a non-invasive method for diagnosing both diseases. The primary objective of this paper is to assess the discriminative capability of EIS between normal tissue, atherosclerotic tissue, and aneurysmal tissue, as well as to investigate how changes in geometric parameters in these two pathological types affect the tissue's impedance response. For this purpose, a three-dimensional model of healthy and diseased tissues was developed using COMSOL software. The results showed that diseased tissues exhibit distinct impedance characteristics compared to normal tissue; Significant increases in electrical impedance are observed in atherosclerosis, while decreases are seen in aneurysm, which are among the identified features. Overall, findings from this study indicate that electrical impedance spectroscopy can be used as a complementary, rapid, cost-effective, and real-time method for detecting both atherosclerosis and aneurysms. Furthermore, accurate numerical modeling can serve as a valuable tool for the initial design of EIS-based diagnostic devices.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
Development of an Explainable Random Forest-Based Algorithm for EEG-Based Sleep–Wake Classification Toward Sleep Apnea Detection
Pargol Sharifi - Mohammad Fakharzadeh
نوآوری فناورانه در هوش مصنوعی و آینده حرفه حسابداری: بررسی مسیرهای شغلی از جایگزینی تا دگرگونی
شبنم بالازاده قره باغی - سعید مصدق
امنیت در سیستمهای توزیعشده: مقایسه رایانش ابری با فناوریهای سنتی و راهکارهای هوشمند مقابله با تهدیدات نوظهور
بهنام محمدلو - امین بابازاده سنگر
منطق و هوش مصنوعی
سید محمد امین خاتمی
سامانه ی یکپارچه و کمهزینه برای ثبت پتانسیلهای میدانی محلی (LFP) همگام با ویدئو و تحریک الکتریکیِ مغز بهکمک برچسبگذاری نوریِ کُدگذاریشده ی رخداد
حنیف صولت نیا - بیژن وثوقی وحدت
بررسی ارتباط بین توانایی مدیریت و محدودیت مالی با تاکید بر نقش دانش مالی هیئت مدیره در شرکتهای دانش بنیان پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران
آروین نیک نام - قادر بابائی
استفاده از هوش مصنوعی جهت تولید یک مقاله تحقیقاتی حسابداری: بررسی پیامدها
رعنا شهدآور - حسین قشلاق سفلائی - حسین عبداله زاده خانقاه
بررسی تاثیر اندازه شرکت بر رابطه حاکمیت شرکتی خوب و عملکرد شرکت
یعقوب اقدم مزرعه - اشرف عارف نژاد
ارائه یک مدل ARIMAX بهبود یافته برای پیش بینی قیمت سهام
عارفه عمیدیان - امیرمسعود عمیدیان - مینا مسعودی فر
ارائه الگوی حسابداری منابع انسانی در شرکتهای دانش بنیان با رویکرد داده بنیاد
حسین بوداقی خواجهءنوبر - فخرالدین محمدرضایی - بهارک یادگار جمشیدی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.4.1