BBEMG - Belgian BioElectroMagnetics Group

Belgian BioElectroMagnetics Group

Elektromagnetische modellen: Doelstellingen

Elektromagnetische modellen: Doelstellingen

Doelstellingen

Het onderzoeksproject van de BBEMG naar contactstromen (1999-2011) toonde aan dat, in typische Belgische residentiële woningen, contactstromen de meest waarschijnlijke oorzaak zijn van hoge ELF interne elektrische velden in het menselijke lichaam. Het kwalitatieve verband tussen contactstromen en een hoog intern veld is duidelijk (zie BBEMG studie dag 2009). Het is echter veel ingewikkelder om ze kwantitatief met elkaar in verband te brengen. Om de elektrische velden door contactstromen in het menselijke lichaam te bepalen moet men immers het elektrische geleidingsvermogen van alle biologische weefsels in het menselijk lichaam kennen. Deze weefsels zijn zeer heterogene en mogelijk anisotrope "materialen" [1], waarvan de eigenschappen na overlijden vrij snel veranderen [2], zodat in-vitrometingen op weefselmonsters niet representatief kunnen zijn. Om ethische redenen zijn in-vivometingen vooral op dieren uitgevoerd. De leeftijd [3] en de fysiologische toestand [4] kunnen deze eigenschappen ook significant veranderen. Het verkrijgen van gegevens voor het karakteriseren van een foetus is zelfs nog moeilijker [5].

Bijgevolg worden, bij uiterst lage frequenties, de waardemetingen uitgevoerd door het identificeren van een equivalente RC -kring, of door een vierpuntsmeting. Bij deze frequenties is elektrodepolarisatie een belangrijke oorzaak van fouten. Er zijn, met beperkt succes, pogingen ondernomen [4, 6] om het geleidingsvermogen en de permittiviteit te berekenen door weefsels te modelleren als poreuze media. Gabriel et al. [7–9] hebben de meeste bestaande gegevens verzameld en een weefseldatabank samengesteld die momenteel de referentie is voor dosimetrische berekeningen [10]. De geldigheid van deze referentiegegevens is echter nog sterk omstreden, omdat nieuwe metingen van dezelfde auteurs [11] en resultaten verkregen met verschillende nieuwe meettechnieken op basis van magnetische resonantie (die in vivo kunnen worden toegepast) [12, 13], grote discrepanties vertonen: de nieuwe waarden van geleidingsvermogen zijn vaak hoger en spierachtige weefsels blijken veel minder anisotroop te zijn. Zo varieert bij 50 Hz het geleidingsvermogen in de witte en grijze stof [8] [14] respectievelijk tussen [0,0753; 0,5155] en [0,0533; 0,302] S/m, d.w.z. dat ze verschillen met meer dan één orde van grootte.

Het is dus cruciaal om het effect te berekenen van deze onzekerheid op de berekende elektromagnetische velden in het menselijke lichaam. Bij de klassieke benadering zou er gebruik worden gemaakt van een Monte-Carlo-simulatie (MC) – deze is zeer tijdrovend - om de opgewekte velden statistisch te karakteriseren. Voor onze modellen zou dit enkele weken rekentijd inhouden. In dit project onderzoeken we het gebruik van een polynomische chaosbenadering, om te bestuderen hoe de onzekerheid op materiaalparameters (in dit geval het elektrische geleidingsvermogen van het menselijke lichaam) het verband tussen de externe elektromagnetische bronnen en het opgewekte elektrische veld beïnvloedt. We onderzoeken voornamelijk het zogenaamde niet-intrusieve algoritme dat aanneemt dat de varianties van het geleidingsvermogen eindig zijn [15] en toelaat om het opgewekte veld in de probabilistische dimensie volledig te karakteriseren met veel lagere berekeningskosten (enkele uren). Deze methode zal ons toelaten om betrouwbaarheidsintervallen te bepalen voor het intern elektrisch veld op realistische eindige elementmodellen van het menselijk lichaam bij een externe bron (spanningsval leidend tot contactstroom, of omringend elektrisch of magnetisch veld).

 

[1] F. Sachse, M. Wolf, C. Werner, and K. Meyer-Waarden, “Extension of anatomical models of the human body: Three-dimensional interpolation of muscle fiber orientation based on restrictions,” Journal of Comp. Inf. Tech., vol. 6, no. 1, pp. 95–101, 1998.
[2] D. Haemmerich, O. Ozkan, J. Tsai, S. Staelin, S. Tungjitkusolmun, D. Mahvi, and J. Webster, “Changes in electrical resistivity of swine liver after occlusion and postmortem,” Medical and Biological Engineering and Computing, vol. 40, no. 1, pp. 29–33, 2002.
[3] C. Gabriel, “Dielectric properties of biological tissue: variation with age,” Bioelectromagnetics, vol. 26, no. S7, pp. S12–S18, 2005.
[4] C. Peratta, A. Peratta, J. Hand et al., “Modelling the human body exposure to elf electric fields,” Medical Physics, vol. 37, p. 5561, 2010.
[5] R. Cech, N. Leitgeb, and M.Pediaditis, “Fetal exposure to low frequency electric and magnetic fields,” Phys. Med. Biol., vol. 52, p. 879, 2007.
[6] S. W. Smye, C. J. Evans, M. P. Robinson, and B. D. Sleeman, “Modelling the electrical properties of tissue as a porous medium.” Phys. Med. Biol., vol. 52, no. 23, pp. 7007–22, Dec. 2007.
[7] C. Gabriel, S. Gabriel, and E. Corthout, “The dielectric properties of biological tissues: I. Literature survey.” Phys. Med. Biol., vol. 41, no. 11, pp. 2231–49, Nov. 1996.
[8] S. Gabriel, R. W. Lau, and C. Gabriel, “The dielectric properties of biological tissues: II. Measurements in the frequency range 10 Hz to 20 GHz.” Phys. Med. Biol., vol. 41, no. 11, pp. 2251–69, Nov. 1996.
[9] S. Gabriel, R. W. Lau, and C. Gabriel, “The dielectric properties of biological tissues: III. Parametric models for the dielectric spectrum of tissues.” Phys. Med. Biol., vol. 41, no. 11, pp. 2271–93, Nov. 1996.
[10] R. F. D. Andreuccetti, “An internet resource for the calculation of the dielectric properties of body tissues,” http://niremf.ifac.cnr.it/tissprop.
[11] C. Gabriel, A. Peyman, and E.H.Grant,“Electrical conductivity of tissue at frequencies below 1 MHz.” Phys. Med. Biol., vol. 54, no. 16, pp. 4863–4878, 2009.
[12] M. Sekino, Y. Inoue, and S. Ueno, “Magnetic resonance imaging of electrical conductivity in the human brain,” IEEE Transactions on Magnetics, vol. 41, no. 10, pp. 4203–4205, 2005.
[13] M. Sekino, H. Ohsaki, S. Yamaguchi-Sekino, N. Iriguchi, and S. Ueno, “Low-frequency conductivity tensor of rat brain tissues inferred from diffusion MRI,” Bioelectromagnetics, vol. 30, no. 6, pp. 489–499, 2009.
[14] J. Latikka, T.Kuurne, and H. Eskola, “Conductivity of living intracranial tissues,” Phys. Med. Biol., vol. 46, p. 1611, 2001.
[15] R. Gaignaire, G. Crevecoeur, L. Dupré, R. Sabariego, P. Dular, and C. Geuzaine, “Stochastic uncertainty quantification of the conductivity in eeg source analysis by using polynomial chaos decomposition,” IEEE Transactions on Magnetics, vol. 46, no. 8, pp. 3457–3460, 2010.

Share on Facebook

Laatste update op 29/10/2015

Zie ook...

Health

Gezondheid

Na ongeveer 40 jaar onderzoek naar de effecten 50 Hz EMV op de gezondheid zijn de resultaten nog steeds onbeslist. Zie een overzicht van recent onderzoek.

Problematiek van gezondheid risico's >>
Hypersensitivity

Elektromagnetische hypergevoeligheid

Wat mensen hebben een brede waaier aan niet-specifieke klachten en symptomen die zij toeschrijven aan elektriciteit of EMV. Dit resulteert in verschillende gradaties van ongemak en gezondheidsklachten. (...)

Elektromagnetische hypergevoeligheid >>