論文の概要: Standardized Benchmark Dataset for Localized Exposure to a Realistic Source at 10$-$90 GHz

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02260v1
• Date: Wed, 3 May 2023 16:48:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 13:58:12.045332
• Title: Standardized Benchmark Dataset for Localized Exposure to a Realistic Source at 10$-$90 GHz
• Title（参考訳）: 局所露光のための標準ベンチマークデータセットの10$-$90 GHzでのリアルソースへの応用
• Authors: Ante Kapetanovic, Dragan Poljak, Kun Li
• Abstract要約: 本稿では,現実的な情報源への様々な露出を考慮した高忠実度数値データからなる,包括的でオープンソースなデータセットを提案する。 合成データセットに基づいて皮膚表面の最大温度上昇を予測するサロゲートモデルをすべて取り付けた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.508864309471448
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The lack of freely available standardized datasets represents an aggravating factor during the development and testing the performance of novel computational techniques in exposure assessment and dosimetry research. This hinders progress as researchers are required to generate numerical data (field, power and temperature distribution) anew using simulation software for each exposure scenario. Other than being time consuming, this approach is highly susceptible to errors that occur during the configuration of the electromagnetic model. To address this issue, in this paper, the limited available data on the incident power density and resultant maximum temperature rise on the skin surface considering various steady-state exposure scenarios at 10$-$90 GHz have been statistically modeled. The synthetic data have been sampled from the fitted statistical multivariate distribution with respect to predetermined dosimetric constraints. We thus present a comprehensive and open-source dataset compiled of the high-fidelity numerical data considering various exposures to a realistic source. Furthermore, different surrogate models for predicting maximum temperature rise on the skin surface were fitted based on the synthetic dataset. All surrogate models were tested on the originally available data where satisfactory predictive performance has been demonstrated. A simple technique of combining quadratic polynomial and tensor-product spline surrogates, each operating on its own cluster of data, has achieved the lowest mean absolute error of 0.058 {\deg}C. Therefore, overall experimental results indicate the validity of the proposed synthetic dataset.
• Abstract（参考訳）: 無償で利用可能な標準データセットの欠如は、露出評価と線量測定研究における新しい計算技術の性能を開発・テストする際の増大要因である。 このことは、各露光シナリオのシミュレーションソフトウェアを用いて数値データ(フィールド、パワー、温度分布)を新たに生成する必要があるため、進行を妨げる。 時間を要することを除けば、このアプローチは電磁モデルの構成中に発生するエラーに非常に影響を受けやすい。 本稿では,10～90ghzにおける各種定常暴露条件を考慮した皮膚表面の入射電力密度と最大温度上昇に関する限られたデータについて,統計的にモデル化した。 合成データは,所定のドシメトリック制約に対して適合した統計的多変量分布からサンプリングされた。 そこで本研究では,現実の情報源への様々な露出を考慮した高忠実度数値データの包括的かつオープンソースのデータセットを提案する。 さらに, 合成データに基づいて皮膚表面温度の最大上昇を予測するための異なるサーロゲートモデルを適用した。 すべてのサロゲートモデルは、十分な予測性能が実証された当初利用可能なデータ上でテストされた。 2次多項式とテンソル積スプラインサロゲートを組み合わせた単純な手法は、それぞれ自身のデータクラスタ上で動作し、0.058 {\deg}Cの最小平均絶対誤差を達成した。 以上の結果から,提案する合成データセットの有効性が示唆された。

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