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Autor Tema: Absorción de radiación 5G en el tejido cerebral en función de la frecuencia, la potencia y el tiempo  (Leído 953 veces)

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Absorción de radiación 5G en el tejido cerebral en función de la frecuencia, la potencia y el tiempo


La rápida liberación de las redes de comunicaciones inalámbricas 5G ha generado nuevas preocupaciones con respecto a las interacciones de la Radiación de Radiofrecuencia (RF) más alta con las especies vivas.

Examinamos la exposición y absorción de RF en tejido cerebral bovino ex vivo y un gel de simulación cerebral en tres frecuencias: 1,9 GHz, 4 GHz y 39 GHz que son relevantes para los espectros actuales (4G) y futuros (5G). Introducimos un método térmico de alta sensibilidad para la evaluación de la exposición a la radiación, y derivamos experimentalmente relaciones precisas entre el aumento de temperatura (ΔT), la tasa de absorción específica (SAR) y la densidad de potencia incidente (F), y tabulamos los coeficientes, ΔT / ΔF y Δ (SAR) / ΔF, en función de la frecuencia, profundidad y tiempo.

Este nuevo método proporciona tanto ΔT como SAR aplicables al rango de frecuencia por debajo y por encima de 6 GHz como se muestra en 1.9, 4 y 39 GHz, y demuestra la evaluación experimental más sensible de la exposición del tejido cerebral a la radiación de ondas milimétricas hasta la fecha, con una detección límite de 1 mW. Examinamos la penetración del haz, la absorción y la difusión térmica a frecuencias representativas de 4G y 5G y mostramos que el calentamiento de RF aumenta rápidamente con la frecuencia debido a la disminución de la longitud de onda de la fuente de RF y al aumento de la densidad de potencia con la misma potencia incidente y tiempo de exposición.

También mostramos los efectos de la temperatura de la onda continua, secuencias de pulsos rápidos y pulsos individuales con duración de pulso variable, y empleamos modelos electromagnéticos para mapear las distribuciones de campo en el tejido. Finalmente, utilizando esta nueva metodología, medimos experimentalmente la difusividad térmica del tejido cerebral bovino ex vivo.

 

Motivación de la investigación

Existe una tendencia creciente a implementar tecnologías de la información y las comunicaciones con velocidades de transmisión de datos mucho más altas. Más de la mitad de la población mundial está ahora en línea y casi toda la población mundial está al alcance de una red celular móvil [1], [2].

El próximo sistema de comunicaciones inalámbricas de quinta generación (5G) ampliará las redes existentes más allá de los casi siete mil millones de usuarios actuales de teléfonos móviles y entrará en el ámbito del Internet de las cosas, conectando potencialmente billones de dispositivos inalámbricos [1], [2]. Los casos de uso de 5G identificados se basan en gran medida en una banda ancha móvil mejorada, comunicaciones masivas de máquina a máquina y comunicaciones ultra fiables y de baja latencia [1], [2].

La importancia estratégica de estas tecnologías de la información y las comunicaciones ha creado una intensa competencia internacional para adquirir la infraestructura integral con fuertes implicaciones para el crecimiento económico, la defensa y la seguridad nacional [3] - [4] [5].

La capacidad total de datos depende de la densidad de la celda, la eficiencia espectral y el ancho de banda de frecuencia. Los requisitos de rendimiento técnico actuales necesitan nuevas tecnologías de radiodifusión y un espectro mucho más amplio [1], [2]. Un método preferido para cumplir con los requisitos del espectro es utilizar frecuencias más altas, específicamente las bandas de ondas milimétricas entre 30 y 300 GHz. Además, el aumento de la frecuencia y la disminución de la longitud de onda correspondiente permite la miniaturización de antenas, estaciones base y dispositivos inalámbricos, haciéndolos más adecuados para mejorar la densidad celular. Sin embargo, las ondas milimétricas tienen rangos cortos de propagación, son absorbidas por el vapor de agua y el oxígeno en la atmósfera, por la vegetación, muy fuertemente por el agua en los tejidos de las personas y los animales, y son fácilmente reflejadas y dispersadas por pequeñas partículas metálicas. y objetos dieléctricos, desorden urbano y grandes estructuras naturales y artificiales [6] - [7] [8].

Superar estas limitaciones aumentando la densidad de la celda, aumenta la interferencia y requiere una mayor directividad y, por lo tanto, una mayor densidad de potencia. El aumento de la frecuencia y el ancho de banda requieren un vallado espectral significativo a expensas de otras aplicaciones.

Actualmente, el espectro sub-6 GHz está muy concurrido y ya incluye celulares 3G / 4G, GPS, Wi-Fi, satélites de banda L, radares de banda S y banda C y otras asignaciones. Con el fin de reducir la interferencia y los requisitos de potencia, y mejorar el rango y la eficiencia espectral, una solución para 5G es la densificación de la red, que emplea una gran cantidad de celdas más pequeñas y una gran cantidad de antenas más pequeñas en cada estación base con alta directividad electrónica.

Capacidades de formación y dirección del haz [9]. El número de antenas de transmisión y recepción por estación base aumentará típicamente con el aumento de la frecuencia para los puntos de acceso interiores, así como para permitir una cobertura de banda ancha móvil urbana y rural densa. Las próximas redes de comunicaciones móviles utilizarán radios multibanda con una combinación de frecuencias de banda baja, media y alta para optimizar la cobertura y la capacidad [10].

A la fecha, las bandas asignadas se han especificado en términos generales por debajo o por encima de 6 GHz y se han etiquetado como: banda baja (600, 800 y 900 MHz); banda media (2,5, 3,5 y 3,7–4,2 GHz); y banda alta (24, 26, 28, 37, 39, 42 y 47 GHz) con el resto de bandas sin licencia por encima de 95 GHz [10].

A pesar de los estándares establecidos por la FCC y las comunidades de RF, la absorción de radiación electromagnética en los tejidos biológicos ha sido y sigue siendo una preocupación pública [11] [12] [13] [14] [15] [16].

Esto lo será aún más con el próximo despliegue de una gran cantidad de dispositivos de mayor frecuencia y mayor potencia con una mayor direccionalidad a medida que se despliegue 5G. Algunos de los primeros estudios relevantes han tratado de evaluar con precisión las interacciones biológicas y las tasas de absorción efectiva de RF de alta frecuencia con modelos humanos y animales [17] - [18] [19] [20] [21] [22] [23] [ 24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38].

También hay estudios en curso que evalúan las pautas establecidas [39] [40] para la exposición a las próximas bandas de alta frecuencia 5G. Recientemente, la Comisión Internacional de Protección contra Radiaciones No Ionizantes (ICNIRP) revisó sus pautas y el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) revisó el estándar C95.1 para usar la tasa de absorción específica (SAR) por debajo de 6 GHz y absorbida densidad de potencia (PD) por encima de 6 GHz [39], [40].

Los enfoques actuales adoptados generalmente utilizan la medición directa de la radiación de los dispositivos transmisores a través de una sonda que se mueve en una cuadrícula tridimensional en un fluido de simulación de tejido [41] o utilizan modelos y simulaciones de software para predecir la SAR en medios biológicos [42]. Aunque la comunidad de investigadores continúa debatiendo entre los efectos térmicos y no térmicos de la radiación absorbida a niveles de SAR particulares [43], proponemos que tales distinciones pueden estar relacionadas esencialmente con los límites de detección de absorción en tejido biológico a niveles muy bajos. Una vez que se establece una dependencia precisa de las constantes y mecanismos térmicos, es posible estimar con precisión la absorción a niveles de potencia de RF muy bajos. El establecimiento de esos umbrales dejaría de ser objeto de debate.

En última instancia, los efectos de la temperatura sobre los procesos físicos, químicos, electroquímicos y biológicos son complejos y pueden registrarse como efectos positivos, negativos o nulos en tejidos u organismos específicos [44] [45].

A pesar de las controversias sobre los estudios de los sistemas inalámbricos existentes de hasta 1,9 GHz (4G), los efectos de penetración del haz, absorción y difusión térmica de las ondas milimétricas (5G) en los tejidos difieren significativamente de los valores de 4G. Aunque es común extrapolar la absorción de frecuencia más baja y el aumento de temperatura confiando en características dieléctricas de tejido premedidas y modelos electromagnéticos para establecer requisitos de seguridad en todas las bandas de ondas milimétricas, dichos modelos generalmente no tienen en cuenta las características detalladas del haz de RF, térmicas difusión y convección, o geometrías y condiciones de exposición específicas.

Creemos que existe una clara necesidad y mucho que aprender mediante la introducción de métodos experimentales sencillos que amplían las investigaciones de baja frecuencia en tejidos específicos en todo el rango de frecuencias 5G.


Resultados

Se estudió la absorción de ondas electromagnéticas en cerebro bovino ex vivo y un gel equivalente de cerebro en función de la frecuencia (f), la densidad de potencia incidente (F) y el tiempo de exposición (t) con el objetivo principal de medir con precisión la temperatura (T) y tasa de absorción específica (SAR) versus densidad de potencia incidente (F) y derivando los coeficientes ΔT / ΔF y Δ (SAR) / ΔF para las muestras. Tres bandas de frecuencia, 1,9, 4 y 39 GHz, niveles de potencia incidente de 1 mW a 2 W (correspondientes a densidades de potencia incidente de 0,14 a 275,40, 0,61 a 1226,40 y 16,58 a 33155,26 W / m2 en la superficie del tejido de las tres fuentes de guía de ondas respectivamente) y los tiempos de exposición de 1 segundo a 30 minutos, pulsados ​​y CW, se presentan todos.

La radiación de RF que incide provoca efectos dinámicos simultáneos complejos dentro del tejido cerebral como resultado de la penetración, la absorción y la difusión térmica del haz, que deben tenerse en cuenta para evaluar el impacto de la exposición con precisión en función de la frecuencia, la potencia y el tiempo. Aunque el aumento general de temperatura no es lineal con el tiempo, es lineal en intervalos cortos, al igual que la potencia de RF absorbida en tiempos de exposición discretos y profundidades dentro del tejido en cada frecuencia que medimos. Por tanto, podemos proponer un modelo lineal para el cambio de temperatura, dT = (dT / dF) dF, con densidad de potencia, y dT = (dT / dt) dt con el tiempo, para exposiciones cortas.

Dado que el SAR es proporcional al dT/dt inicial a través del calor específico (C), una gráfica de C (ΔT/Δt) versus F dará una línea recta con una pendiente de Δ (SAR) / Δ F, y una gráfica de ΔT frente a F dará una pendiente de ΔT / ΔF. Estos coeficientes dependientes de la densidad de potencia incidente de aumento de temperatura y tasa de absorción específica, ΔT / ΔF y Δ (SAR) / ΔF, pueden usarse como una medida de exposición a RF en cada rango de frecuencia y densidad de potencia.

El ΔT/ΔF se puede derivar experimentalmente en función de la frecuencia, los tiempos de exposición y la profundidad en el tejido cerebral después de realizar una serie de mediciones de alta precisión de temperatura versus profundidad que abarcan múltiples niveles de potencia y tiempos de exposición en cada frecuencia. Los datos tabulados de ΔT / ΔF y Δ (SAR) / ΔF se pueden utilizar para predecir el aumento de temperatura en el tejido cerebral para cualquier frecuencia, densidad de potencia incidente, profundidad y tiempo de exposición dados en las frecuencias y en los rangos de potencia. estudió.

Dado que encontramos que las gráficas ΔT / ΔF son lineales hasta las potencias más bajas medibles, creemos que es posible extrapolar ΔT / ΔF a niveles de potencia por debajo de los que podemos detectar con nuestras sondas térmicas, y predecir con precisión incluso cambios de temperatura más pequeños en cerebro (<0,1 ° C) de lo que hemos observado, como resultado de exposiciones a RF incluso más bajas que las que hemos probado.

Primero presentamos el aumento de temperatura medido en cada una de las 5 posiciones axiales dentro del cerebro y las muestras de gel en función del tiempo y la potencia de RF incidente. Todas las mediciones se realizan a temperatura ambiente y cualquier desviación de la línea base en las lecturas del termopar se elimina mediante muestreo durante 5 minutos sin aplicar energía de RF. La energía siempre se aplica durante 30 minutos, seguida de un período de “apagado” de 30 minutos antes de que se establezca y aplique el siguiente nivel de energía. En todos los casos, pasamos de la potencia aplicada más baja a la más alta en una secuencia que generalmente dura 12 horas para cada muestra en cada frecuencia.

El aumento de temperatura experimental (ΔT) frente al tiempo (t) y la potencia incidente (P) para el cerebro bovino (panel izquierdo) y el gel (panel derecho) a 1,9 GHz se muestran en la Fig. 2. Las curvas de color corresponden a la temperatura y el tiempo mediciones a niveles de potencia de 250, 500, 1000 y 2000 mW, con tiempos de exposición de 30 minutos y profundidades de muestreo de temperatura de 1, 6, 11, 16 y 21 mm, respectivamente.

El aumento de temperatura experimental (ΔT) frente al tiempo (t) y la potencia incidente (P) para el cerebro bovino (panel izquierdo) y el gel (panel derecho) a 4 GHz se muestran en el informe. Las curvas de color corresponden a la temperatura y el tiempo mediciones a los niveles de potencia de 16, 32, 62,5, 125, 250, 500, 1000 y 2000 mW, con tiempos de exposición de 30 minutos y profundidades de muestreo de temperatura de 1, 6, 11, 16 y 21 mm, respectivamente. Tenga en cuenta que a medida que aumentamos en frecuencia, de 1,9 a 4 GHz, y en potencia incidente, los perfiles de temperatura del cerebro y el gel comienzan a desviarse significativamente entre sí. Esto es especialmente obvio por encima de 1 W, donde el gel comienza a mostrar convección térmica que indica una desviación de un modelo de difusión estricto: un aplanamiento, e incluso un vuelco térmico, de la temperatura máxima a lo largo del tiempo y un enfriamiento rápido cuando se apaga la energía. . Concluimos que el gel está pasando a un estado líquido a los niveles de potencia más altos y comienza a aparecer un calentamiento y enfriamiento por convección.

El aumento de temperatura experimental (ΔT) frente al tiempo (t) y la potencia incidente (P) para el cerebro bovino (panel izquierdo) y el gel (panel derecho) a 39 GHz se muestran en la Fig. 4. Las curvas de color corresponden a la temperatura y el tiempo mediciones a los niveles de potencia de 1, 2, 4, 8, 16, 32, 62,5, 125, 250, 500, 1000 y 2000 mW, con tiempos de exposición de 30 minutos y profundidades de muestreo de temperatura de 1, 6, 11, 16 y 21 mm, respectivamente. En comparación con la frecuencia más baja, a 39 GHz el calentamiento de RF es mayor en cada profundidad mientras que la absorción de RF está muy limitada a la superficie de la muestra (ver Apéndice) y los cambios rápidos resultantes en las curvas de calentamiento y enfriamiento son muy evidentes tanto en el cerebro y gel.

A 39 GHz, como a 4 GHz, el cerebro exhibe un amplio rango de linealidad de temperatura y potencia, mientras que el aumento de la temperatura del gel gira a alta potencia y la transferencia de calor parece haber cambiado de difusión a convección. Ahora hay una gran diferencia entre el calentamiento en el primer termopar (1 mm de profundidad) y el segundo (6 mm de profundidad) que muestra gradientes térmicos mucho más altos. Al igual que con las mediciones de 4 GHz, esto muestra el confinamiento de la RF a la superficie de la muestra y proporciona una buena medida de la constante de tiempo térmica para el calentamiento por conducción tanto en el tejido cerebral como en el gel. Observe en el gráfico superior izquierdo que podemos detectar cambios muy pequeños en la potencia (1 mW) y la temperatura (<0,1 ° C) en ambas muestras con nuestra configuración y nuestro método produce perfiles de calentamiento realistas incluso cuando la penetración de RF es limitada.

La magnitud del aumento de temperatura (ΔT), la tasa de temperatura (ΔT / Δt) y el gradiente de temperatura (ΔT / Δz) aumentan rápidamente con la frecuencia creciente. El aumento de ΔT / Δz en cada muestra a un nivel de potencia incidente dado (P) indica una menor penetración de RF y una mayor concentración de energía de RF cerca de las superficies a medida que aumenta la frecuencia. Sin embargo, este cambio también es una función de la difusión térmica, la concentración del haz de RF, el índice de refracción en cada frecuencia y el coeficiente de absorción dependiente de la frecuencia, todos los cuales contribuyen a la posición de la potencia de RF más intensa en la muestra (ver Apéndice ). Aunque la densidad de energía de RF aumenta cerca de la superficie con mayor frecuencia, la velocidad de calentamiento aún aumenta significativamente en profundidad como resultado de la difusión de calor.

Usando los datos de medición, podemos volver a trazar el ΔT frente a ΔF en intervalos de tiempo fijos y luego derivar ΔT / ΔF para el rango lineal donde una gráfica de ΔT frente a ΔF tiene una línea recta. El rango lineal varía con la densidad de potencia incidente, la frecuencia y el tiempo de exposición. Estos gráficos se muestran en las Figs. 5 y 6 para cerebro y gel en las tres frecuencias, 1,9, 4 y 39 GHz. Además, las muestras de gel se midieron a 29 GHz.

El informe muestra que el tejido cerebral bovino exhibe un amplio rango de linealidad en la absorción de radiación de RF en un amplio rango de frecuencia, potencia y tiempos de exposición. El tejido cerebral tiene una respuesta lineal de hasta 2 W de potencia y hasta 30 minutos de tiempo de exposición a 1,9 y 4 GHz y hasta 1 W a 39 GHz. En contraste, se muestra que las curvas de temperatura y tiempo se desplazan en el gel a las potencias más altas y frecuencias 5G (29 y 39 GHz) especialmente, en el rango más alto de potencia y tiempos de exposición. Este comportamiento contrasta dramáticamente con el tejido del cerebro bovino y se debe a cambios en las propiedades del gel y al inicio de la convección como resultado del calentamiento intenso y la concentración de la potencia de RF en la muestra.

 



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Resumen

En este artículo se relata el trabajo de dos Científicos que se unen por primera vez en un sistema de prueba simple y de alta precisión para medir el aumento de temperatura y la tasa de absorción específica en muestras de tejido y simulantes de líquido o gel en función de la frecuencia, la potencia de exposición a RF y el tiempo.

Utilizamos esta configuración para realizar y comparar mediciones cuidadosamente calibradas de tejido cerebral bovino y un simulante de gel, Triton X y agua, en las bandas de frecuencia 4G (1,9 GHz) y 5G recientemente asignadas (4 GHz - 39 GHz). Mostramos los efectos de la concentración del haz, el enfoque, la absorción y la difusión de calor en las tres frecuencias y delineamos un rango lineal sobre el cual podemos derivar coeficientes altamente precisos (ΔT / ΔF y Δ (SAR) / ΔF) que se pueden utilizar para predecir la aumento de temperatura y la tasa de absorción específica a profundidades prescritas y tiempos de exposición dentro del tejido o gel a niveles de potencia que descienden hasta límites detectables (<1 mW). Este método puede usarse para evaluar una amplia gama de fuentes de radiación de RF, tejidos y simuladores.

También observamos que el impacto de una potencia de RF incidente relativamente modesta (1 W) y tiempos de exposición cortos (6 minutos en CW y 30 segundos pulsados) a 39 GHz utilizando una fuente de guía de ondas de modo único para la exposición, da como resultado una densidad de potencia extremadamente grande (16,5 kW / m2) y aumento de temperatura (= 60 ° C para CW, = 35 ° C para pulso de 30 s) tanto en tejido cerebral bovino como en gel. Este mismo aumento de temperatura se puede esperar en la piel (que tiene propiedades dieléctricas muy similares) cuando existen densidades de potencia de superficie tan grandes muy cerca de la fuente de RF o la antena, tal vez provenientes de estaciones base de ondas milimétricas, teléfonos o dispositivos inalámbricos. Aparatos habilitados o quioscos. Aunque los límites de seguridad actuales de 28,76 y 143,8 W / m2 para la densidad de potencia en entornos no restringidos (públicos) y restringidos (ocupacionales), respectivamente, deberían evitar tales exposiciones, los límites resultantes en la generación de energía de RF de solo 1,7 a 8,5 mW de una RF direccional fuente, como nuestra guía de ondas a 39 GHz, en las proximidades, limitará en gran medida el potencial de aplicación para cualquier sistema de comunicaciones de este tipo.

En los EE.UU., la FCC y la FDA están supervisando la implementación de la tecnología de ondas milimétricas en el ámbito público y se necesitan más estudios para ayudar a orientar la ciencia, la tecnología y las políticas. Nuestro método experimental puede proporcionar valores umbral de temperatura y SAR para exposiciones tanto ocupacionales como públicas a ondas milimétricas con densidades de potencia de superficie de 16,5 W / m2 a 16,5 kW / m2 y tiempos de exposición de 1 segundo a 30 minutos.

Finalmente, utilizamos nuestros nuevos datos y este método de RF para derivar un coeficiente de difusividad térmica para el tejido cerebral bovino ex vivo que sea consistente con nuestras mediciones anteriores usando una resonancia magnética. Esta es la primera vez que la difusividad térmica del tejido cerebral bovino ex vivo se ha medido directamente mediante este método de RF térmica [47] [50] [51] [70].

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Artículo original:

https://ieeexplore.ieee.org/document/9115853

Los Autores
 

David Gultekin

David H. Gultekin recibió el Título de la Universidad Técnica de Estambul, Turquía, y el Título del Instituto de Tecnología Stevens, Hoboken, Nueva Jersey, EE. UU., todo en ciencia e ingeniería de materiales, y el M.S. grado en ciencias aplicadas e ingeniería, y el M.Phil. y Ph.D. grados en ingeniería eléctrica de la Universidad de Yale, New Haven, CT, EE. UU.

Ha completado un programa de posgrado en ciencia e ingeniería de materiales en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, Cambridge, MA, EE. UU. Ocupó puestos postdoctorales y de becas en oncología radioterápica, física y biología, y radiología y ciencias radiológicas en la Universidad de Duke, Durham, Carolina del Norte, EE. UU.,

El Instituto de Tecnología de California, Pasadena, CA, EE. UU., Y la Universidad Johns Hopkins, Baltimore, MD, ESTADOS UNIDOS. Ocupó cargos docentes en el Memorial Sloan-Kettering Cancer Center y el Cornell Medical College, donde tuvo nombramientos conjuntos como profesor asistente. También realizó una investigación en el Centro Médico Cedars-Sinai. Proporcionó una amplia gama de experiencia en física e ingeniería para la obtención de imágenes de cáncer y participó en ensayos clínicos multiinstitucionales para la evaluación de la respuesta a la radiación, citotóxicos químicos y terapias dirigidas, como anticuerpos monoclonales y terapias antiangiogénicas.

Desarrolló métodos y algoritmos para procesar grandes conjuntos de datos radiológicos para mejorar la práctica clínica y la investigación. Investigó técnicas de resonancia magnética para medir procesos de transporte de masa y energía con altas resoluciones espaciales y temporales y desarrolló métodos de resonancia magnética para medir la difusividad térmica, la conductividad térmica, los coeficientes de transferencia de calor, el calor específico, la tasa de absorción específica, la potencia térmica y el calor de reacción en sustancias. de forma no invasiva. Actualmente realiza investigaciones con la Universidad de Columbia, Nueva York, NY, EE. UU., En imágenes por resonancia magnética y espectroscopia, absorción de radiofrecuencia en sustancias y termometría de RMN. También se desempeña como oficial de seguridad de resonancia magnética de la Universidad de Columbia.

 

peter siegel

Peter H. Siegel (Life Fellow, IEEE) recibió el B.A. Licenciado en Astronomía de la Universidad de Colgate en 1976, es Licenciado en Física por la Universidad de Columbia, en 1978, y Ph.D. Licenciado en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Columbia, en 1983.

Ha tenido nombramientos como Investigador y Personal de Ingeniería en el Instituto Goddard de Estudios Espaciales de la NASA, Nueva York, NY, EE. UU., de 1975 a 1983, Científico del Observatorio Nacional de Radioastronomía, Laboratorios de Desarrollo Central, Charlottesville, VA, EE. UU., De 1984 a 1986, Supervisor de Grupo Técnico y Científico Investigador Principal en el Laboratorio de Propulsión a Chorro (JPL), Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA), Pasadena , CA, EE. UU., De 1987 a 2014, y profesor asociado en ingeniería eléctrica y científico senior en biología en el Instituto de Tecnología de California (Caltech), Pasadena, CA, EE. UU., De 2002 a 2014. En JPL, fundó y dirigió el Equipo de Tecnología Avanzada de Ondas Submilimétricas (SWAT), es decir, un grupo de más de 20 científicos e ingenieros que desarrollan tecnología THz para las misiones espaciales de corto y largo plazo de la NASA, durante 25 años. Esto incluyó la entrega de componentes clave para cuatro misiones satelitales principales y la dirección de más de 75 programas más pequeños de Investigación y Desarrollo para la NASA y el Departamento de Defensa de los EE. En Caltech, participó en nuevas aplicaciones biológicas y médicas de THz, especialmente efectos de baja potencia en las neuronas y, más recientemente, en la monitorización de la química sanguínea con ondas milimétricas. Se ha desempeñado como conferenciante distinguido de IEEE y como vicepresidente y presidente del Comité de Tecnología IEEE MTTS THz. Actualmente es miembro electo de MTTS AdCom.

Ha publicado más de 300 artículos sobre componentes y tecnología THz y ha impartido más de 250 charlas invitadas sobre este tema a lo largo de su carrera de 45 años en THz. Sus nombramientos actuales incluyen el CEO de THz Global, una pequeña compañía de investigación y desarrollo especializada en aplicaciones biológicas de RF, un científico sénior emérito de biología e ingeniería eléctrica con Caltech, y un científico investigador sénior emérito e ingeniero principal del Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA.

El Dr. Siegel ha sido reconocido con 75 premios tecnológicos de la NASA, diez premios al equipo de la NASA, el premio NASA Space Act Award, tres premios JPL individuales por excelencia técnica y cuatro premios al equipo JPL, y el premio IEEE MTTS Applications, en 2018. Tiene el honor de asumió la responsabilidad como editor en jefe fundador de una nueva publicación de acceso abierto: IEEE Journal of Microwaves, con fecha de publicación de la edición inaugural prevista para enero de 2021. Entre muchas otras funciones, se desempeñó como editor en jefe fundador de IEEE Transactions on Terahertz Science and Technology, de 2010 a 2015, y fundador, en 2009, presidente hasta 2011, y secretario general electo desde 2012, de la Sociedad Internacional de Ondas Infrarrojas, Milimétricas y Terahercios (IRMMW-THz), la sociedad más grande del mundo dedicada exclusivamente a la ciencia y tecnología THz.

 

Introducción a este estudio

En un trabajo anterior, los efectos de la radiación de microondas en las actividades metabólicas del cerebro en voluntarios humanos expuestos a la radiación de teléfonos celulares se estudiaron in vivo mediante tomografía por emisión de positrones (PET) [46], y nosotros estudiamos, mediante imágenes de resonancia magnética (MRI), la características de absorción de la radiación de 1,9 GHz en tejido cerebral bovino ex vivo expuesto a una antena de teléfono móvil realista midiendo la temperatura en función de la potencia y el tiempo de exposición [47]. El daño celular y la tasa de muerte celular son función de la temperatura y el tiempo de exposición [48], [49].

Existe un interés creciente en el uso de diagramas de temperatura-tiempo y dosimetría térmica para evaluar la absorción de energía en el tejido biológico como medida de seguridad. El SAR varía espacial y temporalmente en el tejido y, a menudo, requiere promediar una masa o volumen prescrito. La medición de la SAR por métodos térmicos también es complicada y requiere la determinación de los parámetros de transporte térmico [47], [50] - [51] [52] para evaluar la SAR con precisión.

En este artículo, ampliamos y comparamos nuestro estudio anterior de 1,9 GHz [47] y caracterizamos los fundamentos de la absorción y el calentamiento posterior de radiación de microondas y de ondas milimétricas en tejido cerebral bovino ex vivo y un gel simulante en función de la frecuencia, la potencia, tiempo de exposición y profundidad de penetración a 1,9 GHz (superposición con 4G), 4 GHz (extremo inferior de la banda 5G) y 39 GHz (extremo superior de la banda 5G). Utilizamos un sistema de prueba muy simple y flexible con inserción de potencia de RF de guía de ondas rectangular monomodo caracterizada con precisión, que tiene características de haz bien definidas y bien confinadas. Presentamos un método de medición térmica integrado en el tejido muy preciso y fácil de implementar, capaz de medir tanto el aumento de temperatura (ΔT) como la tasa de absorción específica (SAR) frente a la densidad de potencia incidente (F), universalmente aplicable a todo el rango de frecuencias 4G y 5G sin hacer las distinciones por debajo y por encima de 6 GHz.

Se han realizado varios estudios previos en las bandas de microondas y ondas milimétricas sobre las propiedades dieléctricas del tejido cerebral [53] [54] [55] [56], modelado de tejidos y de la cabeza [57] [58] [59 ] [60] y modelos de exposición a energía de RF [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68].

Aquí, estudiamos simultáneamente los efectos de la penetración, absorción y difusión térmica del haz en el tejido cerebral mediante mediciones de temperatura en tiempo real durante la irradiación. Este estudio proporciona una amplia gama de mediciones experimentales en el tejido que pueden ser útiles para el modelado y las simulaciones de exposición a RF computacionales.

Derivamos experimentalmente coeficientes térmicos muy precisos (ΔT / ΔF y Δ (SAR) / ΔF) frente a la frecuencia y la profundidad en el tejido, y se correlacionan con una distribución y penetración del patrón de haz de RF bien definida. Creemos que nuestros perfiles de temperatura versus profundidad cuidadosamente calibrados, patrones de haz de RF bien definidos y valores de densidad de potencia incidente, y nuestro sistema de prueba de RF simple y flexible son únicos pero de amplia aplicación. Nuestros coeficientes ΔT / ΔF y Δ (SAR) / ΔF tabulados y derivados experimentalmente en cada frecuencia se pueden utilizar para evaluar la magnitud del calentamiento y la tasa de absorción específica a cualquier profundidad dada la exposición de potencia, incluso a valores que normalmente estarían por debajo de los niveles medibles utilizando sensores térmicos estándar. Mostramos que el uso de simuladores de gel comunes que se han empleado para experimentos 4G son aplicables solo en un rango bajo de potencia y tiempo de exposición para bandas de frecuencia 5G, especialmente en el rango de ondas milimétricas.

También mostramos experimentalmente los efectos de la pulsación rápida de la potencia de RF en diferentes longitudes de pulso (1 μs, 1 ms y 1 s) al 50% de ciclo de trabajo en el gel y pulsos únicos de corto (1 s) y largo (30 s) ) duración con ciclos de RF de encendido / apagado tanto en tejido cerebral como en gel. Utilizando nuestras mediciones aquí y nuestros estudios de resonancia magnética anteriores para derivar parámetros térmicos [47], [50], [51], [69], [70], obtenemos un coeficiente de difusividad térmica preciso para el tejido cerebral bovino ex vivo. Estas mediciones están respaldadas por simulaciones en el dominio del tiempo en diferencias finitas que muestran en detalle la distribución de la potencia de la fuente de RF con la profundidad y el área de la superficie en el tejido.

 

Métodos experimentales detallados

Se diseñó un sistema experimental compacto y de frecuencia ágil para estudiar la absorción de ondas electromagnéticas en el cerebro ex vivo y en geles equivalentes al cerebro en función de la potencia, la frecuencia y el tiempo de exposición. La figura 1 muestra la configuración experimental. Las muestras de cerebro y gel se contenían en recipientes de plástico cúbico de poli (metacrilato de metilo) (PMMA) de pared delgada y se iluminaban con RF a través de las paredes del recipiente utilizando guías de ondas rectangulares de modo estándar TE10. La temperatura de la muestra se controló axialmente a lo largo del centro de la abertura de la guía de ondas con termopares insertados alojados en tubos capilares de vidrio. La potencia de microondas incidente se precalibró en la salida de la guía de ondas y se derivó de una variedad de fuentes de ondas continuas sintetizadas y amplificadores de potencia que se conectaron a las guías de ondas a través de un cable coaxial. Dado que el tejido cerebral y las muestras de gel no tienen una dirección de polarización preferencial en estas longitudes de onda [19], [25], [26], [71], [72], las guías de onda siempre se orientaron de modo que el campo eléctrico tuviera un acoplamiento mínimo con el cables de termopar incrustados. Los detalles específicos para cada frecuencia de exposición siguen las descripciones de las muestras.

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Para este estudio, tres guías de ondas rectangulares monomodo (WR) con dimensiones internas (ID) y áreas de apertura (A) (WR-430, banda de paso 1,7-2,6 GHz, ID: 109,2 × 54,6 mm, A: 5962,3 mm2; WR- 187, banda de paso 3,95-5,85 GHz, ID: 47,5 × 22,1 mm, A: 1049,8 mm2; y WR-28, banda de paso 26,5-40 GHz, ID: 7,1 × 3,6 mm, A: 25,6 mm2) se utilizaron para la formación de haces y dirigir la potencia de microondas hacia el medio en un patrón de exposición bien determinado.

Las guías de ondas se hicieron funcionar a frecuencias de 1,9 GHz, 4 GHz y 39 GHz correspondientes a longitudes de onda de 157,8 mm, 74,9 mm y 7,7 mm, respectivamente. Se sujetaron firmemente, y en una posición predeterminada, contra los cubos de muestra utilizando bandas de goma y plantillas de posicionamiento de madera (constante térmica baja). El campo E de la guía de ondas se orientó de modo que siempre fuera perpendicular al plano de los cables del termopar incrustados, y no se detectó ningún acoplamiento de potencia de RF a los propios cables. Las puntas de los termopares se colocaron en el extremo de sus soportes de tubos capilares de vidrio y se alinearon con el centro axial de las diferentes guías de ondas.

Dependiendo del tamaño de apertura de las guías de ondas, se utilizaron tres cubos de plástico de PMMA diferentes. A 1,9 GHz, un cubo con ID: 147 × 147 × 147 mm y un grosor de pared de 3 mm, sostenía el gel y requería un total de 7 cerebros bovinos individuales, cada uno de los cuales tenía aproximadamente 450 g. Para el gel y el cerebro se utilizó un cubo, con DI: 96 × 96 × 124 mm y 2,25 mm de espesor de pared, a 4 GHz y 39 GHz. Este cubo fue llenado por aproximadamente 3 cerebros bovinos. Además, se usó un cubo, con ID: 84 × 84 × 109 mm y un grosor de pared de 1,9 mm solo para las mediciones de gel a 39 GHz en los niveles de potencia más bajos.

Los coeficientes de reflexión (Rs) se midieron como 0.092, 0.116 y 0.086 solo para las paredes de plástico, y como 0.47, 0.45 y 0.37 para las paredes de plástico y el tejido cerebral combinados, y usando un simulador FDTD, la potencia de 10dB (0.9P), Los tamaños de los puntos (As) en la superficie del tejido se calcularon como 5932,80, 1304,16 y 49,60 mm2 a 1,9, 4 y 39 GHz, respectivamente. La densidad de potencia incidente (F) en la superficie del tejido se calculó a partir de la potencia incidente (P) en la guía de ondas como F = PR donde R = 0,9 (1 − Rs) / As o 137,7, 613,2 y 16577,6 m − 2 para los tres fuentes de guía de ondas y recipientes de plástico, respectivamente. Si excluimos la pared de plástico, entonces R = 1 / A o 167.72, 952.61 y 39,123.63 m − 2 usando las áreas de apertura (A) para las tres guías de ondas. Usamos la densidad de potencia puntual de 10dB en la superficie del tejido, incluidas las paredes de plástico, en nuestros cálculos, pero los resultados se pueden escalar utilizando la relación de los dos valores R, ya que la tendencia de medición es lineal con nuestro rango de niveles de potencia.

Los cerebros bovinos ex vivo se utilizaron según un permiso de muestra emitido por el Servicio de Inspección y Seguridad Alimentaria (FSIS) del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA) de conformidad con el Comité Institucional de Cuidado y Uso de Animales (IACUC) y la Junta de Revisión Institucional (IRB) . El tejido cerebral está clasificado como material de riesgo específico (SRM) por el USDA para la encefalopatía espongiforme bovina (BSE) o la enfermedad de las vacas locas, y se extrajo de los animales de menos de 30 meses de edad en una planta local del USDA, se transportó al laboratorio y se analizó. el mismo día a temperatura ambiente de acuerdo con las pautas del USDA, FSIS, IACUC e IRB.

Pensamos en realizar mediciones en muestras congeladas y descongeladas, para evitar el problema del deterioro del tejido cuando las muestras se midieron durante largos períodos a temperatura ambiente. Sin embargo, cuando comparamos la constante dieléctrica compleja medida del cerebro bovino congelado y luego descongelado con el cerebro bovino fresco, observamos desviaciones significativas (probablemente debido al contenido de agua) y, por lo tanto, no pudimos utilizar las muestras congeladas.

En nuestro estudio anterior se utilizó una formulación en gel (62,7% de agua, 36,8% de Triton X-100 y 0,5% de NaCl) para comparar la radiación de una guía de ondas con una antena dipolo de media longitud de onda (λ / 2) a 1,9 GHz [47] [73]. Este gel se adapta bien en propiedades dieléctricas (índice y absorción) al tejido cerebral a 1,9 GHz, aunque se desvía a medida que aumenta la frecuencia.


Para generar la potencia de microondas utilizada para irradiar las muestras, se empleó una variedad de fuentes de señales calibradas en las tres frecuencias, 1,9, 4 y 39 GHz, según el nivel de potencia requerido. En todos los casos se empleó una señal de onda continua sintetizada precisa, ya sea directamente o como entrada a un amplificador de potencia. A 1,9 y 4 GHz, se acopló un generador de señales HP 8340A (Hewlett Packard) a un amplificador de tubo de onda viajera (TWT) AR 5SIG4 (AR World) (salida máxima de 5 W). A 39 GHz, para las mediciones de gel, se conectó un puerto de salida de un analizador de red vectorial Agilent 8722ES a un AR 25T26G40 TWT, y para las mediciones de muestras cerebrales se utilizó un Keysight E8257D junto con un nitruro de galio (GaN) de estado sólido personalizado amplificador de potencia suministrado por el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA.

Para producir los datos de medición de un solo pulso, la potencia del sintetizador se encendió / apagó manualmente durante los experimentos junto con un temporizador simple. Para las mediciones de potencia de RF modulada, se aplicó un generador de forma de onda independiente (HP 3312A) al canal de salida del sintetizador para generar una señal de entrada de onda cuadrada de la duración y ciclo de trabajo deseados. En todos los casos, la salida de potencia en la apertura de la guía de ondas se precalibró utilizando un sensor de potencia de termopar Agilent 8481A y una unidad de visualización E4419B para medir las pérdidas en todos los cables utilizados, convertidores de cable coaxial a guía de ondas, atenuadores y adaptadores de conector y donde sea posible, monitoreado durante las mediciones reales. En algunos casos, los niveles de potencia eran demasiado altos para monitorear directamente la salida de RF del amplificador, por lo que se usaron atenuadores calibrados para medir previamente los niveles de potencia de salida del sintetizador contra los niveles de salida del amplificador, después de que se determinó que el amplificador estaba en su línea lineal. rango: Pout / Pin = constante.

Se utilizó un analizador de red vectorial Agilent y una sonda de inmersión en líquido especialmente diseñada (Keysight 85070E) para registrar la constante dieléctrica real e imaginaria de todas las muestras entre 1 y 40 GHz. Se midió una muestra de cerebro fresca obtenida 1,5 horas antes de la prueba junto con una muestra que había sido adquirida dos semanas antes, congelada y luego descongelada durante 7 horas a temperatura ambiente.

También se midieron las muestras de gel y agua desionizada (DI), todas a 20 ° C. Las mediciones de la constante dieléctrica, incluida una comparación de las muestras de cerebro bovino fresco y congelado y descongelado. Las mediciones también muestran la correlación entre la constante dieléctrica del gel y el tejido cerebral y donde la constante dieléctrica del gel se superpone suficientemente con el tejido cerebral para ser utilizada como un simulador de este parámetro particular. El agua desionizada (DI) se utilizó para la calibración del instrumento. Estas mediciones se utilizaron para derivar los valores de conductividad eléctrica (σ) y coeficiente de absorción lineal (α) que se utilizan en los cálculos de campo descritos anteriormente.

Para realizar todas las mediciones, los recipientes de muestras individuales se llenaron con gel o tejido cerebral completamente empaquetado, y se insertó una rejilla con cinco termopares colocados con precisión espaciados a 5 mm desde arriba, alcanzando posiciones directamente alineadas con el eje central de la guía de ondas y colocado a 1, 6, 11, 16 y 21 mm de la pared interior del contenedor. Se colocó un termopar adicional en el centro del recipiente y también se colocó un termómetro de vidrio en la esquina más alejada del recipiente como referencia absoluta. Los termopares eran todos de tipo T (Physitemp, NJ, EE. UU.) Y eran del tipo IT-18 (0,050 ”de diámetro revestido con teflón) o IT-23 (0,011” de diámetro revestido de teflón y retorcido).

Ambos están diseñados para la implantación y están especialmente configurados para una alta precisión (<0,1 ° C) cuando se utilizan con el módulo de sonda múltiple Thermes USB (Physitemp). La razón por la que se utilizaron dos tipos se debió simplemente a la disponibilidad en nuestro laboratorio, y ambas variedades se probaron previamente en agua desionizada y se demostró que dan lecturas idénticas con temperatura y tiempo.

Los tubos capilares (número de pieza de Eisco Scientific, LLC Bio338A) que sujetan los cables del termopar tenían 10 cm de largo, un diámetro interior de 1 mm y un espesor de pared de 0,125 mm y se enceraron en su lugar en una rejilla de listones de madera que encaja con precisión en el parte superior del recipiente de la muestra. Durante las mediciones, se tomaron muestras de todas las sondas una vez por segundo y el voltaje del termopar se convirtió a temperatura y se almacenó en un archivo en una computadora portátil de control utilizando un controlador personalizado (Dasylab, Measurement Computing, EE. UU.) Que fue diseñado para interactuar con el Thermes USB módulo. Se utilizaron niveles de potencia precalibrados de 1, 2, 4, 8, 16, 32, 62,5, 125, 250, 500, 1000 y 2000 mW para irradiar tanto el cerebro como el gel. Las mediciones individuales consistieron en un control de 5 minutos, un ciclo de encendido de 30 minutos y un ciclo de apagado de 30 minutos. Dado que las mediciones en todos los niveles de potencia tomaron muchas horas, la temperatura ambiente de la habitación y la muestra en sí no fue constante, por lo que esta temperatura también se registró a través del sistema de adquisición de datos y termómetros de vidrio colocados en el gel y en el aire. Cualquier desviación relativa a las condiciones ambientales durante cada medición de aproximadamente una hora de duración podría calibrarse a partir de los conjuntos de datos.

El sistema se configuró para estudiar los efectos de ondas continuas (CW) y exposiciones pulsadas. En este caso, el interruptor de encendido / apagado del generador de señales se acopló a un generador de forma de onda y se generaron longitudes de pulso (δt) de 1 s, 1 ms y 1 μs con el mismo ciclo de trabajo (encendido / apagado = 1). Estos tres experimentos, con un ciclo de trabajo del 50% a una potencia pulsada de 2 W y tres longitudes de pulso, se compararon con una potencia aplicada de 1 W (CW) a 4 GHz en el gel. Además, se estudiaron los efectos de la longitud del pulso sobre el aumento de temperatura en todas las muestras usando un solo pulso con una duración de 1, 2, 3, 4, 5, 10, 20 y 30 s aplicando manualmente potencia de RF (temporizador e interruptor) para el intervalo de pulso y luego dejar que la muestra se enfríe durante un período de 5 minutos antes de aplicar el siguiente pulso.

La guía de ondas de 1,9 GHz se incluyó en este estudio para comparar los resultados con nuestro estudio anterior, que utilizó una antena dipolo λ / 2 de 1,9 GHz para la irradiación [47]. Las diferencias entre la guía de ondas y la antena dipolo λ / 2 aclaran el impacto variable de la distribución y / o el enfoque del haz de RF y desempeñarán un papel importante en la definición de estándares para las estaciones base 5G que tienen características sin precedentes de formación, directividad y dirección del haz.

Para todos los datos adquiridos en este estudio se utilizó la misma secuencia: 5 minutos sin energía para adquirir una línea de base, energía de RF aplicada durante 30 minutos, RF desactivada durante 30 minutos y luego repetida para el siguiente nivel de energía en la secuencia, desde del más bajo al más alto. Las mediciones de pulso se realizaron al final de la ejecución de la secuencia de potencia completa. Las series de tiempo de temperatura se procesaron para la corrección de la deriva utilizando el segmento de la línea base de los datos ajustando una función polinomial (grados 1-2) dependiendo de las fuentes de la deriva. Los conjuntos de datos de temperatura-tiempo se segmentaron en 5 conjuntos de datos cada uno con 6 minutos de tiempo de exposición, y la magnitud del aumento de temperatura se ajustó a la densidad de potencia aplicada en función del espacio y el tiempo de exposición.

Además, se adquirieron una serie de mediciones en una muestra de gel en un contenedor de tamaño medio a 29 GHz utilizando niveles de potencia de 1 mW a 2000 mW y se compararon con los resultados a 39 GHz en el gel para los mismos niveles de potencia. Se realizó un análisis de ambos conjuntos de datos en los niveles más bajos para evitar la convección térmica y se encontró que ambos conjuntos de datos eran lineales en potencia versus temperatura en sus intervalos de tiempo de exposición dados.

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Bibligrafía:

[1] Millimeter Wave Propagation: Spectrum Management Implications, Federal Commun. Commission (FCC), Office Eng. Technol. (OET), New Technol. Develop. Division, Washington, DC, USA, Jul. 1997, p. 26.
[2] Measuring Digital Development, Facts and Figures 2019, Int. Telecommun. Union (ITU), ITU Publications, Geneva, Switzerland, 2019, p. 14.
[3] J. C. Gallagher and M. E. DeVine, Fifth Generation (5G) Telecommunications Technologies: Issues for Congress, document R45485, Congressional Research Service Report, Jan. 2019. [Online]

[4] D. Abecassis, J. Stewart, and C. Nickerson, ‘‘Global Race to 5G—Update,’’  Final Rep. Cellular Telecommun. Internet Assoc. (CTIA), Washington, DC, USA, Tech. Rep. 2015448-103, Apr. 2019, p. 172.
[5] M. Medin and G. Louie, ‘‘The 5G ecosystem: Risks and opportunities for DoD,’’ Defense Innov. Board, Dept. Defense, Washington, DC, USA, Tech. Rep. DIB 5G Study, Apr. 2019, p. 33.
[6] M. Marcus and B. Pattan, ‘‘Millimeter wave propagation: Spectrum management implications,’’ IEEE Microw. Mag., vol. 6, no. 2, pp. 54–62, Jun. 2005.
[7] K. Gritton, C. Ho, and R. Crane, Ka-Band Propagation Model Based on High Resolution Acts Data, document JPL D-30175, NASA-Jet Propulsion Laboratory, Aug. 2004, p. 138.
[8] E. K. Smith, ‘‘Centimeter and millimeter wave attenuation and brightness temperature due to atmospheric oxygen and water vapor,’’ Radio Sci., vol. 17, no. 6, pp. 1455–1464, Nov. 1982, doi: 10.1029/RS017i006p01455.
[9] E. Björnson, L. Sanguinetti, H. Wymeersch, J. Hoydis, and T. L. Marzetta, ‘‘Massive MIMO is a reality–what is next?’’ Digit. Signal Process., vol. 94, pp. 3–20, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.dsp.2019.06.007.
[10] 2019 Broadband Deployment Report, Federal Commun. Commission (FCC), Federal Commun. Commission (FCC), FCC 19-44, Washington, DC, USA, May 2019, p. 331.
[11] D. L. Means and K. W. Chan, Evaluating Compliance with FCC Guidelines for Human Exposure to Radio frequency Electromagnetic Fields, Additional Information for Evaluating Compliance With Mobile and Portable
Devices With FCC Limits for Human Exposure to Radiofrequency Emissions, ET Bulletin 65, Supplement C, Federal Commun. Commission (FCC), Office Eng. Technol., Washington, DC, USA, Jun. 2001, p. 57.
[12] R. Saunders, E. van Rongen, and E. van Deventer, WHO Research Agenda for Radiofrequency Fields. Geneva, Switzerland: World Health Organization (WHO), Office of Press and Public Relations, 2010, p. 42.
[13] E. R. Adair and R. C. Petersen, ‘‘Biological effects of radiofrequency/microwave radiation,’’ IEEE Trans. Microw. Theory Techn., vol. 50, no. 3, pp. 953–962, Mar. 2002.

[14] J. M. Osepchuk and R. C. Petersen, ‘‘Historical review of RF exposure standards and the international committee on electromagnetic safety (ICES),’’ Bioelectromagnetics, vol. 24, no. S6, pp. S7–S16, 2003, doi: 10. 1002/bem.10150.
[15] A. Vander Vorst, A. Rosen, and Y. Kotsuka, RF/Microwave Interaction with Biological Tissues. Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2006. [16] C. K. Chou, H. Bassen, J. Osepchuk, Q. Balzano, R. Petersen, M. Meltz, R. Cleveland, J. C. Lin, and L. Heynick, ‘‘Radio frequency electromagnetic exposure: Tutorial review on experimental dosimetry,’’ Bioelectromagnetics, vol. 17, no. 3, pp. 195–208, 1996.
[17] A. W. Guy, M. D. Webb, and C. C. Sorensen, ‘‘Determination of power absorption in man exposed to high frequency electromagnetic fields by thermographic measurements on scale models,’’ IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. BME-23, no. 5, pp. 361–370, Sep. 1976, doi: 10.1109/tbme.1976.324645.

[18] K. J. Oscar and T. D. Hawkins, ‘‘Microwave alteration of the blood-brain barrier system of rats,’’ Brain Res, vol. 126, no. 2, pp. 281–293, May 1977,doi: 10.1016/0006-8993(77)90726-0.
[19] O. P. Gandhi, ‘‘Dosimetry—The absorption properties of man and experimental animals,’’ Bull. New York Acad. Med., vol. 55, no. 11, pp. 999–1020, Dec. 1979.
[20] W. G. Lotz and R. P. Podgorski, ‘‘Temperature and adrenocortical responses in rhesus monkeys exposed to microwaves,’’ J. Appl. Physiol., vol. 53, no. 6, pp. 1565–1571, Dec. 1982, doi: 10.1152/jappl.1982.53.6.1565.
[21] A. H. Frey, ‘‘Studies of the blood-brain barrier: Preliminary findings and discussion,’’ Radio Sci., vol. 14, no. 6S, pp. 349–350, Nov. 1979, doi: 10.1029/RS014i06Sp00349.
[22] J. G. Burr and J. H. Krupp, ‘‘Real-time measurement of RFR energy distribution in the macaca mulatta head,’’ Bioelectromagnetics, vol. 1, no. 1, pp. 21–34, 1980, doi: 10.1002/bem.2250010103.
[23] J. R. Thomas, J. Schrot, and R. A. Banvard, ‘‘Comparative effects of pulsed and continuous-wave 2.8-GHz microwaves on temporally defined behavior,’’ Bioelectromagnetics, vol. 3, no. 2, pp. 227–235, 1982, doi: 10.1002/ bem.2250030207.
[24] R. G. Olsen, ‘‘Far-field dosimetric measurements in a full-sized man model at 2.0 GHz,’’ Bioelectromagnetics, vol. 3, no. 4, pp. 433–441, 1982, doi: 10.1002/bem.2250030406.
[25] W. G. Lotz, ‘‘Hyperthermia in radiofrequency-exposed rhesus monkeys: A comparison of frequency and orientation effects,’’ Radiat. Res., vol. 102, no. 1, pp. 59–70, Apr. 1985.
[26] M. R. Frei and J. R. Jauchem, ‘‘Thermoregulatory responses of rats exposed to 9.3-GHz microwaves—A comparison of E-orientation and H-orientation,’’ Physiol. Chem. Phys. Med., vol. 24, no. 1, pp. 1–10, 1992.
[27] J. A. D’Andrea, A. Thomas, and D. J. Hatcher, ‘‘Rhesus monkey behavior during exposure to high-peak-power 5.62-GHz microwave pulses,’’ Bioelectromagnetics, vol. 15, no. 2, pp. 76–163, 1994, doi: 10.1002/bem.2250150207.
[28] E. R. Adair, B. L. Cobb, K. S. Mylacraine, and S. A. Kelleher, ‘‘Human exposure at two radio frequencies (450 and 2450 MHz): Similarities and differences in physiological response,’’ Bioelectromagnetics, vol. 20, no. S4, pp. 12–20, 1999.
[29] K. L. Ryan, J. A. D’Andrea, J. R. Jauchem, and P. A. Mason, ‘‘Radiofrequency radiation of millimeter wave length: Potential occupational safety issues relating to surface heating,’’ Health Phys., vol. 78, no. 2, pp. 170–181, Feb. 2000, doi: 10.1097/00004032-200002000-00006.
[30] J. M. Ziriax, K. I. Smith, D. A. Nelson, K. L. Ryan, P. Gajsek, J. A. D’Andrea, T. J. Walters, W. D. Hurt, and P. A. Mason, ‘‘Effects of frequency, permittivity, and voxel size on predicted specific absorption rate values in biological tissue during electromagnetic-field exposure,’’ IEEE Trans. Microw. Theory Techn., vol. 48, no. 11, pp. 2050–2058, Nov. 2000.
[31] E. R. Adair, K. S. Mylacraine, and B. L. Cobb, ‘‘Partial-body exposure of human volunteers to 2450 MHz pulsed or CW fields provokes similar thermoregulatory responses,’’ Bioelectromagnetics, vol. 22, no. 4, pp. 246–259, May 2001, doi: 10.1002/bem.47.
[32] D. A. Nelson, T. J. Walters, K. L. Ryan, K. B. Emerton, W. D. Hurt, M. J. Ziriax, L. R. Johnson, and P. A. Mason, ‘‘Inter-species extrapolation of skin heating resulting from millimeter wave irradiation: Modeling and experimental results,’’ Health Phys., vol. 84, no. 5, pp. 608–615, May 2003, doi: 10.1097/00004032-200305000-00006.
[33] L. G. Salford, H. Nittby, A. Brun, G. Grafström, L. Malmgren, M. Sommarin, J. Eberhardt, B. Widegren, and B. R. R. Persson, ‘‘The mammalian brain in the electromagnetic fields designed by man with special reference to blood-brain barrier function, neuronal damage and possible physical mechanisms,’’ Prog. Theor. Phys. Suppl., vol. 173, pp. 283–309, Jan. 2008[34] M. Blank and R. Goodman, ‘‘Electromagnetic fields stress living cells,’’
Pathophysiology, vol. 16, nos. 2–3, pp. 71–78, Aug. 2009, doi: 10.1016/j.pathophys.2009.01.006.
[35] J. L. Phillips, N. P. Singh, and H. Lai, ‘‘Electromagnetic fields and DNA damage,’’ Pathophysiology, vol. 16, nos. 2–3, pp. 79–88, Aug. 2009, doi: 10.1016/j.pathophys.2008.11.005.
[36] S. Roggeveen, J. van Os, and R. Lousberg, ‘‘Does the brain detect 3G mobile phone radiation peaks? An explorative in-depth analysis of an experimental study,’’ PLoS ONE, vol. 10, no. 5, May 2015, Art. no. e0125390, doi: 10.1371/journal.pone.0125390.
[37] A. Şahin, A. Aslan, O. BaŞ, A. Ikinci, C. Özyılmaz, O. Fikret Sönmez, S. ˙olako§lu, and E. Odacı, ‘‘Deleterious impacts of a 900-MHz electromagnetic field on hippocampal pyramidal neurons of 8-week-old sprague Dawley male rats,’’ Brain Res., vol. 1624, pp. 232–238, Oct. 2015, doi: 10. 1016/j.brainres.2015.07.042.
[38] Z. Sienkiewicz and E. van Rongen, ‘‘Can low-level exposure to radiofrequency fields effect cognitive behaviour in laboratory animals? A systematic review of the literature related to spatial learning and place memory,’’
Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 16, no. 9, p. 1607, May 2019, doi: 10.3390/ijerph16091607.
[39] I. Commission on Non-Ionizing Radiation Protection (ICNIRP)1,99797.aspx.
[40] IEEE Standard for Safety Levels With Respect to Human Exposure to Electric, Magnetic, and Electromagnetic Fields, 0 Hz to 300 GHz, IEEE Standard C95.1-2019 (Revision of IEEE Standard C95.1-2005/ Incorporates IEEE Standard C95.1-2019/Cor 1-2019), Oct. 2019, pp. 1–312, doi: 10.1109/IEEESTD.2019.8859679.
[41] IEEE Recommended Practice for Determining the Peak Spatial-Average Specific Absorption Rate (SAR) in the Human Head From Wireless Communications Devices: Measurement Techniques, IEEE Standard 1528-2013 (Revision IEEE Standard 1528-2003), Sep. 2013, pp. 1–246, doi: 10.1109/IEEESTD.2013.6589093.
[42] IEEE Recommended Practice for Measurements and Computations of Radio Frequency Electromagnetic Fields With Respect to Human Exposure to Such Fields, 100 kHz-300 GHz, IEEE Standard C95.3-2002 (Revision
IEEE Standard C95.3-1991), 2002, pp. 1–126.
[43] D. Belpomme, L. Hardell, I. Belyaev, E. Burgio, and D. O. Carpenter, ‘‘Thermal and non-thermal health effects of low intensity non-ionizing radiation: An international perspective,’’ Environ. Pollut., vol. 242, pp. 643–658, Nov. 2018, doi: 10.1016/j.envpol.2018.07.019.
[44] F. S. Barnes, ‘‘Mechanisms for electric and magnetic fields effects on biological cells,’’ IEEE Trans. Magn., vol. 41, no. 11, pp. 4219–4224, Nov. 2005, doi: 10.1109/Tmag.2005.855480.
[45] D. H. Gultekin and J. C. Gore, ‘‘Temperature dependence of nuclear magnetization and relaxation,’’ J. Magn. Reson., vol. 172, no. 1, pp. 133–141, Jan. 2005, doi: 10.1016/j.jmr.2004.09.007.
[46] N. D. Volkow, D. Tomasi, G.-J. Wang, P. Vaska, J. S. Fowler, F. Telang, D. Alexoff, J. Logan, and C. Wong, ‘‘Effects of cell phone radiofrequency signal exposure on brain glucose metabolism,’’ J. Amer. Med. Assoc., vol. 305, no. 8,  p. 808–813, Feb. 2011, doi: 10.1001/jama.2011.186.
[47] D. H. Gultekin and L. Moeller, ‘‘NMR imaging of cell phone radiation absorption in brain tissue,’’ Proc. Nat. Acad. Sci. USA, vol. 110, no. 1, pp. 58–63, Jan. 2013, doi: 10.1073/pnas.1205598109.
[48] M. W. Dewhirst, B. L. Viglianti, M. Lora-Michiels, M. Hanson, and P. J. Hoopes, ‘‘Basic principles of thermal dosimetry and thermal thresholds for tissue damage from hyperthermia,’’ Int. J. Hyperthermia, vol. 19, no. 3, pp. 267–294, Jan. 2003, doi: 10.1080/0265673031000119006.
[49] G. C. van Rhoon, T. Samaras, P. S. Yarmolenko, M. W. Dewhirst, E. Neufeld, and N. Kuster, ‘‘CEM43◦C thermal dose thresholds: A potential guide for magnetic resonance radiofrequency exposure levels?’’ Eur. Radiol., vol. 23, no. 8, pp. 2215–2227, Aug. 2013, doi: 10.1007/s00330-013-2825-y.
[50] D. H. Gultekin and J. C. Gore, ‘‘Measurement of specific heat and specific absorption rate by nuclear magnetic resonance,’’ Thermochimica Acta, vols. 503–504, pp. 100–107, May 2010, doi: 10.1016/j.tca.2010.03.015.
[51] D. H. Gultekin and J. C. Gore, ‘‘Simultaneous measurements of thermal conductivity, thermal diffusivity and specific heat by nuclear magnetic resonance imaging,’’ Thermochimica Acta, vol. 519, nos. 1–2, pp. 96–102, May 2011, doi: 10.1016/j.tca.2011.02.041.[52] L. Alon, D. K. Sodickson, and C. M. Deniz, ‘‘Heat equation inversion framework for average SAR calculation from magnetic resonance thermal imaging,’’ Bioelectromagnetics, vol. 37,  o. 7, pp. 493–503, Oct. 2016, doi: 10.1002/bem.21996.
[53] K. R. Foster, J. L. Schepps, R. D. Stoy, and H. P. Schwan, ‘‘Dielectric properties of brain tissue between 0.01 and 10 GHz,’’ Phys. Med. Biol., vol. 24, no. 6, pp. 1177–1187, Nov. 1979, doi: 10.1088/0031-9155/24/6/008.
[54] C. Gabriel, ‘‘Compilation of the dielectric properties of body tissues at RF and microwave frequencies,’’ Armstrong Lab., Occupational Environ. Health Directorate, Radiofrequency Radiat. Division, Brooks Air Force Base, San Antonio, TX, USA, Tech. Rep. AL/OE-TR-1996-0037, 1996.
[55] M. C. Steel and R. J. Sheppard, ‘‘Dielectric properties of mammalian brain tissue between 1 and 18 GHz,’’ Phys. Med. Biol., vol. 30, no. 7, pp. 621–630, Jul. 1985, doi: 10.1088/0031-9155/30/7/001.
[56] G. Schmid, G. Neubauer, and P. R. Mazal, ‘‘Dielectric properties of human brain tissue measured less than 10 h postmortem at frequencies from 800 to 2450 MHz,’’ Bioelectromagnetics, vol. 24, no. 6, pp. 423–430, Sep.  003, doi: 10.1002/bem.10123.
[57] N. Kuster, V. Santomaa, and A. Drossos, ‘‘The dependence of electromagnetic energy absorption upon human head tissue composition in the frequency range of 300-3000 MHz,’’ IEEE Trans. Microw. Theory Techn., vol. 48, no. 11, pp. 1988–1995, Nov. 2000, doi: 10.1109/22.884187.
[58] A. Hirata, S.-I. Matsuyama, and T. Shiozawa, ‘‘Temperature rises in the human eye exposed to EM waves in the frequency range 0.6-6 GHz,’’ IEEE Trans. Electromagn. Compat., vol. 42, no. 4, pp. 386–393, 4th Quart., 2000, doi: 10.1109/15.902308.
[59] A. Hirata and O. Fujiwara, ‘‘The correlation between mass-averaged SAR and temperature elevation in the human head model exposed to RF nearfields from 1 to 6 GHz,’’ Phys. Med. Biol., vol. 54, no. 23, pp. 7227–7238,
Dec. 2009, doi: 10.1088/0031-9155/54/23/013.
[60] M. C. Ziskin, S. I. Alekseev, K. R. Foster, and Q. Balzano, ‘‘Tissue models for RF exposure evaluation at frequencies above 6 GHz,’’ Bioelectromagnetics, vol. 39, no. 3, pp. 173–189, Apr. 2018, doi: 10.1002/bem.22110.
[61] R. Morimoto, A. Hirata, I. Laakso, M. C. Ziskin, and K. R. Foster, ‘‘Time constants for temperature elevation in human models exposed to dipole antennas and beams in the frequency range from 1 to 30 GHz,’’ Phys. Med. Biol., vol. 62, no. 5, pp. 1676–1699, Mar. 2017, doi: 10.1088/1361-6560/aa5251.
[62] K. R. Foster, M. C. Ziskin, Q. Balzano, and A. Hirata, ‘‘Thermal analysis of averaging times in radio-frequency exposure limits above 1 GHz,’’ IEEE Access, vol. 6, pp. 74536–74546, 2018, doi: 10. 1109/ACCESS.2018.2883175.
[63] D. Funahashi, A. Hirata, S. Kodera, and K. R. Foster, ‘‘Area-averaged transmitted power density at skin surface as metric to estimate surface temperature elevation,’’ IEEE Access, vol. 6, pp. 77665–77674, 2018, doi: 10. 1109/ACCESS.2018.2883733.
[64] S. Kodera, A. Hirata, D. Funahashi, S. Watanabe, K. Jokela, and R. J. Croft, ‘‘Temperature rise for brief radio-frequency exposure below 6 GHz,’’ IEEE Access, vol. 6, pp. 65737–65746, 2018, doi: 10.1109/ ACCESS.2018.2878149.
[65] T. Nakae, D. Funahashi, J. Higashiyama, T. Onishi, and A. Hirata, ‘‘Skin temperature elevation for incident power densities from dipole arrays at 28 GHz,’’ IEEE Access, vol. 8, pp. 26863–26871, 2020, doi: 10. 1109/ACCESS.2020.2970219.
[66] R. Morimoto, I. Laakso, V. De Santis, and A. Hirata, ‘‘Relationship between peak spatial-averaged specific absorption rate and peak temperature elevation in human head in frequency range of 1–30 GHz,’’ Phys. Med. Biol., vol. 61, no. 14, pp. 5406–5425, Jul. 2016, doi: 10.1088/0031-9155/61/14/5406.
[67] K. Sasaki, M. Mizuno, K. Wake, and S. Watanabe, ‘‘Monte Carlo simulations of skin exposure to electromagnetic field from 10 GHz to 1 THz,’’ Phys. Med. Biol., vol. 62, no. 17, pp. 6993–7010, Aug. 2017, doi: 10. 1088/1361-6560/aa81fc.
[68] S. Kodera, J. Gomez-Tames, and A. Hirata, ‘‘Temperature elevation in the human brain and skin with thermoregulation during exposure to RF energy,’’ Biomed. Eng. OnLine, vol. 17, no. 1, Dec. 2018, doi: 10. 1186/s12938-017-0432-x.
[69] D. H. Gultekin and J. C. Gore, ‘‘Measurement of heat transfer coefficients by nuclear magnetic resonance,’’ Magn. Reson. Imag., vol. 26, no. 9, pp. 1323–1328, Nov. 2008, doi: 10.1016/j.mri.2008.04.006.
[70] D. H. Gultekin and J. C. Gore, ‘‘Measurement of thermal diffusivity by magnetic resonance imaging,’’ Magn. Reson. Imag., vol. 24, no. 9, pp. 1203–1207, Nov. 2006, doi: 10.1016/j.mri.2006.03.014[

71] O. P. Gandhi, ‘‘Frequency and orientation effects on whole animal absorption of electromagnetic waves,’’ IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. BME-22, no. 6, pp. 536–542, Nov. 1975, doi: 10.1109/tbme.1975.324479.
[72] N. Kuster, V. B. Torres, N. Nikoloski, M. Frauscher, and W. Kainz, ‘‘Methodology of detailed dosimetry and treatment of uncertainty and variations for in vivo studies,’’ Bioelectromagnetics, vol. 27, no. 5, pp. 378–391, Jul.  006, doi: 10.1002/bem.20219.
[73] N. Kuster and Q. Balzano, ‘‘Energy absorption mechanism by biological bodies in the near field of dipole antennas above 300 MHz,’’ IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 41, no. 1, pp. 17–23, Feb. 1992, doi: 10. 1109/25.120141.
[74] R. L. Mcintosh and V. Anderson, ‘‘A comprehensive tissue properties database provided for the thermal assessment of a human at rest,’’ Biophys. Rev. Lett., vol. 5, no. 3, pp. 129–151, Sep. 2010, doi: 10. 1142/S1793048010001184.
[75] P. A. Bottomley and E. R. Andrew, ‘‘RF magnetic field penetration, phase shift and power dissipation in biological tissue: Implications for NMR imaging,’’ Phys. Med. Biol., vol. 23, no. 4, pp. 630–643, Jul. 1978, doi: 10. 1088/0031-9155/23/4/006.
[76] T. Vaughan, L. DelaBarre, C. Snyder, J. Tian, C. Akgun, D. Shrivastava, W. Liu, C. Olson, G. Adriany, J. Strupp, P. Andersen, A. Gopinath, P.-F. van de Moortele, M. Garwood, and K. Ugurbil, ‘‘9.4T human MRI: Preliminary results,’’ Magn. Reson. Med., vol. 56, no. 6, pp. 1274–1282, Dec. 2006, doi: 10.1002/mrm.21073.
[77] P. A. Bottomley, ‘‘Turning up the heat on MRI,’’ J. Amer. College Radiol., vol. 5, no. 7, pp. 853–855, Jul. 2008, doi: 10.1016/j.jacr.2008.04.003.
[78] H. H. Pennes, ‘‘Analysis of tissue and arterial blood temperatures in the resting human forearm,’’ J. Appl. Physiol., vol. 1, no. 2, pp. 93–122,Aug. 1948, doi: 10.1152/jappl.1948.1.2.93.
[79] H. S. Carslaw and J. C. Jaeger, Conduction of Heat in Solids, 2nd ed. Oxford, U.K.: Clarendon, 1986, p. 510.
[80] Council Recommendation of 12 July 1999 on the Limitation of Exposure of the General Public to Electromagnetic Fields (0 Hz to 300 GHz), Off. J. Eur. Communities, Council Eur. Union, Brussels, Belgium, Jul. 1999, vol. L 199/59, no. 59