[低周波磁界にばく露した学習ベースのヒト頭部モデルにおける平均化誘導電界の相互比較] tech./dosim.

解剖学的人体モデルは、低周波電磁界ばく露の誘導界強度の評価に広く用いられている。ボトルネックの一つは、対応する組織の全てのボクセルに単一の導電率を割り当てることである。この単純化は計算上のアーチファクトを生じることが知られている。従って、国際的なガイドラインや規格では大きな低減係数が考慮されている。最近、深層学習ネットワークを用いて生成された不均一な導電率を備えた頭部モデルが提案され、階段状アーチファクトの低減効果が実証されている。モデルの有効性がさまざまなモデルやコードに対して確認されている場合、ばく露限度の設定に必要な内部電界強度と外部電界強度の関係を導出するのに役立つ。電気電子学会・電磁安全性国際委員会（IEEE/ICES）の第95技術委員会（TC95）の第6分科会（SC6）は、低周波磁界にばく露した頭部モデルにおける誘導電界の最初の相互比較研究を実施するためのワーキンググループを立ち上げた。この共同研究には7つの国際研究グループが協力した。平均電界の最大相対差（RD）は23%であったが、これはスカラーポテンシャル有限差分（SPFD）法と有限要素法によって生じた差に起因している。1 つのグループを除いて、異なるソルバーとコードを用いたSPFD法での平均電界の100パーセンタイル値と99パーセンタイル値のRDは1%未満で、異なるコードによる不確かさが同じばく露シナリオの下では十分に小さいことが示された。この知見は、計算上の不確かさと密接に関係するばく露基準におけるばく露限度および低減係数の将来の改訂に有益となるであろう、と著者らは結論付けている。