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Enregistrement W1652301837 · doi:10.1063/1.1901648

A Study Of The Acoustic Profile Of A Segmented Clinical Focused Ultrasound Transducer

2005· article· en· W1652301837 sur OpenAlexaff
John Civale

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésTransducerMaterials scienceRib cageUltrasoundAperture (computer memory)OpticsAcousticsBeam (structure)Ultrasonic sensorDiffractionPhased arrayFocus (optics)Computer sciencePhysicsMedicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of focused ultrasound as a minimally invasive treatment for tumours is expanding in the UK. The main target organs are the liver and kidneys. Single element and phased array transducers may be used clinically. In this paper some of the possibilities available with a linear array transducer in which all elements are driven in phase are investigated. An acoustic field program based on the optical Fresnel‐Kirchhoff diffraction theory has been used to model a segmented transducer. This device is a 15 cm focal length spherical bowl with an aperture diameter of 11 cm and a 5 cm diameter central hole in which may be placed an ultrasound imaging probe. It operates at 1.7 MHz and consists of ten equal area parallel strips. The aim of this study was to investigate how, by removing the contribution of individual segments to the field, a useful beam profile can be achieved using a combination of different active segments. An example of its possible use is to spare the ribs from potentially harmful intensities when treating liver tumours. Simulations of the acoustic field at the focus and in the area of the beam where ribs might be present were performed. The profile of the beam is compared for a number of combinations of active segments. It is shown that it is possible, by appropriate switching of the segments, to significantly reduce the intensity at the rib surface.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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