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Enregistrement W1967016724 · doi:10.1121/1.4899538

Temperature dependence of harmonics generated by nonlinear ultrasound beam propagation in water

2014· article· en· W1967016724 sur OpenAlexaff
B. Maraghechi, Michael C. Kolios, Jahangir Tavakkoli

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrophoneHarmonicsAcousticsUltrasoundMaterials scienceHarmonicAmplitudeTransducerSound pressureNonlinear systemPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasound thermal therapy is used for noninvasive treatment of cancer. For accurate ultrasound based temperature monitoring in thermal therapy, the temperature dependence of acoustic parameters is required. In this study, the temperature dependence of acoustic harmonics was investigated in water. The pressure amplitudes of the transmitted fundamental frequency (p1), and its harmonics (second (p2), third (p3), fourth (p4), and fifth (p5)) generated by nonlinear ultrasound propagation were measured by a calibrated hydrophone in water. The hydrophone was placed at the focal point of a focused 5-MHz transducer (f-number 4.5) to measure the acoustic pressure. Higher harmonics were generated by transmitting a 5-MHz 15-cycle pulse that resulted in a focal positive peak pressure of approximately 0.26 MPa in water. The water temperature was increased from 26 °C to 52 °C in increments of 2 °C. Due to this temperature elevation, the value of p1 decreased by 9%±1.5% (compared to its value at 26 °C) and values of p2, p3, p4, and p5 increased by %5±2%, 22%±8%, 44%±7%, and 55%±5%, respectively. The results indicate that the nonlinear harmonics are highly temperature dependent and their temperature sensitivity increase with the harmonic number. It is concluded that the nonlinear harmonics could potentially be used for ultrasound-based thermometry.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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