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Enregistrement W1974474501 · doi:10.1121/1.3507980

Scaling of viscoelastic shell properties of lipid encapsulated microbubbles with frequency.

2010· article· en· W1974474501 sur OpenAlexaff
Emma Huo, Brandon Helfield, David E. Goertz

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscoelasticityBubbleAttenuationElasticity (physics)Materials scienceMicrobubblesViscosityScalingMechanicsShell (structure)Rayleigh scatteringComposite materialAcousticsOpticsPhysicsUltrasoundMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While it has been established that nonlinear oscillations of lipid encapsulated microbubbles occur at frequencies of >10 MHz, the understanding of bubble behavior in this frequency range is limited and is not predicted by bubble models using shell properties derived at <5 MHz. Here we investigate the scaling of the viscoelastic shell properties of lipid encapsulated contrast agents with frequency and bubble size. Attenuation measurements were performed over 2–30 MHz and, using size distribution measurements and the linearized Rayleigh–Plesset equation, shell elasticity and viscosity terms were estimated. Experiments were performed on a series of narrow size distribution in-house agents with progressively smaller diameters, as well as the high frequency agent Micromarker. In-house agents peaked in attenuation at 4.2, 8.5, 13, and 22 MHz, and Micromarker rose until 21 MHz. The elasticity for in-house agents was comparable to other agents at lower frequencies, while the viscosity rapidly decreased above 10 MHz. For Micromarker, which has a different fabrication process, the elasticity was substantially higher than the in-house agent and over 15–30 MHz its viscosity was far lower viscosity than those reported at lower frequencies. The use of low shell viscosities in bubble models enables the prediction of nonlinear oscillations at higher frequencies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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