Theoretical evaluation of moderately focused spherical transducers and multi-focus acoustic lens/transducer systems for ultrasound thermal therapy
Notice bibliographique
Résumé
Impractically long treatment times are required for highly focused spherical transducers to destroy large tumours because thermal lesions generated by these transducers are small and a large number of such lesions are required. Moderately focused spherical transducers and multi-focus acoustic lens/transducer systems can generate larger thermal lesions compared to those produced by highly focused spherical transducers, and therefore shorter treatment times can be expected. The decrease in total treatment time by the use of moderately focused spherical transducers and acoustic lens/transducer systems was quantified in this study. A 3D ultrasound thermal model was developed to predict thermal lesion volumes generated by ultrasound transducers. A target model was constructed in order to compare various transducer designs under identical treatment conditions and with identical treatment goals. A design method was developed to determine the thickness of lens elements for production of specified multi-focus fields. Then, a highly focused and a moderately focused spherical transducer, and an acoustic lens/transducer system were compared in terms of total time required to treat a tumour. These transducers had identical apertures and operating frequencies. The radius of curvature of the moderately focused spherical transducer was chosen such that the length of thermal lesions it generated over 10 s single exposures was slightly greater than that of the target. The lens/transducer system was designed to produce a 9 focus field. The simulation results show that for the treatment of a 2 x 2 x 2 cm3 tumour at a depth of 5 cm in the body, the highly focused spherical transducer, the moderately focused spherical transducer and the lens/transducer system required 150, 42 and 30 min, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».