<i>In vitro</i>characterization of perfluorocarbon droplets for focused ultrasound therapy
Notice bibliographique
Résumé
Focused ultrasound therapy can be enhanced with microbubbles by thermal and cavitation effects. However, localization of treatment is difficult as bioeffects can occur outside of the target region. Spatial control of bubbles can be achieved by ultrasound-induced conversion of liquid perfluorocarbon droplets to gas bubbles. This study was undertaken to determine the acoustic parameters for bubble production by droplet conversion and how it depends on the acoustic conditions and droplet physical parameters. Lipid-encapsulated droplets containing dodecafluoropentane were manufactured with sizes ranging from 1.9 to 7.2 microm in diameter and diluted to a concentration of 8 x 10(6) droplets mL(-1). The droplets were sonicated in vitro with a focused ultrasound transducer and varying frequency and exposure under flow conditions through an acoustically transparent vessel. The sonications were 10 ms in duration at frequencies of 0.578, 1.736 and 2.855 MHz. The pressure threshold for droplet conversion was measured with an active transducer operating in pulse-echo mode and simultaneous measurements of broadband acoustic emissions were performed with passive acoustic detection. The results show that droplets cannot be converted at low frequency without broadband emissions occurring. However, the pressure threshold for droplet conversion decreased with increasing frequency, exposure and droplet size. The pressure threshold for broadband emissions was independent of the droplet size and was 2.9, 4.4 and 5.3 MPa for 0.578, 1736 and 2.855 MHz, respectively. In summary, we have demonstrated that droplet conversion is feasible for clinically relevant sized droplets and acoustic exposures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».