Suitability of a tumour-mimicking material for the evaluation of high-intensity focused ultrasound ablation under magnetic resonance guidance
Notice bibliographique
Résumé
This study tests the suitability of a tumour-mimic for targeting magnetic resonance (MR)-guided high-intensity focused ultrasound (HIFU). An agarose-based tumour-mimic was injected as a warm solution that polymerized in tissue. Thermal characteristics and acoustic absorption of the mimic were observed within the values reported for tissues. The relaxation times at 3T were 1679 ± 15 ms for T1 and 41 ± 1 ms for T2. The mimic was clearly visible on in vivo images. With lower contrast the tumour-mimic was visible on T2-weighted images, where it was possible to detect the ablated tissue surrounding the mimic after sonications. HIFU sonications were performed to induce thermal ablation on and around the mimic using a Sonalleve system (Philips). MR thermometry maps were performed during HIFU. The average temperature when the sonication was done at the tumour-mimic was 67.6 ± 8.0 °C in vitro and 67.6 ± 5.0 °C in vivo. The average temperature for sonications at tissues was 68.4 ± 8.7 °C in vitro (liver) and 66.0 ± 2.6 °C in vivo (muscle), with no significant difference between tissue and tumour-mimic (p > 0.05). The tumour-mimic behaviour when using MR-guided HIFU was similar to tissues, showing that this mimic can be used as an alternative to tumour models for validating MR-guided HIFU devices targeting.
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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 | 0,001 | 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 ».