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Enregistrement W1993971628 · doi:10.1063/1.4757312

In vivo localized harmonic motion imaging of VX2 tumors

2012· article· en· W1993971628 sur OpenAlexafffund
Laura Curiel, Kullervo Hynynen

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreLakehead UniversityUniversity of TorontoThunder Bay Regional Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthTerry Fox Foundation
Mots-clésTransducerAmplitudeMagnetic resonance imagingUltrasoundIn vivoMaterials scienceHarmonicPhysicsSecond-harmonic imaging microscopyBiomedical engineeringNuclear magnetic resonanceOpticsMedicineRadiologyAcousticsSecond-harmonic generationLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated the feasibility of localized harmonic motion (LHM) imaging for tumor detection in vivo. LHM was induced using a single-element focused ultrasound (FUS) transducer (80 mm focal, 100 mm diameter, 1.54 MHz) and a separate transducer (5 kHz PRF, 5 MHz) was used to track motion by cross-correlating RF signals. A scan was performed with the transducers assembly and LHM was induced 5 times per location. Images were formed averaging the calculated LHM amplitudes. Ten New Zealand rabbits had VX2 tumors implanted on their thighs. Tumors were located using Magnetic resonance images and LHM images were obtained. Eight out of ten tumors were visualized on LHM images as a region with lower amplitude (5.7±1.3μm in tumors and 19.5±5.8μm in muscle). All tumors had an elongated shape running along the muscle fibers. It was possible to detect tumors larger than 4mm in width (short axis of the tumor). We performed a FUS ablation of one tumor and the ablated region was detected as well on LHM images as a reduced LHM amplitude region.

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)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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