Edge-element based finite element analysis of microwave hyperthermia treatments for superficial tumours on the chest wall
Notice bibliographique
Résumé
Several three-dimensional hyperthermia treatment planning systems for deep regional hyperthermia have been successfully utilized for improving the performance of applicators such as the BSD Sigma 60. Treatment planning systems for superficial heating in contrast have been less utilized. This paper presents a study of the applicability of the finite element method that has been developed for modelling hyperthermia treatments of recurrent chest wall cancer using a patient geometry. The patient model was created by reconstructing the tissue geometry of a patient using a series of axial CT scans. Tetrahedral grids were generated from this geometry for use in finite element simulations of the SAR profile using edge-elements and in finite element simulations of the steady-state temperature profile using scalar elements. The predicted temperature profile was well correlated with thermometry readings taken after 30 min of heating during a hyperthermia treatment. The model predicted the presence of hot-spots in regions that were not monitored. Simulations also showed that the hot-spots can be manipulated by rotating the applicator by 90 degrees. This study demonstrates the ability of the model to provide detailed and accurate heating profiles in a patient specific model for superficial microwave hyperthermia of the chest wall.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».