Method for MRI-guided conformal thermal therapy of prostate with planar transurethral ultrasound heating applicators
Notice bibliographique
Résumé
A method for conformal prostate thermal therapy using transurethral ultrasound heating applicators incorporating planar transducers is described. The capability to shape heating patterns to the geometry of the prostate gland from a single element in a multi-element heating applicator was evaluated using Bioheat transfer modelling. Eleven prostate geometries were obtained from patients who underwent MR imaging of the prostate gland prior to radical prostatectomy. Results indicate that ultrasound heating applicators incorporating multi-frequency planar transducers (4 x 20 mm, f = 4.7 MHz, 9.7 MHz) are capable of shaping thermal damage patterns to the geometry of individual prostates. A temperature feedback control algorithm has been developed to control the frequency, rotation rate and applied power level from transurethral heating applicators based on measurements of the boundary temperature during heating. The discrepancy between the thermal damage boundary and the target boundary was less than 5 mm, and the transition distance between coagulation and normal tissue was less than 1 cm. Treatment times for large prostate volumes were less than 50 min, and perfusion did not have significant impact on the control algorithm. Rectal cooling will play an important role in reducing undesired heating near the rectal wall. Experimental validation of the simulations in a tissue-mimicking gel phantom demonstrated good agreement between the predicted and generated patterns of thermal damage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».