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Enregistrement W2019358105 · doi:10.1117/1.3368998

Femtosecond laser lithotripsy: feasibility and ablation mechanism

2010· article· en· W2019358105 sur OpenAlexaff
Joel M.H. Teichman

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Optics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAblationMaterials scienceFemtosecondLithotripsyLaserLaser ablationOpticsShock waveMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Light emitted from a femtosecond laser is capable of plasma-induced ablation of various materials. We tested the feasibility of utilizing femtosecond-pulsed laser radiation (lambda=800 nm, 140 fs, 0.9 mJ/pulse) for ablation of urinary calculi. Ablation craters were observed in human calculi of greater than 90% calcium oxalate monohydrate (COM), cystine (CYST), or magnesium ammonium phosphate hexahydrate (MAPH). Largest crater volumes were achieved on CYST stones, among the most difficult stones to fragment using Holmium:YAG (Ho:YAG) lithotripsy. Diameter of debris was characterized using optical microscopy and found to be less than 20 microm, substantially smaller than that produced by long-pulsed Ho:YAG ablation. Stone retropulsion, monitored by a high-speed camera system with a spatial resolution of 15 microm, was negligible for stones with mass as small as 0.06 g. Peak shock wave pressures were less than 2 bars, measured by a polyvinylidene fluoride (PVDF) needle hydrophone. Ablation dynamics were visualized and characterized with pump-probe imaging and fast flash photography and correlated to shock wave pressures. Because femtosecond-pulsed laser ablates urinary calculi of soft and hard compositions, with micron-sized debris, negligible stone retropulsion, and small shock wave pressures, we conclude that the approach is a promising candidate technique for lithotripsy.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations25
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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