Temperature change near microbubbles within a capillary network during focused ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Preformed gas bubbles can increase energy absorption from an ultrasound beam and therefore they have been proposed for an enhancer of ultrasound treatments. Although tissue temperature measurements performed in vivo using invasive thermocouple probes and MRI thermometry have demonstrated increased tissue temperature, the microscopic temperature distribution has not been investigated so far. In this study the transfer of heat between bubbles and tissue during focused ultrasound was simulated. Microbubble oscillations were simulated within a rat cortical microvascular network reconstructed from in vivo dual-photon microscopy images and the power density of these oscillations was used as an input term in the Pennes bioheat transfer equation. The temperature solution from the bioheat transfer equation was mapped onto vascular data to produce a three-dimensional temperature map. The results showed high temperatures near the bubbles and slow temperature rise in the tissue. Heating was shown to increase with increasing bubble frequency and insonation pressure, and showed a frequency-dependent peak. The goal of this research is to characterize the effect of various parameters on bubble-enhanced therapeutic ultrasound to allow better treatment planning. These results show that the induced temperature elevations have nonuniformities which may have a significant impact on the bio-effects of the exposure.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».