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Enregistrement W2022112936 · doi:10.1118/1.4892923

Active MR‐temperature feedback control of dynamic interstitial ultrasound therapy in brain: <i>In vivo</i> experiments and modeling in native and coagulated tissues

2014· article· en· W2022112936 sur OpenAlexafffund
W. Apoutou N’Djin, Mathieu Burtnyk, Nir Lipsman, M. J. Bronskill, Walter Kucharczyk, Michael L. Schwartz, Rajiv Chopra

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSCAN Foundation
Mots-clésIn vivoUltrasoundFeedback controlFocused ultrasoundBiomedical engineeringMedicineNuclear medicineRadiologyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The recent clinical emergence of minimally invasive image-guided therapy has demonstrated promise in the management of brain metastasis, although control over the spatial pattern of heating currently remains limited. Based on experience in other organs, the delivery of high-intensity contact ultrasound energy from minimally invasive applicators can enable accurate spatial control of energy deposition, large treatment volumes, and high treatment rate. In this acute study, the feasibility of active MR-Temperature feedback control of dynamic ultrasound heat deposition for interstitial thermal ablation in brain was evaluatedin vivo. METHODS: A four-element linear ultrasound transducer (f=8.2 MHz) originally developed for transurethral ultrasound therapy was used in a porcine model for generating thermal ablations in brain interstitially. First, the feasibility of treating and retreating preciselyin vivo brain tissues using stationary (non-rotating device) ultrasound exposures was studied in two pigs. Experimental results were compared to numerical simulations for maximum surface acoustic intensities ranging from 5 to 20 W cm(-2). Second, active MRT feedback-controlled ultrasound treatments were performed in three pigs with a rotating device to coagulate target volumes of various shapes. The acoustic power and rotation rate of the device were adjusted in real-time based on MR-thermometry feedback control to optimize heat deposition at the target boundary. Modeling of in vivo treatments were performed and compared to observed experimental results. RESULTS: Overall, the time-space evolution of the temperature profiles observedin vivo could be well estimated from numerical simulations for both stationary and dynamic interstitial ultrasound exposures. Dynamic exposures performed under closed-loop temperature control enabled accurate elevation of the brain tissues within the targeted region above the 55 °C threshold necessary for the creation of irreversible thermal damage. Treatment volumes ranging from 1 to 9 cm3 were completed within 8±3 min with a radial targeting error<2 mm on average (treatment rate: 0.7±0.5 cm3/min). Tissue changes were visible on T1-weighted contrast-enhanced (T1w-CE) images immediately after treatment. These changes were also evident on T2-weighted (T2w) images acquired 2 h after the 1st treatment and correlated well with the MR-thermometry measurements. CONCLUSIONS: These results support the feasibility of active MRT feedback control of dynamic interstitial ultrasound therapy ofin vivo brain tissues and confirm the feasibility of using simulations to predict spatial heating patterns in the brain.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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