The utilization of the bubble pressure dependent harmonic resonance frequency for enhanced heating during high intensity focused ultrasound treatments
Notice bibliographique
Résumé
The use of bubbles in High Intensity Focused Ultrasound (HIFU) enhances tissue heating; however, localization of the treatment is difficult due to harmful effects at non-focal regions. In this study the bubble dynamics were studied through the utilization of resonance curves and bifurcation diagrams of the normalized bubble oscillation amplitude (NBOA) (time varying radius/initial radius) by solving the Hoff model. This method allowed us to study the bubble dynamics in wide ranges of control parameters. Results indicate that, by sonicating the bubbles with their pressure dependent harmonic resonance frequency (e.g. 3.1 MHz for a 5 micron bubble with shell shear modulus of 50 MPa and 100nm thickness), the (NBOA) is negligible below a threshold pressure (PT) (∼1.5 MPa). For pressures above the PT, the NBOA increases and remains constant for a large pressure range concomitant with a significant increase in higher harmonic emissions. Because of the steep spatial pressure gradient of the HIFU transducer, the non-focal bubbles will be non-resonant as the non-focal pressure is below the PT. Therefore, the undesirable effects of non-focal bubbles will be minimized. The resonant bubbles at the focal region are stable (NBOA<1.4) and radiate significant harmonics thus providing a long lasting controllable enhanced heating.
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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 | 0,000 | 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 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 ».