Volumetric MRI‐guided high‐intensity focused ultrasound for noninvasive, in vivo determination of tissue thermal conductivity: Initial experience in a pig model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To estimate the local thermal conductivity of porcine thigh muscle at temperatures required for magnetic resonance imaging (MRI)-guided high-intensity focused ultrasound (MRgHIFU) surgery (60-90°C). MATERIALS AND METHODS: Using MRgHIFU, we performed 40 volumetric ablations in the thigh muscles of four pigs. Thirty-five of the sonications were successful. We used MRI to monitor the resulting temperature increase. We then determined local thermal conductivity by analyzing the spatiotemporal spread of temperature during the cooling period. RESULTS: The thermal conductivity of MRgHIFU-treated porcine thigh muscle fell within a narrow range (0.52 ± 0.05 W/[m*K]), which is within the range reported for porcine thigh muscle at temperatures of <40°C (0.52 to 0.62 W/[m*K]). Thus, there was little change in the thermal conductivity of porcine thigh muscle at temperatures required for MRgHIFU surgery compared to lower temperatures. CONCLUSION: Our MRgHIFU-based approach allowed us to estimate, with good reproducibility, the local thermal conductivity of in vivo deep tissue in real time at temperatures of 60°C to 90°C. Therefore, our method provides a valuable tool for quantifying the influence of thermal conductivity on temperature distribution in tissues and for optimizing thermal dose delivery during thermal ablation with clinical MRgHIFU.
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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 | 0,001 |
| 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 ».