DYNAMIC CHANGES IN THE ACOUSTO-MECHANICAL AND STATISTICAL PARAMETERS OF TISSUE DURING HIGH INTENSITY FOCUSED ULTRASOUND (HIFU) TREATMENT
Notice bibliographique
Résumé
High intensity focused ultrasound (HIFU) induces focalized tissue coagulation by increasing the tissue temperature in a tight focal region and has been successfully used as a new technique of tumor treatment or to stop bleeding in clinical applications. The main challenges of this technique are: adjusting the location of HIFU thermal ablation exactly at the region of interest, and controlling the level of thermal ablation. Several imaging methods have been proposed to monitor HIFU-induced thermal lesions such as X-ray, MRI and ultrasound imaging. Currently, ultrasound imaging techniques that are clinically used for monitoring HIFU treatment are standard pulse-echo B-mode ultrasound imaging, ultrasound temperature estimation, and elastography-based methods. This study was carried on ex vivo animal tissue samples. Backscattered radio frequency (RF) signals were acquired in real-time including before, during and after HIFU treatment. In this study, first we estimate the dynamic changes in the acoustical, mechanical and statistical parameters of the tissue resulted from HIFU exposures with three different acoustic powers. Then, we use these parameters to detect the induced HIFU thermal lesions and monitor the treatment process. By estimating the standard deviation of the studied parameters along acquired RF data frames, we show that there are significant changes in the tissue properties during the HIFU treatment.
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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 ».