Development of a new control strategy for 3D MRI‐controlled interstitial ultrasound cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: MRI-controlled interstitial ultrasound therapy is being developed as a minimally invasive, image-guided treatment for localized cancers. The method uses an interstitial multielement ultrasound applicator to deliver high-intensity ultrasound energy to tissue in order to achieve thermal coagulation in a target volume. METHODS: A new temperature feedback control algorithm incorporating a proportional-integral controller is introduced to tackle a multiple-input single-output control problem arising in MRI-controlled interstitial ultrasound cancer therapy. The inputs to the controller block are the frequency, rotation rate, and applied power of an interstitial applicator and the output is the boundary temperature during treatment. Multiplanar magnetic resonance (MR) thermometry is acquired continuously during heating and used in the feedback control algorithm to achieve spatial control over treatment. RESULTS: The method has been evaluated for prostate cancer treatment as an initial clinical application. Spatial treatment accuracy of a few millimeters is demonstrated in both simulations and experiments with the new controller. The spatial treatment accuracy of the new algorithm is shown to be equivalent or slightly improved over the existing approach implemented for this technology; however, the implementation of the new algorithm is much simpler, and does not involve time-intensive tuning of gain constants. CONCLUSIONS: The study demonstrates the potential advantages of a new automatic temperature control system adapted to image guided interstitial ultrasound therapy.
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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) | 0,001 | 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 ».