Monte Carlo study on ultrasound backscattering by three-dimensional distributions of red blood cells
Notice bibliographique
Résumé
A Monte Carlo study on ultrasound backscattering by red blood cells (RBCs) is presented for three-dimensional (3D) distributions of particles. The cells were treated as classical spherical particles and accordingly, the Boltzmann distribution was considered to describe probability distribution of energy states of a system composed of such particles. The well-known Metropolis algorithm can generate configurations according to that probability distribution and therefore, was employed in this study to simulate some realizations of both nonaggregating and aggregating RBCs. The study of nonaggregating particles was motivated to compare simulations with existing experimental results and consequently, to validate the model. In the case of aggregating RBCs, the interaction potential between cells was modeled with the Morse potential and the frequency-dependent backscattering coefficient (BSC) was investigated at different hematocrits (H, particle volume fractions). The impact of aggregation potential on the spectral slope (SS) was also evaluated. It is shown that BSC increased as the magnitude of aggregating potential was raised and the effect was more pronounced at higher hematocrits. Moreover, spectral slopes at nonaggregating and low aggregating conditions were found to be around 4, which is consistent with the Rayleigh scattering theory. However, it had diminished significantly, particularly at higher hematocrits as the magnitude of the attractive potential energy was raised. For instance, at H=40% SS dropped from 4.04 for nonaggregating particles to 3.62 at the highest aggregating potential considered in this study. Our results suggest that this 3D model is capable of reflecting the effects of RBC aggregation on BSC and SS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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 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 ».