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Enregistrement W2071137895 · doi:10.1063/1.4769926

An acoustic backscatter-based method for estimating attenuation towards monitoring lesion formation in high intensity focused ultrasound

2012· article· en· W2071137895 sur OpenAlexafffund
Siavash Rahimian, Jahangir Tavakkoli

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Oxford
Mots-clésAttenuationAttenuation coefficientMaterials scienceBubbleUltrasoundBackscatter (email)OpticsTransducerPulse (music)AcousticsPhysicsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work investigated the transient characteristics of tissue attenuation coefficient before, during and after HIFU treatment at different total acoustic powers (TAP) in ex vivo porcine muscle tissues. Dynamic changes of attenuation coefficient parameters were correlated with conventional B-mode ultrasound images over the whole HIFU treatment process. Two-dimensional pulse-echo radiofrequency (RF) data were acquired to estimate the changes of least squares attenuation coefficient slope (Δβ) and attenuation coefficient intercept (Δα0) averaged in the region of interest, and to construct Δβ, Δα0, and B-mode images simultaneously. During HIFU treatment, bubble activities were visible as strong hyperechoic regions in the B-mode images, causing fluctuations in Δβ and Δα0 estimations during treatment. Δβ and Δα0 increased with the appearance of bubble clouds in the B-mode images to values in the range of 1.5-2.5 [dB/(MHz.cm)] and 4-5 [dB/cm], respectively. After the treatment, Δβ and Δα0 gradually decreased, accompanied by fadeout of hyperechoic spot in the B-mode images, until they were stable at ranges of 0.75-1 [dB/(MHz.cm)] and 1-1.5 [dB/cm], respectively. In conclusion, Δβ and Δα0 images outperformed B-mode images in detecting HIFU thermal lesions by having significantly higher contrast to speckle ratios at all investigated TAP values.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,860
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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