Investigation of power and frequency for 3D conformal MRI-controlled transurethral ultrasound therapy with a dual frequency multi-element transducer
Notice bibliographique
Résumé
Transurethral ultrasound therapy uses real-time magnetic resonance (MR) temperature feedback to enable the 3D control of thermal therapy accurately in a region within the prostate. Previous canine studies showed the feasibility of this method in vivo. The aim of this study was to reduce the procedure time, while maintaining targeting accuracy, by investigating new combinations of treatment parameters. Simulations and validation experiments in gel phantoms were used, with a collection of nine 3D realistic target prostate boundaries obtained from previous preclinical studies, where multi-slice MR images were acquired with the transurethral device in place. Acoustic power and rotation rate were varied based on temperature feedback at the prostate boundary. Maximum acoustic power and rotation rate were optimised interdependently, as a function of prostate radius and transducer operating frequency. The concept of dual frequency transducers was studied, using the fundamental frequency or the third harmonic component depending on the prostate radius. Numerical modelling enabled assessment of the effects of several acoustic parameters on treatment outcomes. The range of treatable prostate radii extended with increasing power, and tended to narrow with decreasing frequency. Reducing the frequency from 8 MHz to 4 MHz or increasing the surface acoustic power from 10 to 20 W/cm(2) led to treatment times shorter by up to 50% under appropriate conditions. A dual frequency configuration of 4/12 MHz with 20 W/cm(2) ultrasound intensity exposure can treat entire prostates up to 40 cm(3) in volume within 30 min. The interdependence between power and frequency may, however, require integrating multi-parametric functions in the controller for future optimisations.
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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) | 0,000 | 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 ».