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Enregistrement W2094299440 · doi:10.1088/0031-9155/55/18/001

The impact of standing wave effects on transcranial focused ultrasound disruption of the blood–brain barrier in a rat model

2010· article· en· W2094299440 sur OpenAlexaff
Meaghan A. O’Reilly, Yuexi Huang, Kullervo Hynynen

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of Health
Mots-clésStanding waveHydrophoneUltrasoundFocused ultrasoundAcousticsBrain wavesTransducerBiomedical engineeringMedicineMaterials sciencePhysicsNeuroscienceElectroencephalographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microbubble-mediated disruption of the blood-brain barrier (BBB) for targeted drug delivery using focused ultrasound shows great potential as a therapy for a wide range of brain disorders. This technique is currently at the pre-clinical stage and important work is being conducted in animal models. Measurements of standing waves in ex vivo rat skulls were conducted using an optical hydrophone and a geometry dependence was identified. Standing waves could not be eliminated through the use of swept frequencies, which have been suggested to eliminate standing waves. Definitive standing wave patterns were detected in over 25% of animals used in a single study. Standing waves were successfully eliminated using a wideband composite sharply focused transducer and a reduced duty cycle. The modified pulse parameters were used in vivo to disrupt the BBB in a rat indicating that, unlike some other bioeffects, BBB disruption is not dependent on standing wave conditions. Due to the high variability of standing waves and the inability to correctly estimate in situ pressures given standing wave conditions, attempts to minimize standing waves should be made in all future work in this field to ensure that results are clinically translatable.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations140
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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