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Enregistrement W2094386329 · doi:10.1088/0031-9155/57/15/4951

The design of a focused ultrasound transducer array for the treatment of stroke: a simulation study

2012· article· en· W2094386329 sur OpenAlexaff
Daniel Pajek, Kullervo Hynynen

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering
Mots-clésTransducerThrombolysisFocused ultrasoundAttenuationUltrasoundHigh-intensity focused ultrasoundBiomedical engineeringAcousticsMaterials scienceDistortion (music)Phased arrayStroke (engine)MicrobubblesIntensity (physics)Aperture (computer memory)MedicineRadiologyOpticsComputer sciencePhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High intensity focused ultrasound (HIFU) is capable of mechanically disintegrating blood clots at high pressures. Safe thrombolysis may require frequencies higher than those currently utilized by transcranial HIFU. Since the attenuation and focal distortion of ultrasound in bone increases at higher frequencies, resulting focal pressures are diminished. This study investigated the feasibility of using transcranial HIFU for the non-invasive treatment of ischemic stroke. The use of large aperture, 1.1-1.5 MHz phased arrays in targeting four clinically relevant vessel locations was simulated. Resulting focal sizes decreased with frequency, producing a maximum -3 dB depth of field and lateral width of 2.0 and 1.2 mm, respectively. Mean focal gains above an order of magnitude were observed in three of four targets and transducer intensities required to achieve thrombolysis were determined. Required transducer element counts are about an order of magnitude higher than what currently exists and so, although technically feasible, new arrays would need to be developed to realize this as a treatment modality for stroke.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,105

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 savante0,0000,000
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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations46
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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