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Enregistrement W2160847388 · doi:10.1109/ultsym.2009.5441887

A novel technique for measuring ultrasound backscatter from single micron-sized objects

2009· article· en· W2160847388 sur OpenAlexafffundabout
Omar Falou, Ahmed El-Kaffas, J. Carl Kumaradas, Michael C. Kolios

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésBackscatter (email)TransducerMaterials scienceMicroscopeUltrasoundUltrasonic sensorOpticsPipetteLens (geology)SIGNAL (programming language)Optical microscopeAcousticsRangingFocal lengthBiomedical engineeringComputer sciencePhysicsScanning electron microscopeChemistryTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The measurement of the ultrasound backscatter from individual micron-sized objects is required to gain an understanding of the behavior of both weak (cells) and strong (contrast agents) scatterers for applications ranging from tissue characterization to molecular imaging. However, obtaining such a response remains a challenge. For instance, the presence of air bubbles in a suspension of cells during measurements of cell backscatter may lead to the incorrect interpretation of the backscattered signals. In addition, the size and shape of the single object that produces an ultrasound backscatter signal are critical input parameters to theoretical models, yet hard to be measured experimentally. In this work, a novel technique combining a Xenoworks microinjection system (Sutter, Inc., Los Angeles, CA) with co-registered Olympus IX71 inverted microscope (Olympus America, Inc., Center Valley, PA) and a VEVO770 Ultrasound imaging device (VisualSonics, Inc., Toronto, ON) was developed in which the ultrasound backscatter response from a single object was obtained under optical microscope guidance. This technique provides accurate information about the size and shape of the object. Two transducers of central frequencies of 25 and 55 MHz were used (for a total spectrum of 12-57 MHz). The foci of the optical lens and the transducer were aligned to obtain optical and ultrasonic images of the same region. The object of interest was attached to the micropipette (using negative pressure) and then released from the micropipette (using positive pressure and/or tapping on the micropipette) while imaging it both optically and ultrasonically. In order to calibrate the system, a micropipette was used to grab a 20 ?m polystyrene microsphere from a suspension of microspheres in degassed water by applying a pressure of -18.9 kPa. The microsphere was released by applying a pressure of +35.0 kPa. During the release, optical and ultrasonic raw RF lines were obtained. These lines were then used to obtain the power spectral plot of individual microspheres which were compared to analytical solutions. A very good agreement was found (error of 1%) between the measured backscatter response of microspheres and that of a Faran model of an elastic sphere. Extension of this method to prostate carcinoma (PC-3) cells showed a good agreement (error of 5%) when compared to the Anderson fluid sphere model. This technique is capable of providing accurate measurements of the backscatter from individual objects and is currently being used to deduce the backscatter response from other cell lines of different sizes and from ultrasound contrast agents either in isolation or when attached to a cell. The advantages of the technique along with its future applications are discussed.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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