Infrared laser thermal fusion of blood vessels: preliminary<i>ex vivo</i>tissue studies
Notice bibliographique
Résumé
Suture ligation of blood vessels during surgery can be time-consuming and skill-intensive. Energy-based, electrosurgical, and ultrasonic devices have recently replaced the use of sutures and mechanical clips (which leave foreign objects in the body) for many surgical procedures, providing rapid hemostasis during surgery. However, these devices have the potential to create an undesirably large collateral zone of thermal damage and tissue necrosis. We explore an alternative energy-based technology, infrared lasers, for rapid and precise thermal coagulation and fusion of the blood vessel walls. Seven near-infrared lasers (808, 980, 1075, 1470, 1550, 1850 to 1880, and 1908 nm) were tested during preliminary tissue studies. Studies were performed using fresh porcine renal vessels, ex vivo, with native diameters of 1 to 6 mm, and vessel walls flattened to a total thickness of 0.4 mm. A linear beam profile was applied normal to the vessel for narrow, full-width thermal coagulation. The laser irradiation time was 5 s. Vessel burst pressure measurements were used to determine seal strength. The 1470 nm laser wavelength demonstrated the capability of sealing a wide range of blood vessels from 1 to 6 mm diameter with burst strengths of 578 ± 154, 530 ± 171, and 426 ± 174 mmHg for small, medium, and large vessel diameters, respectively. Lateral thermal coagulation zones (including the seal) measured 1.0 ± 0.4 mm on vessels sealed at this wavelength. Other laser wavelengths (1550, 1850 to 1880, and 1908 nm) were also capable of sealing vessels, but were limited by lower vessel seal pressures, excessive charring, and/or limited power output preventing treatment of large vessels (>4 mm outer diameter).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».