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Enregistrement W2310351445 · doi:10.1002/wnan.1398

Multimodal micro, nano, and size conversion ultrasound agents for imaging and therapy

2016· review· en· W2310351445 sur OpenAlex
Elizabeth Huynh, Maneesha A. Rajora, Gang Zheng

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Nanomedicine and Nanobiotechnology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchProstate Cancer Canada
Mots-clésMicroscale chemistryDrug deliveryMultimodalityNanotechnologyUltrasound imagingPreclinical imagingComputer scienceMedicineIn vivoMedical physicsUltrasoundMaterials scienceRadiologyPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasound (US) is one of the most commonly used clinical imaging techniques. However, the use of US and US-based intravenous agents extends far beyond imaging. In particular, there has been a surge in the fabrication of multimodality US contrast agents and theranostic US agents for cancer imaging and therapy. The unique interaction of US waves with microscale and nanoscale agents has attracted much attention in the development of contrast agents and drug-delivery vehicles. The dimensions of the agent not only dictate how it behaves in vivo, but also how it interacts with US for imaging and drug delivery. Furthermore, these agents are also unique due to their ability to convert from the nanoscale to the microscale and vice versa, having imaging and therapeutic utility in both dimensions. Here, we review multimodality and multifunctional US-based agents, according to their size, and also highlight recent developments in size conversion US agents. WIREs Nanomed Nanobiotechnol 2016, 8:796-813. doi: 10.1002/wnan.1398 For further resources related to this article, please visit the WIREs website.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,282 · 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