SU‐F‐E‐05: Determination of Breakeven Points of in Vitro Meats and in Vivo Mice Based On Tissue Temperature Enhancement Pattern
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine the breakeven points in fresh commercial meat and in vivo mice using the tissue temperature enhancement pattern. Methods: A 1 cm length and 0.1 cm diameter gold rod were implanted in fresh chicken breast, beef, fish, in vivo Mus Musculus white mice (medial dorsal region) and insonated with ultrasound. The temperature enhancement of gold rods was measured with a needle type thermistor over a temperature range from 35–50 oC. From these results the breakeven points were determined by plotting the gold rod temperature versus ultrasound exposure time and determining the interception point of two curves fitted by a linear regression of thermal response above and below 43 °C. Results: The linear correlation coefficients for all fitted curves lie within 0.97 and 0.99. The breakeven points were found to be the same for all kinds of fresh meat (fish = 42.1 ±1.1, chicken breast = 42.3 ±0.9, beef = 42.6 ±0.8) and in vivo Mus Musculus white mice (43.3 ±0.6). These temperatures agree with the standardized value (e.g. equivalent minutes at 43 °C) for comparison of thermal treatments (Proc. SPIE Int. Soc. Opt. Eng. 2003 June 2; 4954: 37). Conclusion: The interception of the thermal response curves above and below 43 °C may be used as a fast method and useful dosimetric tool in clinical research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».