MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2508966439 · doi:10.1021/acs.jpcc.5b08359

Analysis of Photoacoustic Response from Gold–Silver Alloy Nanoparticles Irradiated by Short Pulsed Laser in Water

2015· article· en· W2508966439 sur OpenAlexafffund
Ali Hatef, Behafarid Darvish, Adrien Dagallier, Yevgeniy R. Davletshin, W. B. Johnston, J. Carl Kumaradas, David Rioux, Michel Meunier

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry C · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityPolytechnique MontréalNipissing University
Organismes subventionnairesNipissing University
Mots-clésMaterials scienceMultiphysicsAlloyIrradiationLaserPhotothermal therapyNanoparticleNanosecondWavelengthSIGNAL (programming language)Surface plasmon resonanceOptoelectronicsAnalytical Chemistry (journal)Composite materialOpticsNanotechnologyFinite element methodChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We perform a finite element-based numerical analysis to calculate the photoacoustic (PA) signal generated by spherical gold–silver (Au–Ag) alloy nanoparticles (NPs). These spherical particles are size-controlled and monodispersed, with tunable plasmonic resonance wavelength via change of the alloy composition. This enables their use in PA imaging as a contrast agent. This theoretical framework self-consistently solves the electromagnetic, thermodynamic and transient acoustic pressure physics using a multiphysics coupling approach. We model our system as an optically heterogeneous medium irradiated by a nanosecond laser pulse in the tissue therapeutic optical window (NIR irradiation, with wavelength of 800 nm). We calculate the PA signal generated by the photothermal expansion of both the particle and its surrounding medium. The results show the impact of the gold molar fraction (GMF) of Au–Ag alloy NPs on the PA signal for different NP sizes. We show that significantly stronger PA signals are achieved using Au–Ag alloy NPs (GMF = 0.55) in comparison with pure AuNPs (GMF = 1) and pure AgNPs (GMF = 0) of the same size and shape.

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)0,001
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations62
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Physical Chemistry CMême sujetPhotoacoustic and Ultrasonic ImagingTravaux en français237 207