An acoustic backscatter-based method for estimating attenuation towards monitoring lesion formation in high intensity focused ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound waves have been widely used in diagnostic and therapeutic medical applications. Accurate and effective simulation of ultrasound beam propagation and its interaction with tissue has been proved to be important. The nonlinear nature of the ultrasound beam propagation, especially in the therapeutic regime, plays an important role in the mechanisms of interaction with tissue. There are three main approaches in current computational fluid dynamics (CFD) methods to model and simulate nonlinear ultrasound beams: macroscopic, mesoscopic and microscopic approaches. In this work, a mesoscopic CFD method based on the Lattice-Boltzmann model (LBM) was investigated. In the developed method, the Boltzmann equation is evolved to simulate the flow of a Newtonian fluid with the collision model instead of solving the Navier-Stokes, continuity and state equations which are used in conventional CFD methods. The LBM has some prominent advantages over conventional CFD methods, including: (1) its parallel computational nature; (2) taking microscopic boundaries into account; and (3) capability of simulating in porous and inhomogeneous media. In our proposed method, the propagating medium is discretized with a square grid in 2 dimensions with 9 velocity vectors for each node. Using the developed model, the nonlinear distortion and shock front development of a finiteamplitude diffractive ultrasonic beam in a dissipative fluid medium was computed and validated against the published data. The results confirm that the LBM is an accurate and effective approach to model and simulate nonlinearity in finite-amplitude ultrasound beams with Mach numbers of up to 0.01 which, among others, falls within the range of therapeutic ultrasound regime such as high intensity focused ultrasound (HIFU) beams. A comparison between the HIFU nonlinear beam simulations using the proposed model and pseudospectral methods in a 2D geometry is presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».