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Enregistrement W2762589317 · doi:10.1115/1.4038129

Design of a Novel Electrode of Radiofrequency Ablation for Large Tumors: A Finite Element Study

2017· article· en· W2762589317 sur OpenAlexaff
Zheng Fang, Bing Zhang, Mike Moser, Edwin Zhang, Wenjun Zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering and Science in Medical Diagnostics and Therapy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAblationElectrodeRadiofrequency ablationMaterials scienceRf ablationBiomedical engineeringRadio frequencyOptoelectronicsChemistryComputer scienceMedicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the study was to design a novel radiofrequency (RF) electrode for larger and rounder ablation volumes and its ability to achieve the complete ablation of liver tumors larger than 3 cm in diameter using finite element method. A new RF expandable electrode comprising three parts (i.e., insulated shaft, changing shaft, and hooks) was designed. Two modes of this new electrode, such as monopolar expandable electrode (MEE) and hybrid expandable electrode (HEE), and a commercial expandable electrode (CEE) were investigated using liver tissue with (scenario I) and without (scenario II) a liver tumor. A temperature-controlled radiofrequency ablation (RFA) protocol with a target temperature of 95 °C and an ablation time of 15 min was used in the study. Both the volume and shape of the ablation zone were examined for all RF electrodes in scenario I. Then, the RF electrode with the best performance in scenario I and CEE were used to ablate a large liver tumor with the diameter of 3.5 cm (scenario II) to evaluate the effectiveness of complete tumor ablation of the designed RF electrode. In scenario I, the ablation volumes of CEE, HEE, and MEE were 12.11 cm3, 33.29 cm3, and 48.75 cm3, respectively. The values of sphericity index (SI) of CEE, HEE, and MEE were 0.457, 0.957, and 0.976, respectively. The best performance was achieved by using MEE. In scenario II, the ablation volumes of MEE and CEE were 71.59 cm3 and 19.53 cm3, respectively. Also, a rounder ablation volume was achieved by using MEE compared to CEE (SI: 0.978 versus 0.596). The study concluded that: (1) compared with CEE, both MEE and HEE get larger and rounder ablation volumes due to the larger electrode–tissue interface and rounder shape of hook deployment; (2) MEE has the best performance in getting a larger and rounder ablation volume; and (3) computer simulation result shows that MEE is also able to ablate a large liver tumor (i.e., 3.5 cm in diameter) completely, which has at least 0.785 cm safety margin.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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