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Enregistrement W2762891170 · doi:10.1186/s40349-017-0105-z

Current and emerging brain applications of MR-guided focused ultrasound

2017· review· en· W2762891170 sur OpenAlexaff
Ying Meng, Suganth Suppiah, Karim Mithani, Benjamin Solomon, Michael L. Schwartz, Nir Lipsman

Notice bibliographique

RevueJournal of Therapeutic Ultrasound · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook HospitalUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFocused ultrasoundMicrobubblesUltrasoundMedical physicsUltrasound energyRadiologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MRI guided focused ultrasound is an emerging technique that uses acoustic energy to noninvasively treat intracranial disorders. At high frequencies, it can be used to raise tissue temperatures and ablate discrete brain targets with sub-millimeter accuracy. This application is currently under investigation for a broad range of clinical applications, including brain tumors, movement disorders, and psychiatric conditions. At low frequencies MRI guided focused ultrasound can be used to modulate neuronal activity and in conjunction with injected microbubbles, can open the blood-brain barrier to enhance the delivery of therapeutic compounds. The last decade has seen dramatic advances in the science of MRI guided focused ultrasound, helping elucidate both its mechanisms and potential in pre-clinical models, and its translational promise across myriad clinical applications. This review provides an update of current and emerging MRI guided focused ultrasound applications for intracranial disorders and describes future directions and challenges for the field.

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 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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,287 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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