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Enregistrement W2897204536 · doi:10.1121/1.5067758

Insights into the roles of radiation forces in bubble mediated sonothrombolysis

2018· article· en· W2897204536 sur OpenAlexaff
Christopher Acconcia, Alex Wright, Kevin Kiezun, David E. Goertz

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleMechanicsPenetration (warfare)CavitationMaterials scienceRadiationWork (physics)PhysicsOpticsEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is increasingly recognized that radiation forces on bubbles are relevant to a range of therapeutic applications such as sonothrombolysis. In this paper, we discuss work using high speed microscopy to investigate the interactions between ultrasound stimulated bubbles and the boundary of biologically relevant materials. Initial studies with fibrin gels (clots), demonstrated that bubbles could be stimulated to deform, penetrate, and damage the fibrin network. This highlighted two distinct processes where radiation forces play a central role: transporting bubbles from a vessel lumen to a target boundary and facilitating therapeutic effects at the target. To investigate the transport process, experimental data were acquired to assess translational bubble dynamics as a function of size and exposure condition, and this data were used to calibrate a model where both shell and history forces are captured. Experiments and modeling showed that both exposure scheme and flow rate can profoundly influence the number and size distribution of bubbles reaching a target site on a vessel boundary. Once at the boundary, cyclical deformations are induced by the bubble extending well into the material, and these are asymmetric on the forcing and recovery cycles. Deformation, as well as penetration and damage are found to be highly dependent on bubble size and exposure schemes. An improved understanding of these complex processes may facilitate improvements in applications involving large vessels, such as sonothrombolysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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