A ray acoustics-based simulation for predicting trans-vertebral ultrasound propagation: Simulation accuracy
Notice bibliographique
Résumé
The blood-spinal cord barrier (BSCB) prevents drug delivery to spinal cord parenchyma. Focused ultrasound can temporarily increase BSCB permeability in small animal models. The human vertebral column distorts ultrasound foci, preventing clinical translation of this technique. Beamforming must be used to correct focal distortion and may be performed using ray acoustics and patient-specific preoperative CT scans. We evaluate the simulation accuracy of ray acoustics, applied to trans-vertebral ultrasound propagation, through comparison with experiment. Trans-vertebral ultrasound propagation was measured for a spherically focused transducer geometrically focused to the centre of individual thoracic vertebral foramen. Simulation pressures were compared to experiment pressures. Simulation error in voxel pressure was evaluated using root-mean-square error, and was similar to error in a water-only case. Average simulation error across all measurements and simulations in maximum pressure location and weighted >50% focal volume location were 2.3 mm and 1.5 mm, respectively. Simulation error is small relative to the dimensions of the transducer focus (4.9 mm full width half maximum), the spinal cord (8–10 mm diameter), and vertebral canal diameter (15–20 mm diameter), suggesting that ray acoustics may be sufficiently accurate for ultrasound beamforming to the vertebral foramen.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».