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Enregistrement W2900031342 · doi:10.1088/1361-6560/aaee91

Receiver array design for sonothrombolysis treatment monitoring in deep vein thrombosis

2018· article· en· W2900031342 sur OpenAlexafffund
Christopher Acconcia, Ryan M. Jones, Kullervo Hynynen

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAperture (computer memory)AcousticsOpticsMaterials scienceAcoustic radiation forceNoise (video)TransducerUltrasonic sensorUltrasoundPhysicsBiomedical engineeringComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High intensity focused ultrasound (HIFU) can disintegrate blood clots through the generation and stimulation of bubble clouds within thrombi. This work examined the design of a device to image bubble clouds for monitoring cavitation-based HIFU treatments of deep vein thrombosis (DVT). Acoustic propagation simulations were carried out on multi-layered models of the human thigh using two patient data sets from the Visible Human Project. The design considerations included the number of receivers (32, 64, 128, 256, and 512), their spatial positioning, and the effective angular array aperture (100° and 180° about geometric focus). Imaging array performance was evaluated for source frequencies of 250, 750, and 1500 kHz. Receiver sizes were fixed relative to the wavelength (pistons, diameter = λ/2) and noise was added at levels that scaled with receiver area. With a 100° angular aperture the long axis size of the -3 dB main lobe was ~1.2λ-i.e. on the order of the vessel diameter at 250 kHz (~7 mm). Increasing the array aperture to span 180° about the geometric focus reduced the long axis by a factor of ~2. The smaller main lobe sizes achieved by imaging at higher frequencies came at the cost of increased levels of sensitivity to phase aberrations induced during acoustic propagation through the intervening soft tissue layers. With noise added to receiver signals, images could be reconstructed with peak sidelobe ratios < -3 dB using single-cycle integration times for source frequencies of 250 and 750 kHz (NRx ⩾ 128). At 1500 kHz, longer integration times and/or higher element counts were required to achieve similar peak sidelobe ratios. Our results suggest that a modest number of receivers(i.e. NRx = 128) arranged on a semi-cylindrical shell may be sufficient to enable passive acoustic imaging with single-cycle integration times (i.e. volumetric rates up to 0.75 MHz) for monitoring cavitation-based HIFU treatments of DVT.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,241
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,136 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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