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Enregistrement W2901774169 · doi:10.1121/1.5063353

Translational dynamics of individual microbubbles with millisecond scale ultrasound pulses

2018· article· en· W2901774169 sur OpenAlexafffund
Christopher Acconcia, Alex Wright, David E. Goertz

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLantheus Medical Imaging
Mots-clésMillisecondMicrobubblesScale (ratio)Dynamics (music)AcousticsUltrasoundPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is established that radiation forces can be used to transport ultrasound contrast agents, particularly for molecular imaging applications. However, the ability to model and control this process in the context of therapeutic ultrasound is limited by a paucity of data on the translational dynamics of encapsulated microbubbles under the influence of longer pulses. In this work, the translation of individual microbubbles, isolated with optical tweezers, was experimentally investigated over a range of diameters (1.8–8.8 μm, n = 187) and pressures (25, 50, 100, 150, and 200 kPa) with millisecond pulses. Data were compared with theoretical predictions of the translational dynamics, assessing the role of shell and history force effects. A pronounced feature of the displacement curves was an effective threshold size, below which there was only minimal translation. At higher pressures (≥150 kPa) a noticeable structure emerged where multiple local maxima occurred as a function of bubble size. The ability to accurately capture these salient features depended on the encapsulation model employed. In low Reynolds number conditions (i.e., low pressures, or high pressures, off-resonance) the inclusion of history force more accurately fit the data. After pulse cessation, bubbles exhibited substantial displacements consistent with the influence of history effects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,402

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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