Time-dependent nanobubble stability: Correlating bubble size and concentration with ultrasound performance
Notice bibliographique
Résumé
Lipid shell-stabilized nanobubbles (NB, <500 nm) are widely explored as next-generation contrast agents for diagnostic ultrasound (US) imaging and drug delivery. For a successful clinical translation, it is important to understand the factors which contribute to the stability and rate of signal decay from the NB over time. The small size and fragile nature of NB have limited the characterization of their stability to correlations with their loss of signal over time under US. Bubble oscillations in the acoustic field, however, can accelerate their dissolution process. In this study, the passive, non-acoustically driven dissolution of lipid-shelled, C3F8 NB, and the relationship between bubble size/concentration and US signal intensity were assessed. The change in the acoustic activity of NB over time was correlated with the changes in size and concentration of the buoyant (bubbles) and non-buoyant particle population, measured using a novel resonant mass measurement technique. Clinical US was used to measure signal enhancement at different time points in a tissue phantom (f = 12.0 MHz, MI: 0.29, 1 fp/s). Results demonstrate a clear nonlinear relationship between the rate of ultrasound signal decay and concentration. While US signal decayed significantly over time (from 0 to 5 h), bubble concentration did not change significantly. A statistically significant decrease in the NB diameter was observed 1 h after the NBs were prepared and isolated while no change in the size was observed between 1 and 5 h.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».