Enhancing Thermal Effect of Focused Ultrasound Therapy Using Gold Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
High intensity focused ultrasound (HIFU) has gained increasing attention as a noninvasive therapeutic method for wide range of biomedical applications from drug delivery to cancer treatment. However, high level of ultrasonic power required for efficient HIFU treatment can cause adverse effects such as damage to surrounding healthy tissues and skin burns. One of the strategies to improve the therapeutic mechanism of HIFU is to use ultrasound absorption agents during the treatment. The objectives of current study are to investigate the feasibility of adopting gold nanoparticles (AuNPs) as ultrasound absorption agents to enhance the HIFU thermal ablation when the NPs were injected locally to the focal region; and to examine the dose effects of AuNPs on both heating and cooling mechanisms of HIFU. To this end, we conducted an experimental study on tissue-mimicking phantoms where AuNPs were injected to the focal region under the guidance of ultrasound imaging. A set of thermal parameters including temperature, specific absorption rate of acoustic energy, and cooling rate were measured to monitor the mechanism of AuNPs-mediated HIFU. The results suggest that both heating and cooling rates of HIFU procedure could be greatly improved by injecting AuNPs, which demonstrates the feasibility of using AuNPs to reduce the level of ultrasonic power from extracorporeal source for HIFU treatment.
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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 | 0,000 |
| 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 ».