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Enregistrement W2978643659 · doi:10.1115/imece2017-70810

Analysis and Optimization of Determining Factors in Irreversible Electroporation for Large Ablation Zones Without Thermal Damage

2017· article· en· W2978643659 sur OpenAlexaff
Yongji Yang, Bing Zhang, Mike Moser, Edwin Zhang, Wenjun Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAblationVolume (thermodynamics)Maximum temperatureElectrodeMaterials scienceIrreversible electroporationBiomedical engineeringAnalytical Chemistry (journal)Response surface methodologyAblation zoneElectroporationComposite materialChemistryChromatographyMedicineThermodynamicsInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to analyze five factors that are responsible for the ablation volume and maximum temperature during the procedure of irreversible electroporation (IRE). The five factors used in this study were the pulse strength (U), the electrode diameter (B), the distance between the electrode and the center (D), the electrode length (L), and the number of electrodes (N). A validated finite element model of IRE was built to collect the data of the ablation volume and maximum temperature generated in a liver tissue. Twenty-five experiments were performed, in which the ablation volume and maximum temperature were taken as response variables. The five factors with ranges were analyzed to investigate their impacts on the ablation volume and maximum temperature, respectively, using analysis of variance (ANOVA). Response surface method (RSM) was used to optimize the five factors for the maximum ablation volume without thermal damage (the maximum temperature ≤ 50 °C). U, and L were found with significant impacts on the ablation volume (P < 0.001, and P = 0.009, respectively) while the same conclusion was not found for B, D and N (P = 0.886, P = 0.075 and P = 0.279, respectively). Furthermore, U, D, and N had the significant impacts on the maximum temperature with P < 0.001, P < 0.001, and P = 0.003, respectively while same conclusion was not found for B and L (P = 0.720 and P = 0.051, respectively). The maximum ablation volume of 2952.9960 mm3 without thermal damage can be obtained by using the following set of factors: U = 2362.2384 V, B = 1.4889 mm, D = 7 mm, L = 4.5659 mm, and N = 3. The study concludes that both B and N have insignificant impacts (P = 0.886, and P = 0.279, respectively) on the ablation volume; U has the most significant impact (P < 0.001) on the ablation volume; electrode configuration and pulse strength in IRE can be optimized for the maximum ablation volume without thermal damage using response surface method.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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