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Enregistrement W2982506174 · doi:10.3390/acoustics1040049

Numerical Simulations of the Nonlinear Interaction of a Bubble Cloud and a High Intensity Focused Ultrasound Field

2019· article· en· W2982506174 sur OpenAlexaff
Christian Vanhille, Kullervo Hynynen

Notice bibliographique

RevueAcoustics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCHIST-ERAAgencia Estatal de InvestigaciónEuropean Regional Development Fund
Mots-clésBubbleHigh-intensity focused ultrasoundMechanicsMechanical indexUltrasoundAcousticsNonlinear systemIntensity (physics)Field (mathematics)CavitationDistortion (music)PhysicsOpticsMicrobubblesMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We studied the effects of a small bubble cloud located at the pre-focal area of a high-intensity focused ultrasound field. Our objective is to show that bubbles can modify the bioeffects of an ultrasound treatment in muscle tissue. We model a three-dimensional ultrasound field in an idealized configuration of real operating conditions. Simulations are performed using a combined method based on the Khokhlov-Zabolotskaya-Kuznetsov equation, describing the ultrasound propagation, and a Rayleigh-Plesset equation, modeling the bubble oscillations. The nonlinear interaction of the ultrasound field and the bubble oscillations is considered. Results with and without bubbles for different void fractions of the cloud and different acoustic powers are compared. The cloud induces scattering, nonlinear distortion, and shielding of ultrasound, which increase the mechanical index in the pre-focal zone, shift the location, reduce the size, and modify the shape of the volume of tissue of high mechanical index values, and lower the pressure at the intended focus considerably. Although some hypothesis and parameters used in the models do not fit the real HIFU situations, the simulation results suggest that the effects caused by a bubble cloud located in the pre-focal area should be considered and monitored to ensure the safety of high-intensity focused ultrasound treatments.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,604
Score d'incertitude au seuil0,174

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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