Feasibility and safety assessment of magnetic resonance-guided high-intensity focused ultrasound (MRgHIFU)-mediated mild hyperthermia in pelvic targets evaluated using an <i>in vivo</i> porcine model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate the feasibility and assess safety parameters of magnetic resonance-guided high-intensity focused ultrasound (MRgHIFU)-mediated hyperthermia (HT; heating to 40–45 °C) in various pelvic targets in a porcine model in vivo.Methods: Thirteen HT treatments were performed in six pigs with a commercial MRgHIFU system (Sonalleve V2, Profound Medical Inc., Mississauga, Canada) to muscle adjacent to the ventral/dorsal bladder wall and uterus to administer 42 °C (±1°) for 30 min (±5%) using an 18-mm target diameter and 100 W power. Feasibility was assessed using accuracy, uniformity, and MR-thermometry performance-based metrics. Safety parameters were assessed for tissues in the targets and beam-path by contrast-enhanced MRI, gross-pathology and histopathology.Results: Across all HT sessions, the mean difference between average temperature (Tavg) and the target temperature within the target region-of-interest (tROI, the cross-section of the heated volume at focal depth) was 0.51 ± 0.33 °C. Within the tROI, the temperature standard deviation averaged 1.55 ± 0.31 °C, the average 30-min Tavg variation was 0.80 ± 0.17 °C, and the maximum difference between Tavg and the 10th- or 90th-percentile temperature averaged 2.01 ± 0.44 °C. The average time to reach ≥41 °C and cool to ≤40 °C within the tROI at the beginning and end of treatment was 47.25 ± 27.47 s and 66.37 ± 62.68 s, respectively. Compared to unheated controls, no abnormally-perfused tissue or permanent damage was evident in the MR images, gross pathology or histological analysis.Conclusions: MRgHIFU-mediated HT is feasible and safety assessment is satisfactory for treating an array of clinically-mimicking pelvic geometries in a porcine model in vivo, implying the technique may have utility in treating pelvic targets in human patients.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».