The effect of transcranial focused ultrasound target location on the acoustic feedback control performance during blood-brain barrier opening with nanobubbles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Real-time acoustic feedback control based on harmonic emissions of stimulated microbubbles may be important for facilitating the clinical adoption of focused ultrasound (FUS)-induced blood-brain barrier (BBB) opening, both to ensure safe acoustic exposures, and to achieve repeatable and consistent opening. Previously our group demonstrated that successful BBB opening was achievable with both commercially available microbubbles and custom-made nanobubbles under acoustic feedback control. In a recent study, we demonstrated the acoustic control performance was not sensitive to the nanobubble concentration within 10 9 –10 11 bubbles/ml. The goal of this study was to examine the effect of the ultrasound target location in the rat brain on the acoustic control quality during BBB opening with nanobubbles. Temporal analysis of the received acoustic signals during each ultrasound pulse indicated that stable nanobubble oscillation was present throughout the entire 10 ms ultrasound exposure. The acoustic feedback control signals were very sensitive to the brain spatial location in rats. There appears to be a shared pattern of acoustic control stability in the brain across different animals, suggesting anatomical features are an underlying cause. The findings emphasize the importance of tuning acoustic feedback control algorithms for specific rodent brain regions of interest to ensure optimal performance.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».