A Noninvasive Ultrasound Resonance Method for Detecting Skull Induced Phase Shifts May Provide a Signal for Adaptive Focusing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There may be a need to perform dynamic skull aberration corrections during the non-invasive high-intensity transcranial treatment with magnetic resonance imaging (MRI) -guided focused ultrasound in order to accurately and rapidly restore the focus in the brain. METHODS: This could possibly be accomplished by using an ultrasound-based correction method based on the skulls' thickness resonance frequencies. The focus of a 500 kHz transducer was centered in the ex vivo human skull caps at different temperatures. The pulse-echoed signals reflected from the skulls were analyzed in the frequency domain to reveal the resonance frequencies for the phase shift calculation. The accuracy was compared to both hydrophone and computed tomography (CT) based analytical methods. RESULTS: Around 73% of the measurements (n = 784) were in the optimal constructive interference region, with a 15° decrease in the average phase error compared to the previous study. In the best implementation, it performed approximately the same or better than the CT based analytical method currently in clinical use. Linear correlation was found between the resonance frequencies or skull induced phase shifts and the skull temperature with an average rate of -0.4 kHz/°C and 2.6 deg/°C, respectively. CONCLUSION: The ultrasound based resonance method has shown the feasibility of detecting heating-induced changes of skull phase shift non-invasively and accurately. SIGNIFICANCE: Since the technique can be made MRI compatible and integrated in the therapy arrays, it may enable temperature tracking and adaptive focusing during high-intensity transcranial ultrasound treatments, to prevent skull overheating and preserve the transcranial focusing integrity.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».