Analytical and Numerical Model of High Intensity Focused Ultrasound Enhanced With Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High intensity focused ultrasound (HIFU) is a new noninvasive therapeutics that allows local treatment of solid tumors through a hyperthermal mechanism using ultrasonic energy. One promising strategy to increase the thermal efficiency of HIFU is to employ nanoparticles (NPs) as ultrasound agents for the hyperthermia procedure. However, the interaction mechanism between NPs and ultrasonic waves has not been well understood. METHODS: In an effort to investigate the heating process of NPs-enhanced HIFU, we derived a set of HIFU equations governing the temperature variation during the thermal ablation based on the principle of conservation of energy for heat transfer mechanism. A numerical model was developed to solve the HIFU equations to simulate the absorption mechanism of HIFU in the presence of NPs, the consequent heat transfer process, and the temperature rise profile during the sonication period. The accuracy of numerical model was verified by performing a series of experiments on tissue-mimicking phantoms embedded with magnetic NPs (MNPs). RESULTS: The transport processes taking place at the boundaries between NPs and surrounding medium played the major role in the temperature rise during HIFU sonication. Besides, the effects of MNPs on rising temperature were improved by amplifying the ultrasonic power and frequency as well as by increasing the MNP concentration. CONCLUSION: A quantitative comparison with experimental results demonstrated the potential of the numerical model to accurately predict the heating mechanism of HIFU mediated by NPs. SIGNIFICANCE: The proposed method can help with simulation of HIFU when NPs are employed as ultrasound agents.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».