Theoretical and Experimental Gas Volume Quantification of Micro- and Nanobubble Ultrasound Contrast Agents
Notice bibliographique
Résumé
The amount of gas in ultrasound contrast agents is related to their acoustic activity. Because of this relationship, gas volume has been used as a key variable in normalizing the in vitro and in vivo acoustic behavior of lipid shell-stabilized bubbles with different sizes and shell components. Despite its importance, bubble gas volume has typically only been theoretically calculated based on bubble size and concentration that is typically measured using the Coulter counter for microbubbles and nanoparticle tracking analysis (NTA) for nanoscale bubbles. However, while these methods have been validated for the analysis of liquid or solid particles, their application in bubble analysis has not been rigorously studied. We have previously shown that resonant mass measurement (RMM) may be a better-suited technique for sub-micron bubble analysis, as it can measure both buoyant and non-buoyant particle size and concentration. Here, we provide validation of RMM bubble analysis by using headspace gas chromatography/mass spectrometry (GC/MS) to experimentally measure the gas volume of the bubble samples. This measurement was then used as ground truth to test the accuracy of theoretical gas volume predictions based on RMM, NTA (for nanobubbles), and Coulter counter (for microbubbles) measurements. The results show that the headspace GC/MS gas volume measurements agreed well with the theoretical predictions for the RMM of nanobubbles but not NTA. For nanobubbles , the theoretical gas volume using RMM was 10% lower than the experimental GC/MS measurements; meanwhile, using NTA resulted in an 82% lower predicted gas volume. For microbubbles, the experimental gas volume from the GC/MS measurements was 27% lower compared to RMM and 72% less compared to the Coulter counter results. This study demonstrates that the gas volume of nanobubbles and microbubbles can be reliably measured using headspace GC/MS to validate bubble size measurement techniques. We also conclude that the accuracy of theoretical predictions is highly dependent on proper size and concentration measurements.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».