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Enregistrement W3035354418 · doi:10.7150/thno.47281

Ultrafast three-dimensional microbubble imaging <i>in vivo</i> predicts tissue damage volume distributions during nonthermal brain ablation

2020· article· en· W3035354418 sur OpenAlexaff
Ryan M. Jones, Dallan McMahon, Kullervo Hynynen

Notice bibliographique

RevueTheranostics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering
Mots-clésAblationIn vivoUltrashort pulseBiomedical engineeringPreclinical imagingMaterials scienceMedicineOpticsLaserPhysicsBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transcranial magnetic resonance imaging (MRI)-guided focused ultrasound (FUS) thermal ablation is under clinical investigation for non-invasive neurosurgery, though its use is restricted to central brain targets due primarily to skull heating effects.The combination of FUS and contrast agent microbubbles greatly reduces the ultrasound exposure levels needed to ablate brain tissue and may help facilitate the use of transcranial FUS ablation throughout the brain.However, sources of variability exist during microbubble-mediated FUS procedures that necessitate the continued development of systems and methods for online treatment monitoring and control, to ensure that excessive and/or off-target bioeffects are not induced from the exposures.Methods: Megahertz-rate three-dimensional (3D) microbubble imaging in vivo was performed during nonthermal ablation in rabbit brain using a clinical-scale prototype transmit/receive hemispherical phased array system.Results: In-vivo volumetric acoustic imaging over microsecond timescales uncovered spatiotemporal microbubble dynamics hidden by conventional whole-burst temporal averaging.Sonication-aggregate ultrafast 3D source field intensity data were predictive of microbubble-mediated tissue damage volume distributions measured post-treatment using MRI and confirmed via histopathology.Temporal under-sampling of acoustic emissions, which is common practice in the field, was found to impede performance and highlighted the importance of capturing adequate data for treatment monitoring and control purposes.Conclusion: The predictive capability of ultrafast 3D microbubble imaging, reported here for the first time, will enable future microbubble-mediated FUS treatments with unparalleled precision and accuracy, and will accelerate the clinical translation of nonthermal tissue ablation procedures both in the brain and throughout the body.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,184 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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