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Enregistrement W3037166186 · doi:10.1101/2020.06.26.172957

Study of flow effects on temperature-controlled radio-frequency ablation using phantom experiments and forward simulations

2020· preprint· en· W3037166186 sur OpenAlexaff
Teresa Nolte, Nikhil Vaidya, Marco Baragona, Aaldert Elevelt, Valentina Lavezzo, Ralph Maessen, Volkmar Schulz, Karen Veroy

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensHyperion Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésAblationRADIUSVolumetric flow rateMaterials scienceBlood flowImaging phantomFlow (mathematics)MechanicsPerfusionFinite volume methodBiomedical engineeringVolume (thermodynamics)Radiofrequency ablationSimulationNuclear medicinePhysicsMedicineComputer scienceThermodynamicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose Blood perfusion is known to add variability to hepatic radiofrequency ablation (RFA) treatment outcomes. Simulation-assisted treatment planning taking into account blood perfusion may solve this problem in the future. Hence, this study aims to study perfusion effects on RFA in a controlled environment and to compare the outcome to a prediction made using finite volume simulations. Methods Ablation zones were induced in tissue-mimicking, thermochromic ablation phantoms with a single flow channel, using a RF generator with needle temperature controlled power delivery and a monopolar needle electrode. Channel radius and saline flow rate were varied and the impact of saline flow on the ablated cross-sectional area, on a potential occurrence of directional effects as well as on the delivered generator power input was studied. Finite-volume simulations reproducing the experimental geometry, flow conditions and generator power input were conducted in a second step and compared to the experimental ablation outcomes. Results Vessels of different radii affected the ablation result in different manners. For the channel radius of 0.275 mm both the ablated area and energy input reduced with increasing flow rate. For radius 0.9 mm the ablated area reduced with increasing flow rate but the energy input increased. An increasing area and energy input were observed towards larger flow rates for the channel radius of 2.3 mm. Directional effects, i.e., shrinking of the lesion upstream of the needle and an extension thereof downstream, were observed only for the smallest channel radius. The simulations qualitatively confirmed these observations. When using the simulations to make a prediction of ablation outcomes with flow, the mean absolute error between experimental and predicted ablation outcomes was reduced from 23% to 12% as compared to neglecting flow effects. Conclusion Simulations can improve the prediction of RFA ablation regions in the presence of various blood flow effects. Our findings therefore underline the potential of simulation-assisted, patient-individual RFA treatment planning and guidance for the prediction of RFA outcomes in the presence of blood flow. Additional comments -Teresa Nolte and Nikhil Vaidya contributed equally to this work. -Volkmar Schulz and Karen Veroy contributed equally to this work. -A single reference experiment, i.e., not using a flow channel, and the image in the upper left corner of Figure 4 were included into a publication submitted to Int. J. Hyperthermia for model validation purposes.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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