Characterization of magnetic resonance-guided high-intensity focused ultrasound (MRgHIFU)-induced large-volume hyperthermia in deep and superficial targets in a porcine model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To characterize temperature fields and tissue damage profiles of large-volume hyperthermia (HT) induced by magnetic resonance-guided high-intensity focused ultrasound (MRgHIFU) in deep and superficial targets in vivo in a porcine model.Methods Nineteen HT sessions were performed in vivo with a commercial MRgHIFU system (Sonalleve® V2, Profound Medical Inc., Mississauga, ON, Canada) in hind leg muscles of eight pigs with temperature fields of cross-sectional diameter of 58-mm. Temperature statistics evaluated in the target region-of-interest (tROI) included accuracy, temporal variation, and uniformity. The impact of the number and location of imaging planes for feedback-based temperature control were investigated. Temperature fields were characterized by time-in-range (TIR, the duration each voxel stays within 40–45 °C) maps. Tissue damage was characterized by contrast-enhanced MRI, and macroscopic and histopathological analysis. The performance of the Sonalleve® system was benchmarked against a commercial phantom.Results Across all HT sessions, the mean difference between the average temperature (Tavg) and the desired temperature was −0.4 ± 0.5 °C; the standard deviation of temperature 1.2 ± 0.2 °C; the temporal variation of Tavg for 30-min HT was 0.6 ± 0.2 °C, and the temperature uniformity was 1.5 ± 0.2 °C. A difference of 2.2-cm (in pig) and 1.5-cm (in phantom) in TIR dimensions was observed when applying feedback-based plane(s) at different locations. Histopathology showed 62.5% of examined HT sessions presenting myofiber degeneration/necrosis within the target volume.Conclusion Large-volume MRgHIFU-mediated HT was successfully implemented and characterized in a porcine model in deep and superficial targets in vivo with heating distributions modifiable by user-definable parameters.
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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 | 0,000 | 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 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 ».