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Enregistrement W3090351186 · doi:10.1080/02656736.2020.1825836

Characterization of magnetic resonance-guided high-intensity focused ultrasound (MRgHIFU)-induced large-volume hyperthermia in deep and superficial targets in a porcine model

2020· article· en· W3090351186 sur OpenAlexaffabout
Lifei Zhu, Dao Lam, Christopher Pham Pacia, H. Michael Gach, Ari Partanen, Michael Talcott, Suellen Greco, Imran Zoberi, Dennis E. Hallahan, Hong Chen, Michael B. Altman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hyperthermia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensProfound Medical (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh-intensity focused ultrasoundMagnetic resonance imagingHyperthermiaIntensity (physics)UltrasoundVolume (thermodynamics)MedicineNuclear medicineRadiologyNuclear magnetic resonanceInternal medicineOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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