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Enregistrement W3107377068 · doi:10.1016/j.ultsonch.2020.105400

Evaluation of the properties of daughter bubbles generated by inertial cavitation of preformed microbubbles

2020· article· en· W3107377068 sur OpenAlexaff
Yanglin Li, Chunjie Tan, Bo Yan, Tao Han, Alfred C. H. Yu, Peng Qin

Notice bibliographique

RevueUltrasonics Sonochemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensResearch Institute for AgingUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobubblesCavitationScatteringMaterials scienceRADIUSPopulationBubblePulse (music)UltrasoundTone burstChemistryOpticsAcousticsMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inertial cavitation (IC) of the preformed microbubbles is being investigated for ultrasound imaging and therapeutic applications. However, microbubbles rupture during IC, creating smaller daughter bubbles (DBs), which may cause undesired bioeffects in the target region. Thus, it is important to determine the properties of DBs to achieve controllable cavitation activity for applications. In this study, we theoretically calculated the dissolution dynamics of sulfur hexafluoride bubbles. Then, we applied a 1-MHz single tone burst with different peak negative pressures (PNPs) and pulse lengths (PLs), and multiple 5-MHz tone bursts with fixed acoustic conditions to elicit IC of the preformed SonoVue microbubbles and scattering of DBs, respectively. After the IC and scattering signals were received by a 7.5-MHz transducer, time- and frequency-domain analysis was performed to obtain the IC dose and scattering intensity curve. The theoretical dissolution curves and measured scattering intensity curves were combined to determine the effect of the incident pulse parameters on the lifetime, mean radius and distribution range of DBs. Increased PNP reduced the lifetime and mean size of the DBs population and narrowed the size distribution. The proportion of small DBs (less than resonance size) increased from 36.83% to 85.98% with an increase in the PNP from 0.6 to 1.6 MPa. Moreover, increased PL caused a shift of the DB population to the smaller bubbles with shorter lifetime and narrower distribution. The proportion of small bubbles increased from 25.74% to 95.08% as the PL was increased from 5 to 100 µs. Finally, increased IC dose caused a smaller mean size, shorter lifetime and narrower distribution in the DB population. These results provide new insight into the relationship between the incident acoustic parameters and the properties of DBs, and a feasible strategy for achieving controllable cavitation activity in applications.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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