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Enregistrement W3127034168 · doi:10.1016/j.pdpdt.2020.102173

The synergistic effect of focused ultrasound and biophotonics to overcome the barrier of light transmittance in biological tissue

2021· article· en· W3127034168 sur OpenAlexaff
Jae Hyuk Kim, Jaewoo Shin, Chanho Kong, Sungho Lee, Won Seok Chang, Seung Hee Han

Notice bibliographique

RevuePhotodiagnosis and Photodynamic Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiophotonicsTransmittanceMaterials scienceDeformation (meteorology)Light scatteringTransmission (telecommunications)Monte Carlo methodScatteringBiological tissueUltrasoundOpticsPenetration (warfare)AcousticsBiomedical engineeringOptoelectronicsComposite materialPhotonicsPhysicsComputer scienceTelecommunicationsMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optical technology is a tool to diagnose and treat human diseases. Shallow penetration depth caused by the high optical scattering nature of biological tissues is a significant obstacle to utilizing light in the biomedical field. In this paper, light transmission enhancement in the rat brain induced by focused ultrasound (FUS) was observed and the cause of observed enhancement was analyzed. Both air bubbles and mechanical deformation generated by FUS were cited as the cause. The Monte Carlo simulation was performed to investigate effects on transmission by air bubbles and finite element method was also used to describe mechanical deformation induced by motions of acoustic particles. As a result, it was found that the mechanical deformation was more suitable to describe the transmission change according to the FUS pulse observed in the experiment.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,584

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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