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Enregistrement W3127294178 · doi:10.1364/ao.411576

Self-monitored and optically powered fiber-optic device for localized hyperthermia and controlled cell death in vitro

2021· article· en· W3127294178 sur OpenAlexafffund
Sondos Abdullah Alqarni, William G. Willmore, Jacques Albert, Christopher W. Smelser

Notice bibliographique

RevueApplied Optics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeanship of Scientific Research, King Khalid University
Mots-clésMaterials scienceOpticsOptical fiberFiber Bragg gratingCore (optical fiber)HyperthermiaFiberOptoelectronicsCoatingThermometerHeating elementHeat generationWavelengthComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Localized hyperthermia therapy involves heating a small volume of tissue in order to kill cancerous cells selectively and with limited damage to healthy cells and surrounding tissue. However, these features are only achievable through real-time control of the tissue temperature and heated volume, both of which are difficult to obtain with current heating systems and techniques. This work introduces an optical fiber-based active heater that acts both as a miniature heat source and as a thermometer. The heat-induced damage in the tissue is caused by the conductive heat transfer from the surface of the device, while the heat is generated in an absorptive coating on the fiber by near-infrared light redirected from the fiber core to the surface by a tilted fiber Bragg grating inscribed in the fiber core. Simultaneous monitoring of the reflection spectrum of the grating provides a measure of the local temperature. Localized temperature increases between 0°C and 100°C in 10 mm-long/5 mm-diameter cylindrical volumes are obtained with continuous-wave pump power levels up to 1.8 W. Computational and experimental results further indicate that the temperature rise and dimensions of the heated volume can be maintained at a nearly stable level determined by the input optical power.

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 enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,955

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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