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Enregistrement W3182181559 · doi:10.1121/10.0010534

An ultrasonically actuated fine-needle creates cavitation in bovine liver

2022· article· en· W3182181559 sur OpenAlexaff
Emanuele Perra, Nick Hayward, Kenneth P. H. Pritzker, Heikki J. Nieminen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueUltrasound and Cavitation Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAalto-YliopistoAcademy of FinlandHelsingin Yliopisto
Mots-clésCavitationMaterials scienceUltrasoundTherapeutic ultrasoundUltrasonic sensorLiver tissueBiomedical engineeringAcousticsDrug deliveryNanotechnologyPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasonic cavitation is being used in medical applications as a way to influence matter, such as tissue or drug vehicles, on a micro-scale. Oscillating or collapsing cavitation bubbles provide transient mechanical force fields, which can, e.g., fractionate soft tissue or even disintegrate solid objects, such as calculi. Our recent study demonstrates that an ultrasonically actuated medical needle can create cavitation phenomena inside water. However, the presence and behavior of cavitation and related bioeffects in diagnostic and therapeutic applications with ultrasonically actuated needles are not known. Using simulations, we demonstrate numerically and experimentally the cavitation phenomena near ultrasonically actuated needles. We define the cavitation onset within a liver tissue model with different total acoustic power levels. We directly visualize and quantitatively characterize cavitation events generated by the ultrasonic needle in thin fresh bovine liver sections enabled by high-speed imaging. On a qualitative basis, the numerical and experimental results show a close resemblance in threshold and spatial distribution of cavitation. These findings are crucial for developing new methods and technologies employing ultrasonically actuated fine needles, such as ultrasound-enhanced fine-needle biopsy, drug delivery, and histotripsy.

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)0,001
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 enseignants0,779
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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