Real-time non-invasive control of tissue temperature using high-frequency ultrasonic backscattered energy
Notice bibliographique
Résumé
A real-time and non-invasive thermometry method is crucial for thermal therapies to monitor and control the treatment. Ultrasound can be used as an attractive thermometry modality for its relatively high sensitivity to change in temperature and fast data collection and processing abilities. In this work, an ultrasound thermometry method based on the change in backscattered energy (CBE) is used to control the tissue temperature using a closed-loop controller in real-time. A clinical high-frequency ultrasound scanner was used to acquire RF echo data from ex vivo porcine tissue samples while the tissue was being exposed to an interstitial laser heating source. The control system was used to rapidly increase the temperature from 37°C (baseline temperature) to 43 °C (target temperature) and maintain the target temperature for about 6 minutes. The results show that the ultrasound thermometry based on CBE generated by a high-frequency ultrasound scanner can be used to generate 2D temperature maps of a localized heating region in the hyperthermia temperature range (∼43°C). The estimated temperature varied by an average of ±0.8 °C compared to a calibrated fiber-optic measurement. Thus, a non-invasive ultrasound thermometry method based on the CBE technique can be used for real-time monitoring and control of hyperthermia treatments, using the interstitial laser heating source with acceptable accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».