Impact of Treatment Trajectory on Temperature Field Uniformity in Biological Tissue Irradiated by Ultrasound Pulses with Shocks
Notice bibliographique
Résumé
High intensity focused ultrasound (HIFU) treatments typically involve the ablation of tissue volumes comprising multiple focal sites. One aspect of treatment planning involves the definition of a sequence of ultrasound pulses and corresponding focal sites as the sonication trajectory. Here, numerical simulations of the thermal effects of different trajectories are performed for HIFU exposures delivered to an ex vivo bovine liver sample by a clinical array (Sonalleve V2 3.0T system, Profound Medical Corp., Canada). Simulations consider boiling histotripsy regime with millisecond-long pulses that include shocks. Focusing of the ultrasound beam in tissue was modeled by the Westervelt equation, and the temperature field was modeled by the bioheat equation. To explore different treatment strategies, trajectories were considered with discrete foci located along two or four concentric circles with radii from 2 to 8 mm. Two approaches for traversing these focal sites were compared: In the first approach each discrete focus was sonicated by a sequence of 15 pulses before moving to the next site in the trajectory. In the second approach, each focus was sonicated once before moving to the next site, with sonications over the whole trajectory repeated 15 times. The influence of the trajectory’s size and the pulsing strategy on the temperature field was analyzed. It is shown that the structure of the temperature field is more uniform with a longer time interval between repeated irradiation of each focus, and the optimal time interval ranges from three to six pulse repetition periods.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».