MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4231858090 · doi:10.1121/1.4800371

The effect of boundary proximity on the fundamental and subharmonic emissions from individual microbubbles at higher frequencies

2013· article· en· W4231858090 sur OpenAlexaff
Brandon Helfield, Ben Y. C. Leung, David E. Goertz

Notice bibliographique

RevueProceedings of meetings on acoustics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobubblesSubharmonicContext (archaeology)Boundary (topology)AcousticsMechanicsBoundary value problemNonlinear systemMaterials sciencePhysicsUltrasoundMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is recognized that the proximity of a boundary can influence the dynamic behaviour of acoustically stimulated microbubbles. In a biomedical ultrasound context, this is relevant to molecular imaging with targeted microbubbles, and when microbubbles are near vessel walls or contained within microvessels. Theoretical models have recently been developed to examine these effects, but experimental work has been more limited and primarily focused on the assessment of resonant frequency effects rather than its impact on nonlinear behaviour, which is perhaps more relevant to imaging applications. Understanding this behaviour is important to improving microbubble detection and for the quantitative interpretation of contrast images. With the use of an optical trap, this study experimentally investigates the effect of boundary proximity (0 to 200 µm) and boundary stiffness (Opticell and agarose) on fundamental and subharmonic emissions from individual Definity and MicroMarker bubbles at 11 MHz. The scattered pressure dependence on proximity from an Opticell boundary resulted in an oscillatory dependence, while from an agarose boundary resulted in a decreasing fundamental and an increasing subharmonic response with increasing distance from the boundary. These experimental findings are not entirely captured by basic analytical simulations, likely suggesting that more complex numerical models may be required.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of meetings on acousticsMême sujetUltrasound and Hyperthermia ApplicationsTravaux en français237 207