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Enregistrement W4242301837 · doi:10.32920/14638476.v1

High-frequency Ultrasound Scattering from Microspheres and Single Cells

2021· preprint· en· W4242301837 sur OpenAlexafffund
Ralph E. Baddour, Michael D. Sherar, J. W. Hunt, G. J. Czarnota, Michael C. Kolios

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchOntario Innovation Trust
Mots-clésBackscatter (email)ScatteringTransfer functionMaterials scienceMicrosphereOpticsLight scatteringHomogeneousRange (aeronautics)Computational physicsPhysicsBiological systemAcousticsStatistical physicsComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessing the proportion of biological cells in a volume of interest undergoing structural changes, such as cell death, using high-frequency ultrasound~20–100 MHz!, requires the development of a theoretical model of scattering by any arbitrary cell ensemble. A prerequisite to building such a model is to know the scattering by a single cell in different states. In this paper, a simple model for the high-frequency acoustic scattering by one cell is proposed. A method for deducing the backscatter transfer function from a single, subresolution scatterer is also devised. Using this method, experimental measurements of backscatter from homogeneous, subresolution polystyrenemicrospheres and single, viable eukaryotic cells, acquired across a broad, continuous range of frequencies were compared with elastic scattering theory and the proposed cell scattering model, respectively. The resonant features observed in the backscatter transfer function of microspheres were found to correspond accurately to theoretical predictions. Using the spacing of the major spectral peaks in the transfer functions obtained experimentally, it is possible to predict microsphere diameters with less than 4% error. Such good agreement was not seen between the cell model and the measured backscatter from cells. Possible reasons for this discrepancy are discussed

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,177 · 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.

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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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