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Enregistrement W4247145222 · doi:10.31225/osf.io/ubdcn

Use of shock-wave exposures for accelerating thermal ablation of targeted tissue volumes

2019· preprint· en· W4247145222 sur OpenAlexaboutno aff
Oleg A. Sapozhnikov, Wayne Kreider, Tatiana D. Khokhlova, Ari Partanen, Maria M. Karzova, Yak-Nam Wang, Petr V. Yuldashev, Vera A. Khokhlova

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoilingMaterials scienceAblationDuty cycleShock waveShock (circulatory)DiffusionBiomedical engineeringAcousticsMechanicsMedicineChemistryAerospace engineeringPhysicsRadiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In HIFU applications, nonlinear acoustic propagation effects can result in the formation of high-amplitude shocks at the focus, with amplitudes exceeding 100 MPa, leading to a significant increase in tissue heating at target sites. This effect has been used in a new pulsed-HIFU technology termed boiling histotripsy to mechanically liquefy tissue. In boiling histotripsy, such shock-wave millisecond-long pulses are delivered to the target sites at low duty cycles. Similar exposures, delivered at higher repetition rates may benefit thermal HIFU by shortening sonication and treatment times, reducing heating of near field and surrounding tissues, mitigating diffusion and perfusion effects, and providing sharper lesion margins. The goal of this project was to develop shock-enhanced thermal HIFU treatments and test their performance through a combination of simulations and experiments using a clinical Sonalleve V2 MR-HIFU system (Profound Medical Inc., Canada).

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)0,000
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,195 · 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
Publié2019
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Résumé présentoui

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