A robotic MR-guided high-intensity focused ultrasound platform for intraventricular hemorrhage: assessment of clot lysis efficacy in a brain phantom
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Intraventricular hemorrhage (IVH) is a neurovascular complication due to premature birth that results in blood clots forming within the ventricles. Magnetic resonance-guided high-intensity focused ultrasound (MRgHIFU) has been investigated as a noninvasive treatment to lyse clots. The authors designed and constructed a robotic MRgHIFU platform to treat the neonatal brain that facilitates ergonomic patient positioning. The clot lysis efficacy of the platform is quantified using a brain phantom and clinical MRI system. METHODS: A thermosensitive brain-mimicking phantom with ventricular cavities was developed to test the clot lysis efficacy of the robotic MRgHIFU platform. Whole porcine blood was clotted within the phantom's cavities. Using the MRgHIFU platform and a boiling histotripsy treatment procedure (500 W, 10-msec pulse duration, 1.0% duty cycle, and 40-second duration), the clots were lysed inside the phantom. The contents of the cavities were vacuum filtered, and the remaining mass of the solid clot particles was used to quantify the percentage of clot lysis. The interior of the phantom's cavities was inspected for any collateral damage during treatment. RESULTS: A total of 9 phantoms were sonicated, yielding an average (± SD) clot lysis of 97.0% ± 2.57%. Treatment resulted in substantial clot lysis within the brain-mimicking phantoms that were apparent on postsonication T2-weighted MR images. No apparent collateral damage was observed within the phantom after treatment. The results from the study showed the MRgHIFU platform was successful at lysing more than 90% of a blood clot at a statistically significant level. CONCLUSIONS: The robotic MRgHIFU platform was shown to lyse a large percentage of a blood clot with no observable collateral damage. These results demonstrate the platform's ability to induce clot lysis when targeting through simulated brain matter and show promise toward the final application in neonatal patients.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».