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Enregistrement W4302424555 · doi:10.1016/j.ultsonch.2022.106191

The influence of inter-bubble spacing on the resonance response of ultrasound contrast agent microbubbles

2022· article· en· W4302424555 sur OpenAlexafffund
Hossein Yusefi, Brandon Helfield

Notice bibliographique

RevueUltrasonics Sonochemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesFonds de recherche du QuébecNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsHeart and Stroke Foundation of CanadaBurroughs Wellcome Fund
Mots-clésMicrobubblesContrast (vision)BubbleUltrasoundMaterials scienceResonance (particle physics)SonochemistryAcousticsNuclear magnetic resonanceMechanicsPhysicsOpticsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ultrasound-driven microbubbles, typically between 1 and 8 µm in diameter, are resonant scatterers that are employed as diagnostic contrast agents and emerging as potentiators of targeted therapies. Microbubbles are administered in populations whereby their radial dynamics – key to their effectiveness - are greatly affected by intrinsic (e.g. bubble size) and extrinsic (e.g. boundaries) factors. In this work, we aim to understand how two neighbouring microbubbles influence each other. We developed a finite element model of a system of two individual phospholipid-encapsulated microbubbles vibrating in proximity to each other to study the effect of inter-bubble distance on microbubble radial resonance response. For the case of two equal-sized and identical bubbles, each bubble exhibits a decrease between 7 and 10% in the frequency of maximum response (fMR) and an increase in amplitude of maximum response (AMR) by 9–11% as compared to its isolated response in free-space, depending on the bubble size examined. For a system of two unequal-sized microbubbles, the large bubble shows no significant change, however the smaller microbubble shows an increase in fMR by 7–11% and a significant decrease in AMR by 38–52%. Furthermore, in very close proximity the small bubble shows a secondary off-resonance peak at the corresponding fMR of its larger companion microbubble. Our work suggests that frequency-dependent microbubble response is greatly affected by the presence of another bubble, which has implications in both imaging and therapy applications. Furthermore, our work suggests a mechanism by which nanobubbles show significant off-resonance vibrations in the clinical frequency range, a behaviour that has been observed experimentally but heretofore unexplained.

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)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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