MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307980685 · doi:10.32920/21482364.v1

A new thermal dose model based on Vogel-Tammann-Fulcher behaviour in thermal damage processes

2022· preprint· en· W4307980685 sur OpenAlexafffund
H.T.I. Assi, M.G. Arsenault, W.M. Whelan, J. Carl Kumaradas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfrared Thermography in Medicine
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAtlantic Canada Opportunities Agency
Mots-clésArrhenius equationMaterials scienceHyperthermiaThermalWork (physics)Ex vivoThermodynamicsIn vivoPhysicsKineticsMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Thermal dose models are metrics that quantify the thermal effect on tissues based on the temperature and the time of exposure. These models are used to predict and control the outcome of hyperthermia (up to 45 degrees C) treatments, and of thermal coagulation treatments at higher temperatures (>45 degrees C). The validity and accuracy of the commonly used models (CEM43) are questionable when heating above the hyperthermia temperature range occurs, leading to an over-estimation of the accumulation of thermal damage. A new CEM43 dose model based on an Arrhenius-type, Vogel-Tammann-Fulcher, equation using published data, is introduced in this work. The new dose values for the same damage threshold that was produced at different in-vivo skin experiments were in the same order of magnitude, while the current dose values varied by two orders of magnitude. In addition, the dose values obtained using the new model for the same damage threshold in 6 lesions in ex-vivo liver experiments were more consistent than the current model dose values. The contribution of this work is to provide new modeling approaches to inform more robust thermal dosimetry for improved thermal therapy modeling, monitoring, and control.</p>

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetInfrared Thermography in MedicineTravaux en français237 207