A PVDF Receiver for Acoustic Monitoring of Microbubble-Mediated Ultrasound Brain Therapy
Notice bibliographique
Résumé
The real-time monitoring of spectral characteristics of microbubble (MB) acoustic emissions permits the prediction of increases in blood–brain barrier (BBB) permeability and of tissue damage in MB-mediated focused ultrasound (FUS) brain therapy. Single-element passive cavitation detectors provide limited spatial information regarding MB activity, greatly affecting the performance of acoustic control. However, an array of receivers can be used to spatially map cavitation events and thus improve treatment control. The spectral content of the acoustic emissions provides additional information that can be correlated with the bio-effects, and wideband receivers can thus provide the most complete spectral information. Here, we develop a miniature polyvinylidene fluoride (PVDF thickness = 110 μm, active area = 1.2 mm2) broadband receiver for the acoustic monitoring of MBs. The receiver has superior sensitivity (2.36–3.87 V/MPa) to those of a commercial fibre-optic hydrophone in the low megahertz frequency range (0.51–5.4 MHz). The receiver also has a wide −6 dB acceptance angle (54 degrees at 1.1 MHz and 13 degrees at 5.4 MHz) and the ability to detect subharmonic and higher harmonic MB emissions in phantoms. The overall acoustic performance of this low-cost receiver indicates its suitability for the eventual use within an array for MB monitoring and mapping in preclinical studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».