Passive acoustic mapping within the cranial vault during microbubble-mediated ultrasound brain therapy
Notice bibliographique
Résumé
Over the past 15 years, the use of passive sensor arrays combined with established beamforming algorithms to image acoustic activity during ultrasound therapies, so-called passive acoustic mapping (PAM), has been increasingly investigated for cavitation-based treatment monitoring and control purposes. Our group is interested in applications of microbubble-mediated ultrasound therapy in the brain, during which the skull bone presents unique challenges for both treatment delivery and acoustic emissions monitoring. We have demonstrated that skull-specific transcranial aberration correction methods can be applied during receive beamforming to augment PAM image quality through the skull bone, borrowing techniques developed originally for transmit beam focusing. Using custom clinical-prototype transmit/receive phased arrays, we have performed 3D microbubble imaging in vivo through ex vivo human skullcaps, and have exploited the resulting spatiotemporal cavitation information for real-time exposure level calibration and offline bioeffect distribution prediction. Ultrafast processing of acoustic emissions data can uncover cavitation dynamics hidden by conventional whole-burst temporal averaging, as well as inform temporal under-sampling strategies when millisecond-long tone bursts are applied. This talk will provide a historical overview of PAM for ultrasound therapy monitoring throughout the body, followed by a summary of recent progress made in mapping cavitation activity within the cranial vault during brain applications.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».