Editorial: Computational modeling of various procedures in thermal therapy of human tumors
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic Computational modeling of various procedures in thermal therapy of human tumorsCancer is the leading cause in many countries, which lead to almost 10 million deaths in 2020 (Sung et al., 2021).In the meantime, the traditional cancer therapeutics including radiotherapy, chemotherapy, and surgery, all suffer from different side effects or limitations (Ren et al., 2022).Thermal therapy, commonly known as hyperthermia has been used to treat cancer and other diseases since at least 4,000 years ago (Hornback, 1989;Glazer and Curley, 2010).Hyperthermia cancer therapy involves subjecting a tumor (locally or regionally) to a temperature within 42 ° C-48 ° C for a duration of an hour to a few minutes depending on the temperature used.Due to its advantages of minimal-or noninvasive nature, it has attracted the interest of researchers worldwide.Thermal therapy can be characterized as photothermal therapy, ultrasound thermal therapy, radiofrequency thermal therapy, magnetic hyperthermia, etc., according to the heat generation methods (Khurana et al., 2022;Singh et al., 2022).In the context of photothermal therapy, an indirect heating strategy has been proposed in which the tissue around the tumor is heated instead of the tumor itself, which will reduce or even stop the oxygen supply of the tumor cells (Dombrovsky et al., 2012;Dombrovsky, 2022).Due to the development of nanotechnology, plasmonic nanoparticles are employed to enhance energy absorption during photothermal therapy, termed as plasmonic photothermal therapy, which is very popular in recent years.The most important Research Topic for thermal therapy is precise temperature control to kill the tumor cell selectively.Accurate numerical modeling of thermal therapy, especially the heat transfer process, is very important for the optimization and real time adjustment of thermal therapy procedure or pre-treatment planning before thermal therapy (Ren et al., 2022).This Research Topic aims to report the important development in the field of computational modeling of different kinds of procedures involved in thermal therapy, including but not limited to heat transfer, light propagation, blood flow, thermal damage, etc., which is very important to quantify the optimal thermal dosage for patient-specific settings.In this Research Topic, Mariappan et al. has proposed a point source model to predict the power generated by the needle which does not require to obtain the complex electric field during radiofrequency ablation.The proposed model was applied to both two-dimensional
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,016 |
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 ».