Computational Modeling With Phantom-Tissue Validation of Gold-Nanorod-Enhanced Laser Ablation of Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this study was to develop a computational model for the laser ablation (LA) of prostate cancer, enhanced by gold-nanorods (GNRs) in a phantom-tissue system, and to explore the effect of GNRs on the ablation zone. A prostate biomimetic tissue (PBT) was prepared with different volume fractions of GNRs (i.e., 0, 1.68 × 10−7 or 8.40 × 10−7). Specifically, the computational model was built by considering the change of light properties of PBTs with and without GNRs and introducing the dynamic heat source determined by porcine liver carbonization, reported elsewhere. The computational model was then validated by comparing the simulation and the ex vivo LA experiment in terms of three performance indexes, namely, (i) the spatiotemporal temperature distribution, (ii) ablation zone, and (iii) carbonization zone, with the three volume fractions of GNRs in the PBT model, as mentioned above. Except for minor discrepancies found in the carbonization zone, the proposed model agrees with the experimental data. The effect of GNRs on LA was explored with the help of the model, and nine combinations of the laser powers and the volume fractions of GNRs were tested. The result shows that the ablation zone increases with the increase in the volume fraction of GNRs for all three laser powers used. Two conclusions can be drawn: (1) loading GNRs into the tissues may increase the ablation zone of LA, and (2) the proposed computational model is a reliable tool for predicting the spatiotemporal temperature distribution and the ablation zone of the GNR-enhanced LA.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».