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Enregistrement W4399336167 · doi:10.1109/tim.2024.3403208

Tissue Property Characterization and Radiofrequency Ablation Enhancement by Electroporation: An In Vivo and Computational Study

2024· article· en· W4399336167 sur OpenAlexaff
Zheng Fang, Huijun Gu, Mike Moser, Wenjun Zhang, Zhiqin Qian, Bing Zhang

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésElectroporationCharacterization (materials science)Property (philosophy)Materials scienceIn vivoBiomedical engineeringAblationNanotechnologyBiological systemBiophysicsEngineeringBiologyAerospace engineeringBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiofrequency ablation (RFA) is an energy-based tumor ablation modality that heats tissues by delivering radiofrequency current. The tissue properties of both electrical and thermal conductivities dominate the efficiency of RFA. This study aims to investigate the potential of electroporation (EP) pretreatment to enhance RFA by increasing the electrical and thermal conductivities of tissues. A rabbit liver model was used in an in vivo experiment to do the following: 1) characterize the change of electrical conductivity and thermal conductivity after various EP protocols and 2) explore the RFA enhancement with previous EP by comparing the ablation zone among the groups of different ablation protocols. Furthermore, a computer model, validated by the in vivo experiment, was built to study the enhancing effect of previous EP on RFA treatments. Compared with untreated tissues, the maximum electrical and thermal conductivities of liver tissues treated by EP treatments could be obtained at the electric field strengths of 2500 and 1500 V/cm, respectively, which increased by 16.54% (from$0.29~\pm ~0.11$to$0.34~\pm ~0.01$S/m) and 65.17% [from$0.71~\pm ~0.03$to$1.18~\pm ~0.12$W/(m$\cdot $K)], respectively. The areas of ablation zone in the in vivo experiment were$56.35~\pm ~5.93$,$63.52~\pm ~13.73$, and$80.82~\pm ~11.91$mm2 following the EP of 0, 375, and 750 V/cm, respectively. Correspondingly, the ablation zone in the computer simulation was increased to 73.26 mm2 with an EP of 750 V/cm compared to 50.97 mm2 with no EP. The study concludes that the ablation effectiveness of RFA can be enhanced by EP treatment just prior to RFA, and the enhancement positively correlates with the applied electric field strengths.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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