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Enregistrement W4400287640 · doi:10.1121/10.0026661

Investigating the resonance response of a system of two ultrasound-driven lipid encapsulated microbubbles confined within a viscoelastic vessel

2024· article· en· W4400287640 sur OpenAlexaff
Hossein Yusefi, Brandon Helfield

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobubblesViscoelasticityResonance (particle physics)UltrasoundMaterials scienceBiomedical engineeringAcousticsComposite materialPhysicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipid encapsulated microbubbles, strongly characterized by the initial phospholipid concentration, are clinical ultrasound imaging agents. These microbubbles are commonly used as an ultrasound contrast agent and are being developed for therapeutic applications. In this work, we investigate the vibration dynamics of two microbubbles confined within a viscoelastic vessel. We developed a finite element model to study radial microbubble dynamics in a two-bubble system, as typical clinical doses result in closely spaced bubbles. Specifically, we study the effect of the vessel wall viscosity on the resonance behaviour of microbubbles in the frequency range of 2– 8 MHz. For two identical microbubbles, we observed a decrease in 50% in resonance amplitude as we increased the vessel viscosity from 0.1 to 1 Pa s as well as an 8% shift of peak resonance activity towards higher frequencies. Furthermore, we investigated the same system consisting of microbubbles with a lower initial phospholipid concentration and showed the same decrease in amplitude; however, the direction of shift of peak resonance was towards lower frequencies by 4%. Our work suggests that microbubble resonance behaviour is greatly affected by the vessel viscosity and that the extent and direction of bubble dynamics changes are dependent on shell characteristics.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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