Transducer module apodization for reducing bone heating during focused ultrasound uterine fibroid ablation
Notice bibliographique
Résumé
During MR-guided focused ultrasound (MRgFUS) for uterine fibroids, thermoablation of tissue near spine/hips is challenging due to bone heating that can cause patient pain and potentially damage nerves. Here we investigate transducer module apodization for maximizing the focal-to-bone heating ratio (ΔT ;ratio) in silico using a 6144-element flat fully populated phased array operating at 0.5 MHz (Arrayus Technologies, Inc.). Acoustic and thermal simulations were performed using anatomies of ten patients who underwent MRgFUS ablation for uterine fibroids with this device as part of a clinical trial (NCT03323905). Transducer modules (64 elements/module) whose beams intersected no-pass regions were identified, their amplitudes were reduced by varying blocking percentage levels, and the resulting temperature field distributions were evaluated across multiple sonications per patient. For all simulated sonications transducer module blocking improved ΔT ;ratio compared to no blocking. In 42% of sonications, full module blocking maximized ΔT ;ratio, with mean improvements of 97% ± 55% and 47% ± 36% in hip and spine compared to no blocking, at the cost of increased focal thermal volumes and acoustic power levels. In the remaining sonications, partial module blocking provided increased ΔT ;ratio values (39% ± 45% in hip, 19% ± 15% in spine targets) relative to full blocking. The optimal blocking percentage varied depending on the specific treatment geometry.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».