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Enregistrement W4402945641 · doi:10.1002/mp.17427

Transducer module apodization to reduce bone heating during focused ultrasound uterine fibroid ablation with phased arrays: A numerical study

2024· article· en· W4402945641 sur OpenAlexafffundabout
Sobhan Goudarzi, Ryan M. Jones, Yin Hau Wallace Lee, Kullervo Hynynen

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesStrategic Innovation FundOntario Research Foundation
Mots-clésUterine fibroidsMaterials scienceMagnetic resonance imagingAblationApodizationTransducerRadiologyUltrasoundMedicineBiomedical engineeringPhased arraySurgeryOpticsAcousticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background During magnetic resonance‐guided focused ultrasound (MRgFUS) surgery for uterine fibroids, ablation of fibrous tissues in proximity to the hips and spine is challenging due to heating within the bone that can cause patients to experience pain and potentially damage nerves. This far‐field bone heating limits the volume of fibroid tissue that is treatable via MRgFUS. Purpose To investigate transducer module apodization for improving the ratio of focal‐to‐bone heating () when targeting fibroid tissue close to the hips and spine, to enable MRgFUS treatments closer to the bone. Methods Acoustic and thermal simulations were performed using 3D magnetic resonance imaging (MRI)‐derived anatomies of ten patients who underwent MRgFUS ablation for uterine fibroids using a low‐frequency () 6144‐element flat fully‐populated modular phased array system (Arrayus Technologies Inc., Burlington, Canada) at our institution as part of a larger clinical trial (NCT03323905). Transducer modules ( per module) whose beams intersected with no‐pass zones delineated within the field were identified, their output power levels were reduced by varying blocking percentage levels, and the resulting temperature field distributions were evaluated across multiple sonications near the hip and spine bones in each patient. Acoustic and thermal simulations took approximately () and () to run for a single near‐spine (near‐hip) target, respectively. Results For all simulated sonications, transducer module blocking improved compared to the no blocking case. In just over half of sonications, full module blocking maximized (increase of 82% 38% in 50% of hip targets and 49% 30% in 62% of spine targets vs. no blocking; mean ± SD), at the cost of more diffuse focusing (focal heating volumes increased by 13% ± 13% for hip targets and 39% ± 27% for spine targets) and thus requiring elevated total (hip: 6% ± 17%, spine: 37% ± 17%) and peak module‐wise (hip: 65% ± 36%, spine: 101% ± 56%) acoustic power levels to achieve equivalent focal heating as the no blocking control case. In the remaining sonications, partial module blocking provided further improvements in both (increased by 29% ± 25% in the hip and 15% ± 12% in the spine) and focal heating volume (decrease of 20% ± 10% in the hip and 34% ± 17% in the spine) relative to the full blocking case. The optimal blocking percentage value was dependent on the specific patient geometry and target location of interest. Although not all individual target locations saw the benefit, element‐wise phase aberration corrections improved the average compared to the no correction case (increase of 52% ± 47% in the hip, 35% ± 24% in the spine) and impacted the optimal blocking percentage value. Transducer module blocking enabled ablative treatments to be carried out closer to both hip and spine without overheating or damaging the bone (no blocking: /, full blocking: /, optimal partial blocking: / for hip/spine). Conclusion The proposed transducer apodization scheme shows promise for improving MRgFUS treatments of uterine fibroids, and may ultimately increase the effective treatment envelope of MRgFUS surgery in the body by enabling tissue ablation closer to bony structures.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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