Real-time non-invasive control of ultrasound hyperthermia using high-frequency ultrasonic backscattered energy in ex vivo tissue and in vivo animal studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective. A reliable, calibrated, non-invasive thermometry method is essential for thermal therapies to monitor and control the treatment. Ultrasound (US) is an effective thermometry modality due to its relatively high sensitivity to temperature changes, and fast data acquisition and processing capabilities. Approach. In this work, the change in backscattered energy (CBE) was used to control the tissue temperature non-invasively using a real-time proportional-integral-derivative (PID) controller. A clinical high-frequency US scanner was used to acquire radio-frequency echo data from ex vivo porcine tissue samples and in vivo mice hind leg tissue while the tissue was treated with mild hyperthermia by a focused US applicator. The PID controller maintained the focal temperature at approximately 40 °C for about 4 min. Main results. The results show that the US thermometry based on CBE estimated by a high-frequency US scanner can produce 2D temperature maps of a localized heating region and to estimate the focal temperature during mild hyperthermia treatments. The CBE estimated temperature varied by an average of ±0.85 °C and ±0.97 °C, compared to a calibrated thermocouple, in ex vivo and in vivo studies, respectively. The mean absolute deviations of CBE thermometry during the controlled hyperthermia treatment were ±0.45 °C and ±0.54 °C in ex vivo and in vivo, respectively. Significance. It is concluded that non-invasive US thermometry via backscattered energies at high frequencies can be used for real-time monitoring and control of hyperthermia treatments with acceptable accuracy. This provides a foundation for an US mediated drug delivery system.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».