Nanoparticles based image-guided thermal therapy and temperature feedback
Notice bibliographique
Résumé
nanomaterials, such as hydrodynamic radii and core sizes at sub-tissue levels, are elucidated. The review then delves into specific modalities of thermally induced therapy, including magnetically induced hyperthermia and luminescent-based thermal treatments. Magnetic hyperthermia treatment is explored alongside its imaging and relaxometric properties, emphasizing the implications of imaging formulations on biotransformation and biodistribution. This review also provides an overview of the magnetic hyperthermia treatment using magnetic nanoparticles to induce localized heat in tissues. Similarly, optical and thermal imaging techniques utilizing luminescent nanomaterials are discussed, highlighting their potential for light-induced thermal therapy and cellular-level temperature monitoring. Finally, the application landscape of diagnosis and photothermal therapy (PTT) is surveyed, encompassing diverse areas such as cancer treatment, drug delivery, antibacterial therapy, and immunotherapy. The utility of nanothermometers in elucidating thermal relaxation dynamics as a diagnostic tool is underscored, alongside discussions on PTT hyperthermia protocols. Moreover, the advancements in nanoparticle magnetic imaging and implications of imaging formulations especially in creating positive MRI contrast agents are also presented. This comprehensive review offers insights into the evolving landscape of nanoparticle-based image-guided thermal therapies, promising advancements in precision medicine and targeted interventions, underscoring the importance of continued research in optimization for the full potential of magnetic hyperthermia to improve its efficacy and clinical translation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».