Experimental investigation on the effect of concentration on the resonance frequency of lipid coated ultrasonically excited microbubbles
Notice bibliographique
Résumé
This study presents an experimental investigation of the influence of MB concentration on the resonance frequency of lipid-coated microbubbles (MBs). Expanding on theoretical models and numerical simulations from previous research, this work experimentally investigates the effect of MB size on the rate of resonance frequency increase with concentration, a phenomenon observed across MBs with two different lipid compositions: propylene glycol (PG) and propylene glycol and glycerol (PGG). Employing a custom-designed ultrasound attenuation measurement setup, we measured the frequency-dependent attenuation of MBs, isolating MBs based on size to generate distinct monodisperse sub-populations for analysis. The resonance frequency of MBs was determined by identifying the attenuation peak in the broadband attenuation ultrasound attenuation measurements. Our experimental findings confirm that larger MBs (≈2.1μm) demonstrate a more significant shift in resonance frequency (≈ 5 MHz, ≈ 40%) as a function of MB concentration. In contrast, smaller MBs (≈1.3μm) show a minor shift in the resonant frequency (≈ 1.8 MHz, ≈ 8%), underlining the importance of size in determining acoustic behavior compared to changes in the lipid shell properties. Additionally, we observed that resonance frequency increase with concentration reaching a saturation point at higher concentrations. This plateau occurs at higher concentrations for larger MBs (≈2.1μm), while smaller MBs (≈1.6μm and ≈1.3μm) reach this saturation point at lower concentrations. Furthermore, the study highlights the small effect of bubble-bubble interactions on the resonance frequency of MB populations, particularly at lower MB concentrations and for smaller MBs. This insight is important for applications utilizing MB clusters, such as contrast-enhanced ultrasound imaging and MB-mediated therapies. While both size and lipid shell composition influence resonance frequency, MB size has a more significant effect. In conclusion, our findings affirm the need to consider both MB size and concentration when utilizing MBs for clinical and industrial ultrasonic applications.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».