A comprehensive numerical investigation of the potential influence of the bubble size and ultrasound focal pressure in drug delivery enhancement
Notice bibliographique
Résumé
Stable Bubble oscillations contribute to a range of bio-effects such as enhanced drug delivery and blood-brain barrier opening. The treatment outcome depends on the bubble oscillation characteristics and the number of bubbles present at the target. Higher concentrations result in more bubbles per unit length of the vessels and, therefore, more uniform effects. At higher bubble concentrations, however, the pre-focal attenuation increases. Moreover, above a concentration threshold, bubble-bubble interactions suppress bubble oscillations. To enhance the treatment outcome, thus, not only the bubble concentration and activity should be optimized, but also the problem of pre-focal attenuation should be tackled. Numerical results show that, using the pressure gradient of focused ultrasound transducers and by taking advantage of the pressure dependent attenuation of size isolated bubbles, pre-focal attenuation can be minimized. The optimal bubble size for maximum propagation depends on the focal pressure. When volume is matched, and at lower pressures, bigger bubbles exhibit stronger radial oscillations, scattered pressure, and microstreaming (RSM). Above a pressure threshold that depend on the bubble size, smaller bubbles exhibit stronger RSM compared to their bigger counterparts. The treatment outcome may be enhanced using an optimal set of size and pressures. These results are in qualitative agreement with experimental case studies using size isolated bubbles.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».