A Numerical Study of Gold-Nanorod-Enhanced Noninvasive Laser Ablation for Central Lung Cancer Using an Optical-Thermal-Fluid Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Central lung cancer presents significant challenges due to its proximity to vital thoracic structures, making traditional treatments often less effective and more harmful. Laser ablation (LA) has emerged as a promising minimally invasive therapy, particularly when enhanced with gold nanorods (GNRs), which possess unique optical properties that amplify the effects of LA. This study introduces a comprehensive optical-thermal-fluid model designed to simulate the spatiotemporal distributions of GNRs and temperature involved in the noninvasive GNR-enhanced LA for central lung cancer. The effects of GNR enhancement on heat transfer and tumor ablation were investigated with regard to three cases of central lung cancer in different sizes and locations. The results demonstrate that GNRs significantly improve the heating efficiency within smaller tumors by concentrating laser energy, thus reducing the time needed to reach therapeutic temperatures. However, in larger tumors, particularly where the tumor size approaches the penetration depth of the laser, the GNRs cause substantial photon absorption near the emission surface, resulting longer treatment durations attributing to heat transfer. Nevertheless, GNRs consistently confine the thermal energy, minimizing damage to surrounding healthy tissue in tumors. This study highlights the potential of GNR-enhanced LA as a noninvasive treatment for central lung cancer. It also underscores the importance of considering tumor size in the treatment planning of GNR-enhanced LA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».