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Enregistrement W4412091011 · doi:10.1016/j.ultrasmedbio.2025.06.007

High-Frequency Quantitative Ultrasound Elastography for the Mechanical Assessment of Thin Biomaterials In Vitro

2025· article· en· W4412091011 sur OpenAlexafffund
Joseph A. Sebastian, Emmanuel Chérin, Eric M. Strohm, Zach Gouveia, Aaron Boyes, J. Paul Santerre, Christine Démoré, Michael C. Kolios, Craig A. Simmons

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Medicine & Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoSunnybrook HospitalTed Rogers Centre for Heart Research
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésElastographyBiomedical engineeringUltrasoundMaterials scienceIn vitroUltrasound elastographyHigh frequency ultrasoundMedicineRadiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: High-frequency ultrasound elastography (USE) can measure the mechanical properties of biomaterials and engineered tissues in vitro. Previously developed USE systems have been limited by contact acoustic radiation force (ARF) excitations and insufficient spatiotemporal resolution for sub-millimetre sub-surface mechanical property measurements. METHODS: We present a novel high-frequency USE system with a highly focused (f-number 1) 15 MHz ARF excitation transducer and a broadband (f-number 3) 40 MHz ARF tracking transducer. RESULTS: When comparing shear moduli measured via USE with shear rheometry, shear moduli of 1% and 5% agar-silica phantoms estimated by USE, were 8.8 ± 2.2 kPa and 117.0 ± 12.3 kPa (8.0 ± 0.4 kPa by rheometry, p = 0.573 for 1%; 114.4 ± 7.2 kPa, p = 0.777 for 5%) and oil-agar silica phantoms were 105.0 ± 3.4 kPa (0%) and 77.0 ± 22.1 kPa (10%) by USE (101.0 ± 4.8 kPa by rheometry; p = 0.311 for 0%; 75.8 ± 5.3 kPa; p = 0.938 for 10%). The speed of sound, acoustic impedance, and acoustic attenuation of these samples were also determined. We also used in silico analysis to mimic our experimental system and analyze the spectral content of the resulting shear waves in elastic and viscoelastic tissues with parametric changes to the ARF excitation duration, shear modulus, and viscosity. Notably, we observed a nonlinear dependency of shear wave frequency on ARF excitation duration and material properties, where shear wave frequency was most sensitive to tissue elastic modulus at longer ARF durations but more sensitive to tissue viscosity at shorter ARF durations. CONCLUSION: Our system enables noninvasive, nondestructive estimation of the mechanical properties of thin biomaterials via focused axial localization of the ARF, opening new avenues for future USE applications in engineered tissue systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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