High‐frequency irreversible electroporation for gliomas: A feasibility study using patient‐specific finite element models
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High-frequency irreversible electroporation (H-FIRE) has gradually become an attractive alternative treatment of intracranial tumors due to its clinically favorable characteristics, such as mild muscle contractions, precise ablation margins, and preservation of vessel structures. Encouraging results have been obtained in pre-clinical trials with animal models. However, a more comprehensive understanding of spatiotemporal distributions of electric field and temperature in clinically relevant intracranial tissue during the treatment of H-FIRE is still required prior to its clinical implementation. PURPOSE: In this study, we performed the first attempt to numerically investigate the electric field and temperature distributions for the conformal ablation of intracranial tumors in patient-specific glioma tumor models. METHODS: Four representative 3D patient-specific glioma models were constructed based on T1-weighted MR images of four clinical patients. The treatment protocols of H-FIRE were optimized for the conformal ablation of these glioma patients by using a multi-objective optimization genetic algorithm. To alleviate the temperature increase during the H-FIRE administration, a new ablation procedure was designed and tested numerically. RESULTS: The results achieved in this study demonstrated that the conformal ablation of gliomas with differing sizes and shapes can be achieved by optimizing the number of electrodes, applied pulse voltage, active tip length, electrode gap, and electrode insertion depth. The temperature increases due to the administration of H-FIRE pulses can be effectively alleviated by introducing a pulse-off time between two ablation procedures. CONCLUSION: This study contributes to the field of H-FIRE in the treatment of intracranial tumors and promotes its clinical implementation.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».