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Enregistrement W7132967448

Listening to bio-engineered tissues and materials: Assessing cellularity and stiffness using high-frequency ultrasound

2025· dissertation· W7132967448 sur OpenAlexfundaboutno aff
Joseph Anthony Sebastian

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésUltrasoundElastographyStiffnessUltrasound elastographyBiomaterialAcoustic radiation forceShear waves
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current cardiac drug screening and testing methods lack the power to eliminate ineffective and harmful drug candidates to treat heart failure, a growing epidemic in Canada. Miniaturized three-dimensional heart models show great promise to better mimic human biology, disease, and drug responses, but their full potential requires innovative analytical tools to assess disease- and drug-induced alterations in tissue microstructure and mechanical properties. Current techniques to measure the microstructure and stiffness of miniature heart models are invasive, low-throughput, and incapable of long-term monitoring. In this thesis, an ultrasound imaging method is developed to evaluate the acoustic and mechanical properties of engineered tissues and biomaterials to address these analytical tool gaps. This high-frequency ultrasound technique is non-destructive, non-invasive, and capable of real-time monitoring. We show that high-frequency ultrasound can accurately measure the intrinsic acoustic properties of biomaterials and engineered tissues by accounting for attenuation effects in coupling media, hydrogel thickness, and interfacial transmission/reflection coefficients. This approach enabled independent assessment of hydrogel cellularity despite significant contraction, providing valuable insights into tissue structure. We also developed a novel high-frequency ultrasound elastography (USE) system with a highly focused acoustic radiation force (ARF) excitation transducer, achieving non-invasive and high-resolution measurements of biomaterial mechanical properties, with strong agreement to shear rheometry. Through in silico modelling, we demonstrated that shear wave frequency exhibits non-linear dependencies on ARF excitation duration and tissue properties, enhancing the accuracy of mechanical characterization. Finally, we applied this USE system to cardiac cell-laden fibrin domes with validation to previous studies. Our work advances high-frequency ultrasound as a powerful tool for assessing biomaterial mechanics and engineered tissue properties, with future work focused on system improvements and future applications in dynamic tissue systems and organ-on-a-chip platforms to better understand bioengineered tissue behaviour in healthy, diseased, and treated states.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,309 · 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
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Résumé présentoui

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