Dynamic mode decomposition based Doppler monitoring of de novo cavitation induced by pulsed HIFU: an in vivo feasibility study

空化 体内 多普勒效应 材料科学 动态模态分解 生物医学工程 分解 计算机科学 声学 医学 化学 生物 物理 生物技术 天文 机器学习 有机化学
作者
Minho Song,Oleg A. Sapozhnikov,Vera A. Khokhlova,Helena Son,Stephanie Totten,Yak-Nam Wang,Tatiana D. Khokhlova
出处
期刊:Scientific Reports [Nature Portfolio]
卷期号:14 (1)
标识
DOI:10.1038/s41598-024-73787-w
摘要

Pulsed high-intensity focused ultrasound (pHIFU) has the capability to induce de novo cavitation bubbles, offering potential applications for enhancing drug delivery and modulating tissue microenvironments. However, imaging and monitoring these cavitation bubbles during the treatment presents a challenge due to their transient nature immediately following pHIFU pulses. A planewave bubble Doppler technique demonstrated its potential, yet this Doppler technique used conventional clutter filter that was originally designed for blood flow imaging. Our recent study introduced a new approach employing dynamic mode decomposition (DMD) to address this in an ex vivo setting. This study demonstrates the feasibility of the application of DMD for in vivo Doppler monitoring of the cavitation bubbles in porcine liver and identifies the candidate monitoring metrics for pHIFU treatment. We propose a fully automated bubble mode identification method using k-means clustering and an image contrast-based algorithm, leading to the generation of DMD-filtered bubble images and corresponding Doppler power maps after each HIFU pulse. These power Doppler maps are then correlated with the extent of tissue damage determined by histological analysis. The results indicate that DMD-enhanced power Doppler map can effectively visualize the bubble distribution with high contrast, and the Doppler power level correlates with the severity of tissue damage by cavitation. Further, the temporal characteristics of the bubble modes, specifically the decay rates derived from DMD, provide information of the bubble dissolution rate, which are correlated with tissue damage level-slower rates imply more severe tissue damage.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ding应助八十七分甜采纳,获得30
刚刚
mengmenglv完成签到 ,获得积分0
2秒前
奶黄包完成签到 ,获得积分10
5秒前
大意的火龙果完成签到 ,获得积分10
10秒前
呼延坤完成签到 ,获得积分10
10秒前
六点完成签到,获得积分10
15秒前
EugengZ完成签到,获得积分10
19秒前
蔷薇完成签到 ,获得积分10
22秒前
breif完成签到 ,获得积分10
22秒前
xun完成签到,获得积分20
25秒前
凡事发生必有利于我完成签到,获得积分10
34秒前
Young完成签到 ,获得积分10
35秒前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
35秒前
辣椒完成签到,获得积分10
36秒前
herpes完成签到 ,获得积分10
40秒前
40秒前
Horizon完成签到 ,获得积分10
42秒前
北觅完成签到 ,获得积分10
42秒前
任性铅笔完成签到 ,获得积分10
46秒前
CJW完成签到 ,获得积分10
47秒前
doudou发布了新的文献求助20
47秒前
刻苦的阁完成签到,获得积分10
50秒前
wwrjj完成签到,获得积分10
50秒前
六六完成签到,获得积分10
51秒前
不会飞的鱼完成签到 ,获得积分10
51秒前
六六发布了新的文献求助10
55秒前
HY完成签到 ,获得积分10
58秒前
aajhajkahna完成签到,获得积分0
59秒前
A29964095完成签到 ,获得积分10
1分钟前
LN完成签到,获得积分10
1分钟前
长孙烙完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Focus_BG完成签到,获得积分10
1分钟前
喵了个咪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Elytra完成签到,获得积分10
1分钟前
yiyi完成签到,获得积分10
1分钟前
Robin完成签到 ,获得积分10
1分钟前
雪山飞龙完成签到,获得积分10
1分钟前
小羊咩完成签到,获得积分10
1分钟前
锂电说完成签到 ,获得积分10
1分钟前
麦田麦兜完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
Social Psychology (第二版) 700
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7612928
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9188238
关于积分的说明 19683680
捐赠科研通 7186155
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3270770
关于科研通互助平台的介绍 2434302
邀请新用户注册赠送积分活动 2265667