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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 電機資訊學院
  3. 生醫電子與資訊學研究所
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/81038
標題: 奈米液滴汽化與後續穴蝕效應之數值模擬
Numerical modeling of nanodroplet vaporization and concomitant cavitation
作者: Tzu-Ning Liao
廖梓甯
指導教授: 李百祺(Pai-Chi Li)
關鍵字: 聲穿孔效應,穴蝕效應,汽化效應,傅立葉轉換,小波轉換,液滴汽化模型,氣泡震盪模型,
Sonoporation,Cavitation,Vaporization,Fourier Transform,Wavelet Transform,Droplet Vaporization Model,Bubble Oscillation Model,
出版年 : 2022
學位: 碩士
摘要: 聲穿孔作用是指利用超音波與超音波對比劑的相互作用使細胞膜產生穿孔現象,已被廣泛研究於輸送藥物、蛋白質和基因。目前已知可引發聲穿孔作用的主要機制之一為慣性穴蝕效應,但慣性穴蝕效應引發時造成的微氣泡破裂,可能會帶來非必要性的細胞死亡,因此期望找到其他方法來引發聲穿孔作用。在我們過去以聲學激發液滴汽化同步光學激發液滴汽化為基礎的聲穿孔研究中,我們已展示液滴反覆汽化凝結的機制,可產生一定劑量的聲穿孔效應,此顯示重複性汽化可引發聲穿孔作用的潛在性。為了近一步瞭解重複性汽化的機制,適當的數值分析方法是必要的。本篇研究將結合流體力學及超音波原理,以數值分析方法建立液滴重複性汽化模型,並在模型中發現可重複性汽化較容易發生於聲壓小週期長的參數條件。此外,為改善傅立葉分析在判斷可重複性汽化發生率的限制,本研究亦採用有限基函式之小波轉換進行具有不同波形之訊號分析,發現當其在高頻區間的能量超過設定之閥值時,能有大於 90 %之正確率找出液滴相變之發生,並可加入每微秒之相變次數提高可重複性汽化之判別。此外,我們也發現小波轉換於低頻高頻間的能量比值可為另一個判定汽化及穴蝕效應的方法。最後,以機器學習進行自動化分析時,發現傅立葉轉換在汽化及慣性穴蝕效應的分析上仍為較佳的指標,而小波轉換則可協助分析重複性汽化之發生機率及次數,因此未來可結合小波與傅立葉轉換用於汽化、重複性汽化與穴蝕效應之分析,協助臨床上更有效率的制定治療策略。
URI: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/81038
DOI: 10.6342/NTU202200264
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