Summary
Cavitatie microbubbles worden afgebeeld met behulp van een high-speed camera bevestigd aan een zoomlens. De experimentele opstelling wordt uitgelegd en beeldanalyse wordt gebruikt om het gebied van de cavitatie te berekenen. Beeldanalyse wordt gedaan met ImageJ.
Abstract
Een experimentele en beeldanalysetechniek wordt gepresenteerd voor beeldvormingsholtebellen en het berekenen van hun gebied. Het hier gepresenteerde experimentele techniek- en beeldanalyseprotocol met hoge snelheid kan ook worden toegepast voor beeldvormingsmicroscopische bellen op andere onderzoeksgebieden; daarom heeft het een breed scala aan toepassingen. We passen dit toe op beeldholtes rond ultrasone scalers. Het is belangrijk om beeld cavitatie te karakteriseren en om te begrijpen hoe het kan worden benut voor verschillende toepassingen. Cavitatie die zich rond tandheelkundige ultrasone scalers kan worden gebruikt als een nieuwe methode van tandheelkundige plaque verwijderen, die effectiever zou zijn en minder schade veroorzaken dan de huidige parodontale therapie technieken. We presenteren een methode voor het beeldvorming van de cavitatie bubble wolken die zich rond tandheelkundige ultrasone scaler tips met behulp van een high-speed camera en een zoomlens. We berekenen ook het gebied van cavitatie met behulp van machine learning beeldanalyse. Open source software wordt gebruikt voor beeldanalyse. De gepresenteerde beeldanalyse is eenvoudig te repliceren, vereist geen programmeerervaring en kan eenvoudig worden aangepast aan de toepassing van de gebruiker.
Introduction
Beeldvorming van de beweging van bellen is belangrijk voor verschillende toepassingen, omdat het de hydrodynamica van een systeem regelt. Er zijn vele toepassingen waar dit nuttig kan zijn: in gefluïde bedreactoren1,2, of voor het reinigen met cavitatiebellen3,4. Het doel van beeldvormingsbubbels is om meer te begrijpen over de bubbeldynamiek of over de richting en beweging van een wolk van bubbels. Dit kan worden gedaan door het observeren van structuren afgebeeld en ook met behulp van beeldanalyse om kwantitatieve informatie te verkrijgen, zoals de grootte van de bubbels.
Cavitatiebellen zijn gas- of dampentiteiten die in een vloeistof voorkomen wanneer de druk onder de verzadigde drukwaarde daalt5. Ze kunnen optreden wanneer een akoestisch veld wordt toegepast op een vloeistof op ultrasone frequenties. Ze herhaaldelijk groeien en instorten, en bij instorting kan energie vrij te geven in de vorm van high-speed micro-jets en schokgolven6,7. Deze kunnen deeltjes op een oppervlak verjagen door afschuifkrachten en oppervlaktereiniging veroorzaken8. Cavitatiebellen worden onderzocht voor oppervlaktereiniging in verschillende industrieën, zoals voor halfgeleiders, voedsel en wondreiniging9,10,11,12. Ze kunnen ook worden gebruikt om tandplak schoon te maken van tanden en biomaterialen zoals tandheelkundige implantaten12,13. Cavitatie vindt plaats rond momenteel gebruikte tandheelkundige instrumenten zoals ultrasone scalers en endodontische bestanden en toont potentieel als een extra reinigingsproces met deze instrumenten14.
De oscillatie van cavitatiebellen vindt plaats over een paar microseconden en daarom is een high-speed camera nodig om hun beweging vast te leggen door beeldvorming bij duizenden frames per seconde8. We demonstreren een methode van beeldvorming microbubble cavitatie rond tandheelkundige ultrasone scalers. Het doel is om te begrijpen hoe cavitatie varieert rond verschillende ultrasone scalers, zodat het kan worden geoptimaliseerd als een nieuwe manier om tandplak schoon te maken.
Eerdere methoden die worden gebruikt om de cavitatie te onderzoeken omvatten sonochemiluminesence, die luminol gebruikt om te detecteren waar cavitatie heeft plaatsgevonden15,16. Dit is echter een indirecte techniek en het is niet in staat om de cavitatiebellen in realtime te visualiseren. Daarom is het niet in staat om nauwkeurig te bepalen waar het precies gebeurt op het instrument, en geen informatie kan worden verkregen over de bubble dynamiek, tenzij het wordt gecombineerd met andere beeldvormende technieken17. High-speed imaging kan niet alleen het beeld van de cavitatie bellen groeien en instorten, maar ook het type cavitatie die zich voordoet: cavitatie wolken, microstreamers en micro-jets6,7,18. Deze geven meer informatie over hoe de cavitatie oppervlakken kan reinigen.
We presenteren een methode voor het beeldvorming van cavitatiemicrobellen met behulp van een high-speed camera en het berekenen van het gemiddelde gebied van cavitatie die zich voordoet. Deze methode wordt aangetoond met behulp van een voorbeeld van cavitatie die zich rond verschillende tandheelkundige ultrasone scaler tips, hoewel de experimentele en beeldanalyse stappen kunnen worden gebruikt voor andere toepassingen, zoals voor beeldvorming andere macro en microbellen.
Protocol
1. Instrumentopstelling
- Selecteer het instrument of object dat moet worden afgebeeld. In dit experiment werd een ultrasone scaler afgebeeld. Cavitatiebellen komen voor rond de uiteinden van ultrasone scalers in water.
- Selecteer een micropositioneringsfase voor het instrument dat moet worden afgebeeld met XYZ-vertaling en -rotatie. Plaats op een laboratorium jack. Bevestig de handgreep van het instrument aan de micropositioneringsfase
- Selecteer een optisch transparante watercontainer voor beeldvorming. De container die in deze experimenten wordt gebruikt werd gecre eerd met glazen microscoopdia's.
- Selecteer een XY-fase met een rotatieplatform. Plaats op een laboratorium jack. Plaats de watercontainer op het podium en vul met gefilterd water (omgekeerde osmose of gedistilleerd).
2. High-speed camera setup
- Kies een high-speed camera met de gewenste framerate en resolutie en een hoge intensiteit lichtbron met een vezel lichtgeleider.
- Bevestig een micropositionerende schuifplaat aan de high-speed camera body en sluit deze aan op een statiefstandaard.
- Selecteer een lens met de gewenste resolutie en brandpuntsafstand en bevestig deze aan de camera. Voor dit experiment werd een zoomlens gebruikt met een resolutie van 8,4 μm/pixel.
- Vul de beeldtank met water en plaats de punt van het instrument om in de watertank in de gewenste richting te worden afgebeeld.
- Na het aansluiten van de camera en het laden van de live view in de software, gebruik maken van lage vergroting om zich te concentreren op de punt van de ultrasone scaler, herpositionering van de lichtbron indien nodig. Plaats het instrument en de lichtbron voor de camera en focus. Pas aan de gewenste framesnelheid en helderheid aan.
OPMERKING: Een hogere lichtintensiteit is vereist voor beeldvorming bij hoge frames, korte sluitertijden en/of hoge vergrotingen. Verlichting kan worden geleverd in reflectiemodus of transmissiemodus. In dit protocol wordt de verlichting voorzien in transmissiemodus (helder veld) met behulp van een koude verlichtingsinrichting met hoge intensiteit. - Stel een optimale framerate en sluitertijd in voor de high-speed camera. In dit experiment was de framerate 6400 fps met een sluitertijd van 262 nanoseconden. Een korte sluitertijd is vereist voor snel bewegende bellen zoals cavitatiebellen om ervoor te zorgen dat ze scherp zijn.
- Pas de vergroting van de zoomlens en de intensiteit van de lichtbron aan, zodat de achtergrond wit is zonder overbelicht te zijn.
3. Kalibratie
- Noteer de positie van de tip (rotatie in x-y stadium, rotatiehoek van het instrument voor reproduceerbaarheid).
- Als u wilt controleren of het gezichtsveld consistent is voor elke herhaling, kiest u een referentiepunt en noteert u de coördinaten. In dit geval was het referentiepunt het puntje van de ultrasone scaler. Het kan dan worden verplaatst in toekomstige experimenten op dezelfde plaats binnen het gezichtsveld.
- Als de pixelgrootte onbekend is, afbeelding een graticule met 10 μm markeringen op de set vergroting en gebruik beeldanalyse software zoals Fiji om de resolutie te berekenen.
4. Snelle video-opname
- Beeld het instrument zonder cavitatie. Dit wordt afgetrokken van de cavitatiebeelden in beeldanalyse bij het berekenen van het gebied van de cavitatiebellen. Sla de video's op in een indeling zoals TIFF, zodat er geen beeldkwaliteit verloren gaat.
- Beeld het instrument dat werkt met cavitatie. Zorg ervoor dat er voldoende frames zijn voor nauwkeurige analyse, bijvoorbeeld 5 herhalingen met elk 500 frames.
5. Beeldverwerking
- Download Fiji19 van de ImageJ website (https://imagej.net/Fiji). Er is een ImageJ-macrocode verstrekt die automatisch de hieronder beschreven stappen voor beeldanalyse doet en ook kan worden gewijzigd om bij de toepassing te passen. De afzonderlijke stappen van de macro worden beschreven in stap 5.3-5.5.
- Snijd de afbeelding bij om eventuele donkere gebieden als gevolg van ongelijke verlichting te verwijderen, indien nodig. Zorg ervoor dat alle afbeeldingen op dezelfde grootte en op het identieke punt in de afbeelding worden bijgesneden.
- Converteer de afbeeldingen naar binair door automatisch drempels te maken met een van de automatische drempelwaarden. In dit voorbeeld wordt de minimale automatische drempelwaarde gebruikt.
- Voer de opdracht vulgaten uit om zwarte pixels uit de bellen te verwijderen die ten onrechte zijn gesegmenteerd.
- Bereken het histogram van de stapel om het aantal pixels weer te geven dat overeenkomt met de scaler en de cavitatie in elk frame.
- In dit geval zijn de pixels die overeenkomen met de bellen wit en hebben ze een waarde van 255. Bewaar deze metingen.
- Herhaal stap 5.3-5.6 voor de video van het instrument dat zonder de bellen werkt.
- Bereken het gemiddelde gebied van de ultrasone scaler tip alleen op de resultaten van het histogram.
- Trek het gemiddelde gebied van het instrument af van elk van de gebieden die zijn berekend op basis van de video's van de bellen rond de scaler. Het gebied van de bellen wordt overgelaten aan meting.
- Visualiseer door de binaire afbeelding van de scaler af te trekken van de binaire afbeelding van de scaler met bellen met behulp van de afbeeldingscalculator in Fiji.
- Bereken het gemiddelde en de standaarddeviatie van het gebied van de bellen.
- Converteer de waarden van het aantal pixels naar het gebied (in dit geval μm2)door te vermenigvuldigen met de vierkante pixelgrootte. Bereken de grootte van elke pixel door een grasbeeld met de high-speed camera op dezelfde vergroting als werd gebruikt voor beeldvorming en gebruik ImageJ om de schaal in te stellen.
- Zet de gegevens in kaart. Het is ook mogelijk om statistische analyses uit te voeren om een significant verschil op het gebied van bellen aan te tonen als verschillende omstandigheden worden vergeleken.
6. ImageJ macro
- Ga in het menu ImageJ/Fiji naar Plug-ins > Nieuw > Macro. Controleer of IJ1 Macro wordt gecontroleerd onder het taalmenu en kopieer en plak de volgende code. Klik op uitvoeren om de macro uit te voeren (Aanvullend bestand).
Representative Results
De beeldanalysestappen zijn te zien in figuur 1 voor een van de ultrasone scaler tips getest. Een FSI 1000 tip en een 10P tip werden afgebeeld in een watertank met het koelwater uitgeschakeld (figuur 2). Cavitatie vond plaats in de buurt van de bocht van tip FSI 1000 bij maximaal vermogen, en in de buurt van de vrije kant in tip 10P (Figuur 3 en figuur 4). Het gemiddelde spatiegebied was 0,1 ± 0,07 mm2 voor de FSI 1000-tip en 0,50 ± 0,25 mm2 voor de 10P-tip (figuur 5).
Figuur 1: Snelle beeldvormingsopstelling en beeldanalysestappen (a)Schematisch van de in de studie gebruikte high-speed beeldvormingsopstelling. (b) Schematisch van de in de studie gebruikte stappen voor beeldanalyse, met de ruwe beelden aan de linkerkant van de scalerpunt en met cavitatie, die vervolgens van elkaar werden afgetrokken en van elkaar werden afgetrokken om het gebied van de cavitatiewolken te berekenen. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 2: Vergelijking tussen verschillende tips High-speed beeldstills met cavitatie die zich rond de twee ultrasone scaler tips getest (a) FSI 1000 (b) 10P. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 3: Tip 10P high-speed beelden: High-speed beeld foto's van tip 10P, van een video genomen op 6400 frames per seconde. Cavitatie kan worden gezien rond het vrije uiteinde van de tip. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 4: Tip FSI1000 high-speed beelden: High-speed beeld foto's van tip FSI 1000, van een video genomen op 6400 frames per seconde. Cavitatie kan worden gezien rond het midden van de tip. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Figuur 5: De beeldanalyseresultaten van cavitatiegebied. Het gemiddelde gebied van cavitatie die zich rond de FSI 1000 en 10P ultrasone scaler tips berekend met behulp van de beeldanalyse techniek beschreven. De foutbalken vertegenwoordigen de standaarddeviatie. Klik hier om een grotere versie van dit cijfer te bekijken.
Aanvullend bestand. Klik hier om dit bestand te downloaden.
Discussion
De techniek beschreven in dit document maakt beeldvorming van snel bewegende microbellen met een hoge ruimtelijke en temporele resolutie mogelijk. Het kan potentieel ten goede komen aan een breed scala van wetenschappelijke disciplines, zoals chemische techniek, tandheelkunde en geneeskunde. Technische toepassingen omvatten beeldvorming cavitatie bellen voor het reinigen van oppervlakken, of voor beeldvorming bellen in gefluïdiseerde bed reactoren. Biomedische toepassingen omvatten beeldvorming cavitatie rond medische en tandheelkundige instrumenten en imaging biofilm debridement van hard en zacht weefsel met behulp van cavitatiebellen. In deze studie hebben we de techniek aangetoond door beeldvorming cavitatie rond twee verschillende tandheelkundige ultrasone scaler tips. De hoeveelheid cavitatie varieert tussen de twee tips die in deze studie worden getest, met meer cavitatiewolken waargenomen rond het vrije uiteinde van tip 10P. Dit is eerder gekoppeld aan trillingsamplitude20. De high-speed video's laten zien dat de FSI 1000 tip minder trillingen heeft, wat waarschijnlijk de reden is waarom er minder cavitatie rond deze tip is.
Een beperking van de beeldanalysemethode is dat de beeldaftrekkende techniek om het gebied van de scaler te verwijderen niet volledig nauwkeurig is omdat de scaler oscilleert en daarom de aftrekking sommige gebieden van de scaler ten onrechte als bellen kan laten. Dit is echter verantwoord door het gemiddelde van het gebied van een groot aantal frames (n= 2000). Dit zou geen probleem zijn voor toepassingen waarbij het te trekken object stilstaat. Voor studies waarbij het af te trekken bewegende object een veel hogere variantie heeft, raden we u aan de bewegingen in beide video's te synchroniseren voordat het wordt afgetrokken voor nauwkeurige resultaten. In de huidige studie hebben we de oscillaties niet gesynchroniseerd, maar omdat de trilling laag was, kunnen we aannemen dat de oscillaties goed met elkaar overeenkomen in deze twee metingen.
De beelddrempeling is nauwkeurig omdat de brightfield-verlichting een uniforme achtergrond biedt met een goed contrast. Het is van cruciaal belang om ervoor te zorgen dat de achtergrond uniform is en geen andere objecten bevat die ten onrechte kunnen worden gesegmenteerd. De drempelmethode kan worden gewijzigd door andere automatische drempelwaarden te gebruiken die bij de toepassing passen. Handmatige drempelwaarde, waarbij de gebruiker de drempelwaarde instelt, is ook mogelijk, maar wordt niet aanbevolen omdat dit de reproduceerbaarheid van de resultaten vermindert, omdat verschillende gebruikers verschillende drempelwaarden selecteren.
Beeldanalyse is gebruikt voor vele andere bubble imaging studies. Deze maken ook gebruik van een soortgelijke methode van achtergrondverlichting om een optimaal contrast tussen de bellen en de achtergrond te krijgen, en drempels om de bubbels te segmenteren21,22,23,24. De methode die in de huidige studie wordt getoond, kan ook worden gegeneraliseerd om te worden gebruikt voor veel verschillende toepassingen voor bellenbeeldvorming, die niet beperkt zijn tot alleen snelle beeldvorming. High-speed imaging is gebruikt voor cavitatie bubbels gegenereerd in water en ook rond instrumenten zoals endodontische bestanden en ultrasone scalers12,25,26,27,28. Bijvoorbeeld Rivas et al. en Macedo et al. gebruikten een high-speed camera bevestigd aan een microscoop, met verlichting die door een koude lichtbron om beeld reiniging met cavitatie, en beeld cavitatie rond een endodontische bestand17,29. Heldere veldverlichting biedt meer contrast tussen de achtergrond en de bellen, waardoor het mogelijk is om eenvoudige segmentatietechnieken zoals thresholding te gebruiken, zoals aangetoond door Rivas et al. voor beeldvorming en kwantificering van cavitatieerosie en reiniging in de loop van de tijd29. Donkere veldverlichting maakt drempels moeilijker vanwege de hogere variatie in grijze schubben4,30. Beeldanalyse is gebruikt in andere studies om meer informatie over bubbels te verzamelen1,2. Vyas et al. gebruikten een machine learning-benadering om cavitatiebellen rond een ultrasone scaler20te segmenteren. De methode beschreven in het huidige papier is sneller omdat het gebruik maakt van eenvoudige drempels, zodat het minder rekenkundig intensief, en bellen die zich boven en onder de scaler kan worden geanalyseerd. De drempelmethode die in het huidige papier wordt gebruikt, is echter alleen nauwkeurig als de achtergrond uniform is. Als het niet mogelijk is om een uniforme achtergrond te verkrijgen tijdens de beeldvorming, kunnen andere beeldverwerkingstechnieken worden gebruikt, zoals het gebruik van achtergrondaftrekken met behulp van een rollende kogelstraal om te corrigeren voor ongelijke verlichting, filteren met behulp van mediaan of Gaussische filters om ruis te verwijderen, of ook met behulp van machine learning gebaseerde technieken20,31.
Tot slot presenteren we een high-speed imaging en analyse protocol om het gebied van een microscopisch bewegend object te beelden en te berekenen. We hebben deze methode aangetoond door beeldvorming cavitatiebellen rond een ultrasone scaler. Het kan worden gebruikt voor beeldvorming cavitatie rond andere tandheelkundige instrumenten, zoals endodontische bestanden en het kan gemakkelijk worden aangepast voor andere niet-tandheelkundige bubble imaging toepassingen.
Disclosures
De auteurs hebben niets te onthullen.
Acknowledgments
De auteurs zijn dankbaar voor de financiering van de Engineering and Physical Sciences Research Council EP/P015743/1.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 0.25x attachment | Navitar | 1-50011 | |
| 12x with 12mm fine focus Long distance microscope zoom lens |
Navitar | 1-50486 | |
| 2x adaptor with f mount | Navitar | 1-62922 | |
| Cavitron Plus Ultrasonic Scaler | Dentsply Sirona | 8184003 | |
| Cavitron Ultrasonic Insert FSI 1000FSI 1000 | Dentsply Sirona | UCAFTHD | |
| Fibre light guide. 8mm fibre bundle 1500mm length. Focussing lens assembly for Hayashi light, 1/4"-20 tripod thread for mounting. |
Hayashi | LGC1- 8L1500 |
|
| Geared head | Manfrotto | MN405 | 7.5kg load capacity |
| HDF7010 High-Power LED Endoscope light source. 150W LED provides cold output equivalent to 250W Xenon. |
Hayashi | LA-HDF710 | |
| Heavy weight Tripod | Manfrotto | MN475B | Geared centre column, 12kg load capacity |
| High Speed Camera | Photron | 103526 | FASTCAM Mini AX200 900K M3 (16GB memory) |
| High-Precision Rotation Stage | Thorlabs | PR01/M | |
| Laboratory jacks | Camlab | 1194083 | |
| Micropositioning sliding plate | Manfrotto | SKU 454 | |
| Micropositioning stage 3D | Thorlabs | PT3/M | |
| Micropositioning stage rotation | Thorlabs | OCT-XYR1/M | OCT-XYR1/M - XY Stage with Solid Top Plate |
| NEWTRON P5 XS Ultrasonic Scaler | Acteon | F62118 | |
| Ultrasonic Insert 10P | Acteon | F00253 |
References
- Asegehegn, T. W., Schreiber, M., Krautz, H. J. Investigation of bubble behavior in fluidized beds with and without immersed horizontal tubes using a digital image analysis technique. Journal of Power Technologies. 210 (3), 248-260 (2011).
- Busciglio, A., Vella, G., Micale, G., Rizzuti, L. Analysis of the bubbling behaviour of 2D gas solid fluidized beds: Part I. Digital image analysis technique. Chemical Engineering Journal. 140 (1), 398-413 (2008).
- Versluis, M.
- Matsumoto, H., Yoshimine, Y., Akamine, A. Visualization of irrigant flow and cavitation induced by Er: YAG laser within a root canal model. Journal of Endodontics. 37 (6), 839-843 (2011).
- Young, F. R. Cavitation. , World Scientific. (1999).
- Brennen, C. E. Cavitation and Bubble Dynamics. , Cambridge University Press. (2013).
- Leighton, T. The acoustic bubble. , Academic Press. (2012).
- Verhaagen, B., Rivas, D. F. Measuring cavitation and its cleaning effect. Ultrasonics Sonochemistry. 29, 619-628 (2016).
- Oulahal-Lagsir, N., Martial-Gros, A., Boistier, E., Blum, L., Bonneau, M. The development of an ultrasonic apparatus for the non-invasive and repeatable removal of fouling in food processing equipment. Letters in Applied Microbiology. 30 (1), 47-52 (2000).
- Gale, G. W., Busnaina, A. A. Roles of cavitation and acoustic streaming in megasonic cleaning. Particulate Science and Technology. 17 (3), 229-238 (1999).
- Erriu, M., et al. Microbial biofilm modulation by ultrasound: Current concepts and controversies. Ultrasonics Sonochemistry. 21, 15-22 (2014).
- Van der Sluis, L., Versluis, M., Wu, M., Wesselink, P. Passive ultrasonic irrigation of the root canal: a review of the literature. International Endodontic Journal. 40 (6), 415-426 (2007).
- Vyas, N., Sammons, R. L., Addison, O., Dehghani, H., Walmsley, A. D. A quantitative method to measure biofilm removal efficiency from complex biomaterial surfaces using SEM and image analysis. Scientific Reports. 6, 32694 (2016).
- Walmsley, A. D., Lea, S. C., Felver, B., King, D. C., Price, G. J. Mapping cavitation activity around dental ultrasonic tips. Clinical Oral Investigations. 17 (4), 1227-1234 (2013).
- Price, G. J., Tiong, T. J., King, D. C. Sonochemical characterisation of ultrasonic dental descalers. Ultrasonics Sonochemistry. 21, 2052-2060 (2014).
- Felver, B., King, D. C., Lea, S. C., Price, G. J., Damien Walmsley, A. Cavitation occurrence around ultrasonic dental scalers. Ultrasonics Sonochemistry. 16, 692-697 (2009).
- Macedo, R. G., et al. Sonochemical and high-speed optical characterization of cavitation generated by an ultrasonically oscillating dental file in root canal models. Ultrasonics Sonochemistry. 21, 324-335 (2014).
- Reuter, F., Lauterborn, S., Mettin, R., Lauterborn, W. Membrane cleaning with ultrasonically driven bubbles. Ultrasonics Sonochemistry. 37, 542-560 (2017).
- Schindelin, J., et al. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
- Vyas, N., et al. High-speed Imaging of Cavitation around Dental Ultrasonic Scaler Tips. PLoS One. 11 (3), 0149804 (2016).
- Ahmed, F. S., Sensenich, B. A., Gheni, S. A., Znerdstrovic, D., Al Dahhan, M. H. Bubble dynamics in 2D bubble column: comparison between high-speed camera imaging analysis and 4-point optical probe. Chemical Engineering Communications. 202 (1), 85-95 (2015).
- Honkanen, M. Reconstruction of three-dimensional bubble surface from high-speed orthogonal imaging of dilute bubbly flow. Proceedings of Computational Methods in Multiphase Flow V, New Forest, UK. , 469-480 (2009).
- do Amaral, C. E., et al. Image processing techniques for high-speed videometry in horizontal two-phase slug flows. Flow Measurement and Instrumentation. 33, 257-264 (2013).
- Lau, Y., Deen, N., Kuipers, J. Development of an image measurement technique for size distribution in dense bubbly flows. Chemical Engineering Science. 94, 20-29 (2013).
- Matsumoto, Y., Yoshizawa, S. Behaviour of a bubble cluster in an ultrasound field. International Journal for Numerical Methods in Fluids. 47 (6-7), 591-601 (2005).
- Peeters, H. H., Iskandar, B., Suardita, K., Suharto, D. Visualization of removal of trapped air from the apical region of the straight root canal models generating 2-phase intermittent counter flow during ultrasonically activated irrigation. Journal of Endodontics. 40 (6), 857-861 (2014).
- Halford, A., et al. Synergistic effect of microbubble emulsion and sonic or ultrasonic agitation on endodontic biofilm in vitro. Journal of Endodontics. 38 (11), 1530-1534 (2012).
- Kauer, M., Belova-Magri, V., Cairós, C., Linka, G., Mettin, R. High-speed imaging of ultrasound driven cavitation bubbles in blind and through holes. Ultrasonics Sonochemistry. 48, 39-50 (2018).
- Rivas, D. F., et al. Localized removal of layers of metal, polymer, or biomaterial by ultrasound cavitation bubbles. Biomicrofluidics. 6 (3), 034114 (2012).
- Pishchalnikov, Y. A., et al. Cavitation Bubble Cluster Activity in the Breakage of Kidney Stones by Lithotripter Shockwaves. Journal of Endourology. 17 (7), 435-446 (2003).
- Sternberg, S. R.
