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Enregistrement W1419547154 · doi:10.1118/1.4924091

SU‐E‐J‐03: Characterization of the Precision and Accuracy of a New, Preclinical, MRI‐Guided Focused Ultrasound System for Image‐Guided Interventions in Small‐Bore, High‐Field Magnets

2015· article· en· W1419547154 sur OpenAlexaboutno aff
Nicholas Ellens, Keyvan Farahani

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproducibilityBiomedical engineeringAccuracy and precisionFocused ultrasoundUltrasoundMedicineMaterials scienceComputer scienceRadiologyPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: MRI‐guided focused ultrasound (MRgFUS) has many potential and realized applications including controlled heating and localized drug delivery. The development of many of these applications requires extensive preclinical work, much of it in small animal models. The goal of this study is to characterize the spatial targeting accuracy and reproducibility of a preclinical high field MRgFUS system for thermal ablation and drug delivery applications. Methods: The RK300 (FUS Instruments, Toronto, Canada) is a motorized, 2‐axis FUS positioning system suitable for small bore (72 mm), high‐field MRI systems. The accuracy of the system was assessed in three ways. First, the precision of the system was assessed by sonicating regular grids of 5 mm squares on polystyrene plates and comparing the resulting focal dimples to the intended pattern, thereby assessing the reproducibility and precision of the motion control alone. Second, the targeting accuracy was assessed by imaging a polystyrene plate with randomly drilled holes and replicating the hole pattern by sonicating the observed hole locations on intact polystyrene plates and comparing the results. Third, the practicallyrealizable accuracy and precision were assessed by comparing the locations of transcranial, FUS‐induced blood‐brain‐barrier disruption (BBBD) (observed through Gadolinium enhancement) to the intended targets in a retrospective analysis of animals sonicated for other experiments. Results: The evenly‐spaced grids indicated that the precision was 0.11 +/− 0.05 mm. When image‐guidance was included by targeting random locations, the accuracy was 0.5 +/− 0.2 mm. The effective accuracy in the four rodent brains assessed was 0.8 +/− 0.6 mm. In all cases, the error appeared normally distributed (p<0.05) in both orthogonal axes, though the left/right error was systematically greater than the superior/inferior error. Conclusions: The targeting accuracy of this device is sub‐millimeter, suitable for many preclinical applications including focused drug delivery and thermal therapy. Funding support provided by Philips Healthcare

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,302 · 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
Publié2015
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