3D TrueFISP MRI Provides Accurate Longitudinal Measurements of Glioma Volumes in Mice
Notice bibliographique
Résumé
Advances in the Biology, Imaging and Therapies for Glioblastoma 126 accurate 3D information is very important in longitudinal studies such as, for instance, the evaluation of a therapeutic treatment.An alternative to RARE T2 [6] or 3D contrast-enhanced T1 imaging is fully balanced SSFP imaging (also called bSSFP, TrueFISP or FIESTA) [7].In fact, it has recently been shown that this sequence can be used at high field, in 3D, to detect tumors of very small size [8].The advantage of this sequence is the ability to combine the speed of 3D gradient echo and T1/T2 contrast.The purpose of this study is to demonstrate that a 3D TrueFISP MRI sequence is applicable, at high magnetic field, to glioma-bearing mouse models in longitudinal studies.Theoretical considerations of tumor contrast and signal-to-noise ratio as a function of sequence parameters (TE/TR/flip angle) were carried out and compared with experimental data.The 3D TrueFISP MRI sequence was also compared with the sequence most widely used in clinical applications: 2D RARE.Finally, the sequence was used to perform accurate longitudinal measurements of glioma volumes in mice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».