Three‐dimensional reconstruction of a vascular network by dynamic tracking of magnetite nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Visualization of small blood vessels feeding tumor sites provides important information on the tumors and their microenvironment. This information plays an important role in targeted drug therapies using magnetic gradients. However, capabilities of current clinical imaging modalities may be insufficient to resolve complex microvascular networks. The purpose of this study is to map the vascular network, 3D, based on the magnetic susceptibility contrast. METHODS: Magnetic particles induce an inhomogeneity in the MRI's magnetic field in an order much larger than their real size. This is an approach to compensate the spatial resolution insufficiency of a clinical MR scanner. Micron-sized agglomerations of magnetite nanoparticles were injected in a 3D phantom vascular network, and a fast multislice, multiacquisition MR sequence was applied to track the agglomerations along their trajectories. The experiment was performed twice for two different imaging planes: coronal and transversal. The susceptibility artifact in the images indicated the presence and the position of the agglomerations. The calculated positions through multiple images were assembled to build up the 3D distribution of the vascular network. RESULTS: The calculated points were compared with the centerline of the channels, extracted from the 3D reference image, to determine the absolute measurement error. The mean error was measured to be approximately half of the pixel's size. It was found that the positioning error on the axis perpendicular to the imaging slice was nearly twice as high as on the imaging plane axes due to the slice thickness. In order to compensate for the lack of resolution on the perpendicular axis, the reconstruction was performed using a combination of coronal and transversal data. The combination of the coordinates led to a significant decrease in the mean measurement error at each segment in the vascular network (p < 0.001). CONCLUSIONS: A method for 3D reconstruction of a microvascular network based on the susceptibility contrast in MRI and using a clinical scanner and a commercial receiver coil was proposed. The method presents a novel approach for reconstruction of vascular networks using the susceptibility effect. The proposed method may be applied to resolve vascular networks at a micrometric scale.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».