Mechanical stability analysis of carrageenan-based polymer gel for magnetic resonance imaging liver phantom with lesion particles
Notice bibliographique
Résumé
Medical imaging is an effective technique used to detect and prevent disease in cancer research. To optimize medical imaging, a calibration medium or phantom with tissue-mimicking properties is required. Although the feasibility of various polymer gel materials has previously been studied, the stability of the gels' properties has not been investigated. In this study, we fabricated carrageenan-based polymer gel to examine the stability of its properties such as density, conductivity, permittivity, elastic modulus, and [Formula: see text] and [Formula: see text] relaxation times over six weeks. We fabricated eight samples with different carrageenan and agar concentrations and found that the density, elastic modulus, and compressive strength fluctuated with no specific pattern. The elastic modulus in sample 4 with 3 wt. % carrageenan and 1.5 wt. % agar fluctuated from 0.51 to 0.64 MPa in five weeks. The [Formula: see text] and [Formula: see text] relaxation times also varied by 23% to 29%. We believe that the fluctuation of these properties is related to the change in water content of the sample due to cycles of water expulsion and absorption in their containers. The fluctuation of the properties should be minimized to achieve accurate calibration over the shelf life of the phantom and to serve as the standard for quality assurance. Furthermore, a full liver phantom with spherical lesion particles was fabricated to demonstrate the potential for phantom production.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».