Fluorinated contrast agents for magnetic resonance imaging; a review of recent developments
Notice bibliographique
Résumé
The development of medical imaging probes for magnetic resonance imaging (MRI) is a particularly dynamic area of research. At present, many prominent groups are dedicating significant resources to tailoring and optimising the performance of potential contrast agents. Whilst 1H MRI has become an indispensable tool for the imaging of disease states, it frequently suffers from low contrast owing to background signal from intrinsic 1H. As a result, increasing attention is being directed at compounds containing 19F as this nucleus has a similar NMR sensitivity to 1H and, importantly, intrinsic 19F signals are virtually undetectable in vivo. For several decades, perfluorinated molecules (in which all of the C–H bonds in the parent molecule have been replaced with C–F bonds) and highly fluorous gases such as SF6 have traditionally been used for these kinds of investigations and there have been some excellent reviews of these compounds and their applications. However, recently 19F imaging is showing signs of evolution, particularly as there have been several reports of fluorinated responsive (smart) agents, micelles, dendrimers and hyperbranched polymers being investigated as targets for 19F-MRI. Furthermore, examples of multimodal contrast agents containing 19F nuclei are also starting to emerge. In this review we aim to summarise these exciting recent chemical developments.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».