Ultrashort Echo Time for Improved Positive-Contrast Manganese-Enhanced MRI of Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Manganese (Mn) is a positive magnetic resonance imaging (MRI) contrast agent that has been used to obtain physiological, biochemical, and molecular biological information. There is great interest to broaden its applications, but a major challenge is to increase detection sensitivity. Another challenge is distinguishing regions of Mn-related signal enhancement from background tissue with inherently similar contrast. To overcome these limitations, this study investigates the use of ultrashort echo time (UTE) and subtraction UTE (SubUTE) imaging for more sensitive and specific determination of Mn accumulation. MATERIALS AND METHODS: Simulations were performed to investigate the feasibility of UTE and SubUTE for Mn-enhanced MRI and to optimize imaging parameters. Phantoms containing aqueous Mn solutions were imaged on a MRI scanner to validate simulations predictions. Breast cancer cells that are very aggressive (MDA-MB-231 and a more aggressive variant LM2) and a less aggressive cell line (MCF7) were labeled with Mn and imaged on MRI. All imaging was performed on a 3 Tesla scanner and compared UTE and SubUTE against conventional T1-weighted spoiled gradient echo (SPGR) imaging. RESULTS: Simulations and phantom imaging demonstrated that UTE and SubUTE provided sustained and linearly increasing positive contrast over a wide range of Mn concentrations, whereas conventional SPGR displayed signal plateau and eventual decrease. Higher flip angles are optimal for imaging higher Mn concentrations. Breast cancer cell imaging demonstrated that UTE and SubUTE provided high sensitivity, with SubUTE providing background suppression for improved specificity and eliminating the need for a pre-contrast baseline image. The SubUTE sequence allowed the best distinction of aggressive breast cancer cells. CONCLUSIONS: UTE and SubUTE allow more sensitive and specific positive-contrast detection of Mn enhancement. This imaging capability can potentially open many new doors for Mn-enhanced MRI in vascular, cellular, and molecular imaging.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».