Quasi‐static magnetic resonance elastography at 7 T to measure the effect of pathology before and after fixation on tissue biomechanical properties
Notice bibliographique
Résumé
Evaluation of imaging for cancer detection and localization can be achieved by correlation of gold-standard histopathology with imaging data. Usage of a 3D biomechanical-based deformable registration for correlation of the histopathology of whole-tissue specimens with ex vivo imaging necessitates measurement of the distribution of biomechanical properties in the ex vivo tissue specimen and changes that occur during pathology fixation. To measure high-resolution 3D distributions of Young's modulus (E) prefixation and postfixation, a quasi-static magnetic resonance elastography method was developed at 7 T. Use of echo-planar imaging allowed for shorter imaging times, in line with limited time frames allowable for pathology specimens. The finite element modeling algorithm produced voxel-wise E measures, and mechanical indentation was used for comparison. An initial preclinical evaluation with canine prostate specimens (n = 5) demonstrated a consistent increase in E with fixation (P < 0.002) by a factor of 4 (± 1). Increases were a function of distance from the tissue edge and correlated with fixation time (ρ = 1, P < 0.02). The technique will be used to generate population-averaged data of E from clinical ex vivo specimens prefixation and postfixation to inform registration of whole-mount histopathology with in vivo imaging.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».