Temperature dosimetry using MR relaxation characteristics of poly(vinyl alcohol) cryogel (PVA‐C)
Notice bibliographique
Résumé
Hyperthermic therapy is being used for a variety of medical treatments, such as tumor ablation and the enhancement of radiation therapy. Research in this area requires a tool to record the temperature distribution created by a heat source, similar to the dosimetry gels used in radiation therapy to record dose distribution. Poly(vinyl alcohol) cryogel (PVA-C) is presented as a material capable of recording temperature distributions between 45 and 70 degrees C, with less than a 1 degrees C error. An approximately linear, positive relationship between MR relaxation times and applied temperature is demonstrated, with a maximum of 16.3 ms/ degrees C change in T(1) and 10.2 ms/ degrees C in T(2) for a typical PVA-C gel. Applied heat reduces the amount of cross-linking in PVA-C, which is responsible for a predictable change in T(1) and T(2) times. Temperature distributions in PVA-C volumes may be determined by matching MR relaxation times across the volumes to calibration values produced in samples subjected to known temperatures. Factors such as thermotolerance, perfusion effects, and thermal conductivity of PVA-C are addressed for potentially extending this method to modeling thermal doses in tissue.
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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 ».