Optimized MRI contrast for on‐resonance proton exchange processes of PARACEST agents in biological systems
Notice bibliographique
Résumé
Image contrast associated with paramagnetic chemical exchange saturation transfer agents can be generated by off-resonance irradiation of agent-bound water or amide protons or on-resonance irradiation of bulk water. Previously, a four-pool model was developed to describe an in vivo system. The model incorporated the magnetization transfer effect from macromolecules when using off-resonance irradiation. In the current study, this four-pool model is modified to describe the in vivo system when using on-resonance irradiation. The influences of pulse power, pulse duration, the chemical shift of bound water, the proton exchange rate between bulk water and bound water, and agent concentration on the on-resonance paramagnetic agent chemical exchange effects were simulated using a WALTZ-16 pulse train in the absence and presence of the macromolecule pool. The results demonstrated that while contrast increases with pulse duration in aqueous solution, there is an optimal pulse duration that maximizes on-resonance paramagnetic agent chemical exchange effects contrast in vivo. This predication was verified by experimental spectroscopic and imaging results from aqueous solution, bovine serum albumin phantoms, and a tissue phantom containing thulium-DOTAM (1,4,7,10-tetraazacyclododecane-1,4,7,10-tetraacetamide)-glycine-lysine. This model can be used to optimize sequence parameters to maximize in vivo on-resonance paramagnetic agent chemical exchange effects contrast.
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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 ».