Multimodal Contrast Agent for Combined Computed Tomography and Magnetic Resonance Imaging Applications
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to examine the feasibility of a multimodal system to effectively induce and maintain contrast enhancement in both computed tomography (CT) and magnetic resonance (MR) for radiation therapy applications. MATERIALS AND METHODS: The physicochemical characteristics of a liposome-encapsulated iohexol and gadoteridol formulation were assessed in terms of agent loading efficiencies, size and morphology, in vitro stability, and release kinetics. The imaging properties of the liposome formulation were assessed based on T1 and T2 relaxivity measurements and in vitro CT and MR imaging in a phantom. A preliminary imaging-based evaluation of the in vivo stability of this multimodal contrast agent was also performed in a lupine model. RESULTS: The average agent loading levels achieved were 26.5+/-3.8 mg/mL for iodine and 6.6+/- 1.5 mg/mL for gadolinium. These concentrations correspond to approximately 10% of that found in the commercially available preparations of each of these agents. However, this liposome-based formulation is expected to have a smaller volume of distribution and prolonged circulation lifetime in vivo. This multimodal system was found to have high agent retention in vitro, which translated into maintained contrast enhancement (up to 3 days) and stability in vivo. CONCLUSIONS: This study demonstrated the feasibility of engineering a multimodal contrast agent with prolonged contrast enhancement in vivo for use in CT and MR. This contrast agent may serve as a valuable tool for cardiovascular imaging as well as image registration and guidance applications in radiation therapy.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».