Fabrication and characterization of polymer gel for MRI phantom with embedded lesion particles
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic Resonance Imaging (MRI) is a medical imaging technique used in radiology to visualize the detailed internal structure and body soft tissues in complete 3D image. MRI performs best when optimal imaging parameters such as contrast, signal to noise ratio (SNR), spatial resolution and total scan time are utilized. However, due to a variety of imaging parameters that differ with the manufacturer, a calibration medium that allows the control of these parameters is necessary. Therefore, a phantom that behaves similar to human soft tissue is developed to replace a real human. Polymer gel is novel material that has great potential in the medical imaging. Since very few have focused on examining the behavior of polymer lesions, the motivation of this study is to develop a polymer gel phantom, especially for liver, with embedded lesions. Both the phantom and lesions should be capable of reflecting T1 and T2 relaxation values through various characterization processes. In this paper, phantom and lesion particles were fabricated with carrageenan as a gelling agent by physical aggregation. Agar was used as supplementary gelling agent and T2 modifier and Gd-DTPA as T1 modifier. The polymer gel samples were fabricated by varying the concentrations of the gelling agent, and T1 and T2 modifiers. The lesion particles were obtained by extracting molten polymer gel solution in chilled oil bath to obtain spherical shape. The polymer gel properties including density, elastic modulus, dielectric constant and optical properties were measured to compare with human tissue values for long period of time.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».