Optimization of the Balanced Steady State Free Precession (bSSFP) Pulse Sequence for Magnetic Resonance Imaging of the Mouse Prostate at 3T
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: MRI can be used to non-invasively monitor tumour growth and response to treatment in mouse models of prostate cancer, particularly for longitudinal studies of orthotopically-implanted models. We have optimized the balanced steady-state free precession (bSSFP) pulse sequence for mouse prostate imaging. METHODS: Phase cycling, excitations, flip angle and receiver bandwidth parameters were optimized for signal to noise ratio and contrast to noise ratio of the prostate. The optimized bSSFP sequence was compared to T1- and T2-weighted spin echo sequences. RESULTS: SNR and CNR increased with flip angle. As bandwidth increased, SNR, CNR and artifacts such as chemical shift decreased. The final optimized sequence was 4 PC, 2 NEX, FA 50°, BW ±62.5 kHz and took 14-26 minutes with 200 µm isotropic resolution. The SNR efficiency of the bSSFP images was higher than for T1WSE and T2WSE. CNR was highest for T1WSE, followed closely by bSSFP, with the T2WSE having the lowest CNR. With the bSSFP images the whole body and organs of interest including renal, iliac, inguinal and popliteal lymph nodes were visible. CONCLUSION: We were able to obtain fast, high-resolution, high CNR images of the healthy mouse prostate with an optimized bSSFP sequence.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».