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Enregistrement W2037605578 · doi:10.1002/mrm.20683

In vivo multiple‐mouse MRI at 7 Tesla

2005· article· en· W2037605578 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScannerRadiofrequency coilMagnetic resonance imagingImaging phantomImage qualityElectromagnetic coilNuclear magnetic resonanceContrast (vision)IsotropyRadio frequencyDistortion (music)PhysicsNuclear medicineBiomedical engineeringOpticsComputer scienceMedicineImage (mathematics)RadiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We developed a live high-field multiple-mouse magnetic resonance imaging method to increase the throughput of imaging studies involving large numbers of mice. Phantom experiments were performed in 7 shielded radiofrequency (RF) coils for concurrent imaging on a 7 Tesla MRI scanner outfitted with multiple transmit and receive channels to confirm uniform signal-to-noise ratio and minimal ghost artifacts across images from the different RF coils. Grid phantoms were used to measure image distortion in different positions in the coils. The brains of 7 live mice were imaged in 3D in the RF coil array, and a second array of 16 RF coils was used to 3D image the whole bodies of 16 fixed, contrast agent-perfused mice. The images of the 7 live mouse brains at 156 microm isotropic resolution and the 16 whole fixed mice at 100 microm isotropic resolution were of high quality and free of artifacts. We have thus shown that multiple-mouse MRI increases throughput for live and fixed mouse experiments by a factor equaling the number of RF coils in the scanner.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle