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Enregistrement W2037605578 · doi:10.1002/mrm.20683

In vivo multiple‐mouse MRI at 7 Tesla

2005· article· en· W2037605578 sur OpenAlexaff
Nicholas A. Bock, Brian J. Nieman, Johnathan Bishop, R. Mark Henkelman

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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