In vivo single scan detection of both iron‐labeled cells and breast cancer metastases in the mouse brain using balanced steady‐state free precession imaging at 1.5 T
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To simultaneously detect iron-labeled cancer cells and brain tumors in vivo in one scan, the balanced steady-state free precession (b-SSFP) imaging sequence was optimized at 1.5 T on mice developing brain metastases subsequent to the injection of micron-sized iron oxide particle-labeled human breast cancer cells. MATERIALS AND METHODS: b-SSFP sequence parameters (repetition time, flip angle, and receiver bandwidth) were varied and the signal-to-noise ratio, contrast between the brain and tumors, and the number of detected iron-labeled cells were evaluated. RESULTS: Optimal b-SSFP images were acquired with a 26 msec repetition time, 35° flip angle, and bandwidth of ±21 kHz. b-SSFP images were compared with T(2) -weighted 2D fast spin echo (FSE) and 3D spoiled gradient recalled echo (SPGR) images. The mean tumor-brain contrast-to-noise ratio and the ability to detect iron-labeled cells were the highest in the b-SSFP images. CONCLUSION: A single b-SSFP scan can be used to visualize both iron-labeled cells and brain metastases.
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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 | 0,000 |
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.
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 ».