Self‐refocused spatial‐spectral pulse for positive contrast imaging of cells labeled with SPIO nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
MRI has been used extensively to noninvasively track the location of cells labeled with superparamagnetic iron-oxide nanoparticles (SPIOs) in vivo. Typically, SPIOs are employed as a negative contrast agent which makes it difficult to differentiate labeled cells from extraneous sources of inhomogeneity and actual voids in the image. As a result, several novel approaches have been put forth to obtain positive contrast from SPIOs. One technique proposed by Cunningham et al. utilizes spectrally selective pulses to excite and refocus spins in the vicinity of the SPIOs. Although the frequency selectivity of this technique provides effective positive contrast, the lack of slice selectivity results in interfering signal from sources of off-resonance outside the slice of interest. We have developed a self-refocused spatial-spectral (SR-SPSP) pulse to achieve slice-selective spin-echo imaging of off-resonant spins. Using a self-refocused pulse affords flexibility in echo-time selection since the spin echo may be placed at any time after the end of the pulse. The spatial selectivity achieved by the SR-SPSP RF pulse eliminates background signal from out-of-slice regions and reduces the on-resonant water suppression requirements. Phantom and in vivo data demonstrate that positive contrast and slice-selectivity are achieved using this novel RF pulse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».