A feasibility study to determine the potential of<i>in vivo</i>detection of gadolinium by x-ray fluorescence (XRF) following gadolinium-based contrast-enhanced MRI
Notice bibliographique
Résumé
The feasibility of using a (109)Cd γ-ray induced K x-ray fluorescence (K-XRF) system for the in vivo detection of gadolinium (Gd) in bone has been investigated. The K-XRF bone measurement system employs an array of four detectors, and is normally used for the non-invasive study of bone lead levels. The system was used to measure bone simulating phantoms doped with varying levels of gadolinium and fixed amounts of sodium (Na), chlorine (Cl) and calcium (Ca). The detection limits for bare bone phantoms, using a source of activity 0.17 GBq, were determined to be 3.9 ppm and 6.5 ppm (µg Gd per gram phantom) for the Kα1 and Kα2 Gd x-ray peaks, respectively. This leads to an overall detection limit of 3.3 ppm (µg Gd per gram phantom). Layers of plastic were used to simulate overlying soft tissue and this permitted prediction of a detection limit, using the current strength of our radioisotope source, of 6.1 ppm to 8.6 ppm (µg Gd per gram phantom) for fingers with 2-4 mm of overlying tissue. With a new source of activity 5 GBq, we predict that this system could achieve a detection limit of 4-5.6 µg Gd g(-1) Ca. This is within the range of levels (2-30 µg Gd g(-1) Ca) previously found in the bone of patients receiving Gd based contrast imaging agents. The technique is promising and warrants further investigation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».