<sup>19</sup>F MRI oximetry: simulation of perfluorocarbon distribution impact
Notice bibliographique
Résumé
In (19)F MRI oximetry, a method used to image tumour hypoxia, perfluorocarbons serve as oxygenation markers. The goal of this study is to evaluate the impact of perfluorocarbon distribution and concentration in (19)F MRI oximetry through a computer simulation. The simulation studies the correspondence between (19)F measured (pO(FNMR)(2)) and actual tissue oxygen tension (pO(2)) for several tissue perfluorocarbon distributions. For this, a Krogh tissue model is implemented which incorporates the presence of perfluorocarbons in blood and tissue. That is, in tissue the perfluorocarbons are distributed homogeneously according to Gaussian diffusion profiles, or the perfluorocarbons are concentrated in the capillary wall. Using these distributions, the oxygen tension in the simulation volume is calculated. The simulated mean oxygen tension is then compared with pO(FNMR)(2), the (19)F MRI-based measure of pO(2) and with pO(0)(2), pO(2) in the absence of perfluorocarbons. The agreement between pO(FNMR)(2) and actual pO(2) is influenced by vascular density and perfluorocarbon distribution. The presence of perfluorocarbons generally gives rise to a pO(2) increase in tissue. This effect is enhanced when perfluorocarbons are also present in blood. Only the homogeneous perfluorocarbon distribution in tissue with no perfluorocarbons in blood guarantees small deviations of pO(FNMR)(2) from pO(2). Hence, perfluorocarbon distribution in tissue and blood has a serious impact on the reliability of (19)F MRI-based measures of oxygen tension. In addition, the presence of perfluorocarbons influences the actual oxygen tension. This finding may be of great importance for further development of (19)F MRI oximetry.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».