Hyperpolarized MR Imaging: Neurologic Applications of Hyperpolarized Metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Hyperpolarization is the general term for a method of enhancing the spin-polarization difference of populations of nuclei in a magnetic field. No less than 5 distinct techniques (dynamic nuclear polarization [DNP]; parahydrogen-induced polarization-parahydrogen and synthesis allow dramatically enhanced nuclear alignment [PHIP-PASADENA]; xenon/helium polarization transfer; Brute Force; (1)H hyperpolarized water) are currently under exhaustive investigation as means of amplifying the intrinsically (a few parts per million) weak signal intensity used in conventional MR neuroimaging and spectroscopy. HD-MR imaging in vivo is a metabolic imaging tool causing much of the interest in HD-MR imaging. The most successful to date has been DNP, in which carbon-13 ((13)C) pyruvic acid has shown many. PHIP-PASADENA with (13)C succinate has shown HD-MR metabolism in vivo in tumor-bearing mice of several types, entering the Krebs-tricarboxylic acid cycle for ultrafast detection with (13)C MR imaging, MR spectroscopy, and chemical shift imaging. We will discuss 5 promising preclinical studies: (13)C succinate PHIP in brain tumor; (13)C ethylpyruvate DNP and (13)C acetate; DNP in rodent brain; (13)C succinate PHIP versus gadolinium imaging of stroke; and (1)H hyperpolarized imaging. Recent developments in clinical (13)C neurospectroscopy encourage us to overcome the remaining barriers to clinical HD-MR imaging.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».