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Enregistrement W2101097858 · doi:10.1002/mrm.20747

In vivo magnetic resonance imaging of single cells in mouse brain with optical validation

2005· article· en· W2101097858 sur OpenAlexafffund
Chris Heyn, John A. Ronald, Lisa T. MacKenzie, Ian C. MacDonald, Ann F. Chambers, Brian K. Rutt, Paula J. Foster

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhotoacoustic and Ultrasonic Imaging
Établissements canadiensWestern UniversityRobarts Clinical TrialsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMultiple Sclerosis Society of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésMagnetic resonance imagingIn vivoNuclear magnetic resonanceConfocalPreclinical imagingMaterials scienceMagnetic resonance microscopySingle-cell analysisBiomedical engineeringCellChemistryMedicineOpticsPhysicsBiologySpin echoRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current work we demonstrate, for the first time, that single cells can be detected in mouse brain in vivo using magnetic resonance imaging (MRI). Cells were labeled with superparamagnetic iron oxide nanoparticles and injected into the circulation of mice. Individual cells trapped within the microcirculation of the brain could be visualized with high-resolution MRI using optimized MR hardware and the fast imaging employing steady state acquisition (FIESTA) pulse sequence on a 1.5 T clinical MRI scanner. Single cells appear as discrete signal voids on MR images. Direct optical validation was provided by coregistering signal voids on MRI with single cells visualized using high-resolution confocal microscopy. This work demonstrates the sensitivity of MRI for detecting single cells in small animals for a wide range of application from stem cell to cancer cell tracking.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations273
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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