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Enregistrement W2106666760 · doi:10.1073/pnas.0915163107

Hybrid PET-optical imaging using targeted probes

2010· article· en· W2106666760 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteRegione del VenetoAmerican Heart Association
Mots-clésMolecular imagingIn vivoPreclinical imagingMolecular probeNuclear imagingPositron emission tomographyFluorescenceFluorescence-lifetime imaging microscopyTomographyChemistryNuclear medicineBiophysicsBiomedical engineeringMedicineBiologyBiochemistryOpticsPhysicsRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fusion imaging of radionuclide-based molecular (PET) and structural data [x-ray computed tomography (CT)] has been firmly established. Here we show that optical measurements [fluorescence-mediated tomography (FMT)] show exquisite congruence to radionuclide measurements and that information can be seamlessly integrated and visualized. Using biocompatible nanoparticles as a generic platform (containing a (18)F isotope and a far red fluorochrome), we show good correlations between FMT and PET in probe concentration (r(2) > 0.99) and spatial signal distribution (r(2) > 0.85). Using a mouse model of cancer and different imaging probes to measure tumoral proteases, macrophage content and integrin expression simultaneously, we demonstrate the distinct tumoral locations of probes in multiple channels in vivo. The findings also suggest that FMT can serve as a surrogate modality for the screening and development of radionuclide-based imaging agents.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,313 · 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