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Enregistrement W2113580161 · doi:10.1088/0031-9155/51/1/n02

Estimating perfusion using microCT to locate microspheres

2005· article· en· W2113580161 sur OpenAlexafffund
Michael Marxen, C. Paget, Lisa Yu, R. Mark Henkelman

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésMicrospherePerfusionImaging phantomBiomedical engineeringMaterials sciencePerfusion scanningBlood flowBiological systemNuclear medicineRadiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The injection of microspheres into the blood stream has been a common method to measure the spatial distribution of blood flow (perfusion). A technique to conduct this kind of measurement in small animal organs is presented using silver-coated microspheres with a diameter of 16 microm and high-resolution computed tomography (microCT) to detect individual microspheres. Phantom experiments demonstrate the detectability of individual spheres. The distribution of microspheres within a rat heart is given as an example. Using non-destructive, three-dimensional imaging for microsphere detection avoids the cumbersome dissection of the organ into samples or slices and their subsequent registration. The detection of individual spheres allows high-resolution measurements of perfusion and arbitrary definition of regions of interest. These, in turn, allow for accurate statistical analysis of perfusion such as relative dispersion curves.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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