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Enregistrement W2135272289 · doi:10.1186/2050-5736-1-7

MatMRI and MatHIFU: software toolboxes for real-time monitoring and control of MR-guided HIFU

2013· article· en· W2135272289 sur OpenAlexaffabout
Benjamin Zaporzan, Adam C. Waspe, Thomas Looi, Charles Mougenot, Ari Partanen, Samuel Pichardo

Notice bibliographique

RevueJournal of Therapeutic Ultrasound · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensLakehead UniversityPhilips (Canada)Hospital for Sick ChildrenThunder Bay Regional Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtocol (science)SoftwareComputer scienceMagnetic resonance imagingScannerMedicineMedical physicsArtificial intelligenceRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The availability of open and versatile software tools is a key feature to facilitate pre-clinical research for magnetic resonance imaging (MRI) and magnetic resonance-guided high-intensity focused ultrasound (MR-HIFU) and expedite clinical translation of diagnostic and therapeutic medical applications. In the present study, two customizable software tools that were developed at the Thunder Bay Regional Research Institute are presented for use with both MRI and MR-HIFU. Both tools operate in a MATLAB(®;) environment. The first tool is named MatMRI and enables real-time, dynamic acquisition of MR images with a Philips MRI scanner. The second tool is named MatHIFU and enables the execution and dynamic modification of user-defined treatment protocols with the Philips Sonalleve MR-HIFU therapy system to perform ultrasound exposures in MR-HIFU therapy applications. METHODS: MatMRI requires four basic steps: initiate communication, subscribe to MRI data, query for new images, and unsubscribe. MatMRI can also pause/resume the imaging and perform real-time updates of the location and orientation of images. MatHIFU requires four basic steps: initiate communication, prepare treatment protocol, and execute treatment protocol. MatHIFU can monitor the state of execution and, if required, modify the protocol in real time. RESULTS: Four applications were developed to showcase the capabilities of MatMRI and MatHIFU to perform pre-clinical research. Firstly, MatMRI was integrated with an existing small animal MR-HIFU system (FUS Instruments, Toronto, Ontario, Canada) to provide real-time temperature measurements. Secondly, MatMRI was used to perform T2-based MR thermometry in the bone marrow. Thirdly, MatHIFU was used to automate acoustic hydrophone measurements on a per-element basis of the 256-element transducer of the Sonalleve system. Finally, MatMRI and MatHIFU were combined to produce and image a heating pattern that recreates the word 'HIFU' in a tissue-mimicking heating phantom. CONCLUSIONS: MatMRI and MatHIFU leverage existing MRI and MR-HIFU clinical platforms to facilitate pre-clinical research. MatMRI substantially simplifies the real-time acquisition and processing of MR data. MatHIFU facilitates the testing and characterization of new therapy applications using the Philips Sonalleve clinical MR-HIFU system. Under coordination with Philips Healthcare, both MatMRI and MatHIFU are intended to be freely available as open-source software packages to other research groups.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,521

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations28
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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