Enabling automated magnetic resonance imaging-based targeting assessment during dipole field navigation
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.
Notice bibliographique
Résumé
The magnetic navigation of drugs in the vascular network promises to increase the efficacy and reduce the secondary toxicity of cancer treatments by targeting tumors directly. Recently, dipole field navigation (DFN) was proposed as the first method achieving both high field and high navigation gradient strengths for whole-body interventions in deep tissues. This is achieved by introducing large ferromagnetic cores around the patient inside a magnetic resonance imaging (MRI) scanner. However, doing so distorts the static field inside the scanner, which prevents imaging during the intervention. This limitation constrains DFN to open-loop navigation, thus exposing the risk of a harmful toxicity in case of a navigation failure. Here, we are interested in periodically assessing drug targeting efficiency using MRI even in the presence of a core. We demonstrate, using a clinical scanner, that it is in fact possible to acquire, in specific regions around a core, images of sufficient quality to perform this task. We show that the core can be moved inside the scanner to a position minimizing the distortion effect in the region of interest for imaging. Moving the core can be done automatically using the gradient coils of the scanner, which then also enables the core to be repositioned to perform navigation to additional targets. The feasibility and potential of the approach are validated in an in vitro experiment demonstrating navigation and assessment at two targets.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle