Drift correction for accurate PRF-shift MR thermometry during mild hyperthermia treatments with MR-HIFU
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: There is growing interest in performing hyperthermia treatments with clinical magnetic resonance imaging-guided high-intensity focused ultrasound (MR-HIFU) therapy systems designed for tissue ablation. During hyperthermia treatment, however, due to the narrow therapeutic window (41-45 °C), careful evaluation of the accuracy of proton resonant frequency (PRF) shift MR thermometry for these types of exposures is required. PURPOSE: The purpose of this study was to evaluate the accuracy of MR thermometry using a clinical MR-HIFU system equipped with a hyperthermia treatment algorithm. METHODS: Mild heating was performed in a tissue-mimicking phantom with implanted temperature sensors using the clinical MR-HIFU system. The influence of image-acquisition settings and post-acquisition correction algorithms on the accuracy of temperature measurements was investigated. The ability to achieve uniform heating for up to 40 min was evaluated in rabbit experiments. RESULTS: Automatic centre-frequency adjustments prior to image-acquisition corrected the image-shifts in the order of 0.1 mm/min. Zero- and first-order phase variations were observed over time, supporting the use of a combined drift correction algorithm. The temperature accuracy achieved using both centre-frequency adjustment and the combined drift correction algorithm was 0.57° ± 0.58 °C in the heated region and 0.54° ± 0.42 °C in the unheated region. CONCLUSION: Accurate temperature monitoring of hyperthermia exposures using PRF shift MR thermometry is possible through careful implementation of image-acquisition settings and drift correction algorithms. For the evaluated clinical MR-HIFU system, centre-frequency adjustment eliminated image shifts, and a combined drift correction algorithm achieved temperature measurements with an acceptable accuracy for monitoring and controlling hyperthermia exposures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».