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 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».