Magnetic resonance thermometry of flowing blood
Notice bibliographique
Résumé
Blood temperature is a key determinant of tissue temperature and can be altered under normal physiological states, such as exercise, in diseases such as stroke or iatrogenically in therapies which modulate tissue temperature, such as therapeutic hypothermia. Currently available methods for the measurement of arterial and venous temperatures are invasive and, for small animal models, are impractical. Here, we present a methodology for the measurement of intravascular and tissue temperature by magnetic resonance imaging (MRI) using the lanthanide agent TmDOTMA− (DOTMA, tetramethyl‐1,4,7,10‐tetraazacyclododecane‐1,4,7,10‐tetraacetic acid; Tm, thulium). The approach makes use of phase‐sensitive imaging measurements, combined with spectrally selective excitation, to monitor the temperature‐dependent shift in the resonance of proton nuclei associated with water and with methyl groups of TmDOTMA−. Measurements were first made in a flow phantom modelling diastolic blood flow in the mouse aorta or inferior vena cava (IVC) and imaged using 7‐T preclinical MRI with a custom‐built surface coil. Flowing and static fluid temperatures agreed to within 0.12°C for these experiments. Proof‐of‐concept experiments were also performed on three healthy adult mice, demonstrating temperature measurements in the aorta, IVC and kidney following a bolus injection of contrast agent. A small (0.7–1°C), but statistically significant, higher kidney temperature compared with the aorta (p = 0.002–0.007) and IVC (p = 0.003–0.03) was shown in all animals. These findings demonstrate the feasibility of the technique for in vivo applications and illustrate how the technique could be used to explore the relationship between blood and tissue temperature for a wide range of applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».