Nuclear magnetic relaxation dispersion of murine tissue for development of <i>T</i><sub>1</sub> (<i>R</i><sub>1</sub>) dispersion contrast imaging
Notice bibliographique
Résumé
This study quantified the spin–lattice relaxation rate ( R 1 ) dispersion of murine tissues from 0.24 mT to 3 T. A combination of ex vivo and in vivo spin–lattice relaxation rate measurements were acquired for murine tissue. Selected brain, liver, kidney, muscle, and fat tissues were excised and R 1 dispersion profiles were acquired from 0.24 mT to 1.0 T at 37 °C, using a fast field‐cycling MR (FFC‐MR) relaxometer . In vivo R 1 dispersion profiles of mice were acquired from 1.26 T to 1.74 T at 37 °C, using FFC‐MRI on a 1.5 T scanner outfitted with a field‐cycling insert electromagnet to dynamically control B 0 prior to imaging. Images at five field strengths (1.26, 1.39, 1.5, 1.61, 1.74 T) were acquired using a field‐cycling pulse sequence, where B 0 was modulated for varying relaxation durations prior to imaging. R 1 maps and R 1 dispersion (Δ R 1 /Δ B 0 ) were calculated at 1.5 T on a pixel‐by‐pixel basis. In addition, in vivo R 1 maps of mice were acquired at 3 T. At fields less than 1 T, a large R 1 magnetic field dependence was observed for tissues. ROI analysis of the tissues showed little relaxation dispersion for magnetic fields from 1.26 T to 3 T. Our tissue measurements show strong R 1 dispersion at field strengths less than 1 T and limited R 1 dispersion at field strengths greater than 1 T. These findings emphasize the inherent weak R 1 magnetic field dependence of healthy tissues at clinical field strengths. This characteristic of tissues can be exploited by a combination of FFC‐MRI and T 1 contrast agents that exhibit strong relaxivity magnetic field dependences (inherent or by binding to a protein), thereby increasing the agents' specificity and sensitivity. This development can provide potential insights into protein‐based biomarkers using FFC‐MRI to assess early changes in tumour development, which are not easily measureable with conventional MRI.
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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) | 0,001 | 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 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 ».