Optimization of Iron Oxide Tracer Synthesis for Magnetic Particle Imaging
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 optimization of iron oxide nanoparticles as tracers for magnetic particle imaging (MPI) alongside the development of data acquisition equipment and image reconstruction techniques is crucial for the required improvements in image resolution and sensitivity of MPI scanners. We present a large-scale water-based synthesis of multicore superparamagnetic iron oxide nanoparticles stabilized with dextran (MC-SPIONs). We also demonstrate the preparation of single core superparamagnetic iron oxide nanoparticles in organic media, subsequently coated with a poly(ethylene glycol) gallic acid polymer and phase transferred to water (SC-SPIONs). Our aim was to obtain long-term stable particles in aqueous media with high MPI performance. We found that the amplitude of the third harmonic measured by magnetic particle spectroscopy (MPS) at 10 mT is 2.3- and 5.8-fold higher than Resovist for the MC-SPIONs and SC-SPIONs, respectively, revealing excellent MPI potential as compared to other reported MPI tracer particle preparations. We show that the reconstructed MPI images of phantoms using optimized multicore and specifically single-core particles are superior to that of commercially available Resovist, which we utilize as a reference standard, as predicted by MPS.
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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) | 0,001 | 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 découle