PET imaging of freely moving interacting rats
Notice bibliographique
Résumé
Awake rat brain positron emission tomography (PET) has previously been developed to avoid the influence of anesthesia on the rat brain response. In the present work, we further the awake rat brain scanning methodology to establish simultaneous scanning of two interacting rats in a high resolution, large field of view PET scanner. Awake rat imaging methodology based on point source tracking was adapted to be used in a dedicated human brain scanner, the ECAT high resolution research tomograph (HRRT). Rats could freely run on a horizontal platform of 19.4 × 23 cm placed inside the HRRT. The developed methodology was validated using a motion resolution phantom experiment, 3 awake single rat [18F]FDG scans as well as an [18F]FDG scan of 2 interacting rats. The precision of the point source based motion tracking was 0.359 mm (standard deviation). Minor loss of spatial resolution was observed in the motion corrected reconstructions (MC) of the resolution phantom compared to the motion-free reconstructions (MF). The full-width-at-half-maximum of the phantom rods were increased by on average 0.37 mm in the MC compared to the MF. During the awake scans, extensive motion was observed with rats moving throughout the platform area. The average rat head motion speed was 1.69 cm/s. Brain regions such as hippocampus, cortex and cerebellum could be recovered in the motion corrected reconstructions. Relative regional brain uptake of MC and MF was strongly correlated (Pearson's r ranging from 0.82 to 0.95, p < 0.0001). Awake rat brain PET imaging of interacting rats was successfully implemented on the HRRT scanner. The present method allows a large range of motion throughout a large field of view as well as to image two rats simultaneously opening the way to novel rat brain PET study designs.
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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 | 0,000 | 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 ».