Feasibility and safety assessment of magnetic resonance-guided high-intensity focused ultrasound (MRgHIFU)-mediated mild hyperthermia in pelvic targets evaluated using an <i>in vivo</i> porcine model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate the feasibility and assess safety parameters of magnetic resonance-guided high-intensity focused ultrasound (MRgHIFU)-mediated hyperthermia (HT; heating to 40–45 °C) in various pelvic targets in a porcine model in vivo.Methods: Thirteen HT treatments were performed in six pigs with a commercial MRgHIFU system (Sonalleve V2, Profound Medical Inc., Mississauga, Canada) to muscle adjacent to the ventral/dorsal bladder wall and uterus to administer 42 °C (±1°) for 30 min (±5%) using an 18-mm target diameter and 100 W power. Feasibility was assessed using accuracy, uniformity, and MR-thermometry performance-based metrics. Safety parameters were assessed for tissues in the targets and beam-path by contrast-enhanced MRI, gross-pathology and histopathology.Results: Across all HT sessions, the mean difference between average temperature (Tavg) and the target temperature within the target region-of-interest (tROI, the cross-section of the heated volume at focal depth) was 0.51 ± 0.33 °C. Within the tROI, the temperature standard deviation averaged 1.55 ± 0.31 °C, the average 30-min Tavg variation was 0.80 ± 0.17 °C, and the maximum difference between Tavg and the 10th- or 90th-percentile temperature averaged 2.01 ± 0.44 °C. The average time to reach ≥41 °C and cool to ≤40 °C within the tROI at the beginning and end of treatment was 47.25 ± 27.47 s and 66.37 ± 62.68 s, respectively. Compared to unheated controls, no abnormally-perfused tissue or permanent damage was evident in the MR images, gross pathology or histological analysis.Conclusions: MRgHIFU-mediated HT is feasible and safety assessment is satisfactory for treating an array of clinically-mimicking pelvic geometries in a porcine model in vivo, implying the technique may have utility in treating pelvic targets in human patients.
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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 | 0,001 | 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 ».