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Enregistrement W3092206219 · doi:10.1088/1361-6560/abc09e

Design of a head coil for high resolution mouse brain perfusion imaging using magnetic particle imaging

2020· article· en· W3092206219 sur OpenAlexaff
Matthias Graeser, Peter Ludewig, Patryk Szwargulski, Fynn Foerger, Tom Liebing, Nils D. Forkert, Florian Thieben, Tim Magnus, Tobias Knopp

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesGemeinnützige Hertie-StiftungBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésSensitivity (control systems)Electromagnetic coilNuclear magnetic resonanceMagnetic particle imagingMagnetic resonance imagingMaterials scienceImage resolutionAcousticsOpticsPhysicsMagnetic nanoparticlesNanotechnologyElectronic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic particle imaging (MPI) is a novel and versatile imaging modality developing toward human application. When up-scaling to human size, the sensitivity of the systems naturally drops as the coil sensitivity depends on the bore diameter. Thus, new methods to push the sensitivity limit further have to be investigated to cope for this loss. In this paper a dedicated surface coil for mice is developed, improving the sensitivity in cerebral imaging applications. Similar to magnetic resonance imaging the developed surface coil improves the sensitivity due to the closer vicinity to the region of interest. With the developed surface coil presented in this work, it is possible to image tracer samples containing only 896 pg[Formula: see text] and detect even small vessels and anatomical structures within a wild type mouse model. As current sensitivity measures require a tracer system a new method for determining a sensitivity measure without this requirement is presented and verified to enable comparison between MPI receiver systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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