Cell Density Quantification with TurboSPI: R2* Mapping with Compensation\n for Off-Resonance Fat Modulation
Notice bibliographique
Résumé
Tracking the migration of superparamagnetic iron oxide (SPIO) labeled immune\ncells in vivo is valuable for understanding the immunogenic response to cancer\nand therapies. Quantitative cell tracking using compressed sensing\nTurboSPI-based R2* mapping is a promising development to improve accuracy in\nlongitudinal studies on immune recruitment. The phase-encoded TurboSPI sequence\nprovides high fidelity relaxation data in the form of signal time-courses with\nhigh temporal resolution. However, early in vivo applications of this method\nrevealed that simple mono-exponential R2* fitting performs poorly due to the\ncontaminant fat signal in voxels surrounding regions of interest, such as flank\ntumors and lymph nodes adjacent to adipose tissue. This is especially\nproblematic if there is poor infiltration to the tumor such that immune cells\nremain near the periphery. The presence of an off-resonance fat isochromat\nresults in modulations in the signal time-course can be erroneously fit as R2*\nsignal decay, thereby overestimating the density of SPIO labeled cells. Simply\nexcluding any voxel with fat-typical modulations results in underestimates in\nvoxels that have mixed content. We propose using a more comprehensive\ndual-decay (R2f* and R2w*) Dixon-based signal model that accounts for the\npotential presence of fat in a voxel to better estimate SPIO induced\nde-phasing. In silico single voxel simulations illustrate how the proposed\nsignal model provides stable R2w* estimates that are invariant to fat content.\nThe proposed dual-decay model outperforms previous methods when applied to in\nvitro samples of SPIO labeled cells and oil prepared with oil content >15%.\nPreliminary in vivo results show that, compared to previous methods, the\ndual-decay Dixon model improves the balance of R2* specificity versus\nsensitivity, which in turn will result in more reliable analysis in future cell\ntracking studies.\n
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».