Decorrelation Time Mapping as an Analysis Tool for Nanobubble-Based Contrast Enhanced Ultrasound Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanobubbles (NBs) are nanoscale (∼100-500 nm diameter) ultrasound (US) contrast agents that enable new robust applications of contrast enhanced US and US-mediated therapy. Due to their sub-micron size, high particle density, and highly deformable shell, NBs exhibit unique properties. In pathological states of heightened vascular permeability, such as in tumours, NBs can extravasate, enabling extravascular applications not currently possible with clinically available microbubbles (∼1000-10,000 nm diameter). This ability can be explored to develop imaging biomarkers to improve tumour detection. There is a need for an imaging method that can rapidly and effectively separate intravascular versus extravascular NB signal when imaged using nonlinear dynamic contrast enhanced US. Herein, we demonstrated the use of decorrelation time (DT) mapping to achieve this goal. Two in vitro models were used to explore the roles of NB velocity and diffusion on DTs. Mice bearing prostate specific membrane antigen (PSMA) expressing flank tumours (n = 7) were injected with bubble agents to evaluate the in vivo potential of this technique. The DT was calculated at each pixel of nonlinear contrast videos to produce DT maps. Across all models, long DT correlated with slowly moving or entrapped NBs while short DT correlated with flowing NBs. DT maps were sensitive to NBs in tumour tissue with high average DT in tumour regions (∼10 s) compared to surrounding normal tissue (∼1 s). Molecular NB targeting to PSMA extended DT (17 s) compared to non-targeted NBs (12 s), demonstrating sensitivity to NB adherence dynamics. Overall, DT mapping of in vivo NB dynamics produced detailed information of tumour tissue and showed potential for quantifying extravascular NB kinetics. This new NB-contrast enhanced US-based biomarker can be useful in molecular ultrasound imaging, with improved sensitivity and specificity of target tissue detection and potential for use as a predictor of vascular permeability and the enhanced permeability and retention (EPR) effect in tumours.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».