In vivo micro-computed tomography imaging in liver tumor study of mice using Fenestra VC and Fenestra HDVC
Notice bibliographique
Résumé
Contrast agents are used to enhance the visibility of rodent organs during in vivo micro-computed tomography imaging. Specifically, this non-invasive technique can study liver tumor growth and progression in small animals. Fenestra VC and the novel Fenestra HDVC were compared for enhancement in the liver of healthy and tumor-bearing mice, and the images were compared for their ability to define the tumor border, volume and quantity of tumors. Fenestra VC and Fenestra HDVC were injected into healthy eight-week-old female mice (C57BL/6) via the tail vein then imaged at seven different time points. The experimental results showed that 0.005 mL/g of Fenestra HDVC resulted in the same enhancement for all eight organs as 0.01 mL/g of Fenestra VC across all time points. For the tumor study, B16F10 tumors were surgically introduced into ten eight-week-old female mice (C57BL/6) then imaged in vivo over a 3 day period. Ex vivo micro-CT images of the excised livers were also obtained. The tumor volume and quantity were measured in each image, and the tumour progression observed over 3 days. We showed Fenestra HDVC is effective for in vivo imaging in rodents because the optimal enhancement level in organs is maintained at a reduced injection volume.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».