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Enregistrement W4387268081 · doi:10.1038/s41467-023-41783-9

Hypersensitive MR angiography based on interlocking stratagem for diagnosis of cardiac-cerebral vascular diseases

2023· article· en· W4387268081 sur OpenAlexaff
Peisen Zhang, Junwei Cheng, Yijie Lu, Ni Zhang, Xiaoai Wu, Lin Hua, Wei Li, Jian Wang, Mitchell A. Winnik, Zhihua Gan, Yi Hou

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesBeijing University of Chemical TechnologyNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingAngiographyMagnetic resonance angiographyExtravasationRadiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic resonance (MR) angiography is one of the main diagnostic approaches for cardiac-cerebral vascular diseases. Nevertheless, the non-contrast-enhanced MR angiography suffers from its intrinsic problems derived from the blood flow-dependency, while the clinical Gd-chelating contrast agents are limited by their rapid vascular extravasation. Herein, we report a hypersensitive MR angiography strategy based on interlocking stratagem of zwitterionic Gd-chelate contrast agents (PAA-Gd). The longitudinal molar relaxivity of PAA-Gd was 4.6-times higher than that of individual Gd-chelates as well as appropriate blood half-life (73.8 min) and low immunogenicity, enabling sophisticated micro-vessels angiography with a resolution at the order of hundred micrometers. A series of animal models of cardiac-cerebrovascular diseases have been built for imaging studies on a 7.0 T MRI scanner, while the clinical translation potential of PAA-Gd has been evaluated on swine on a 3.0 T clinical MRI scanner. The current studies offer a promising strategy for precise diagnosis of vascular diseases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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