In situ theranostic platform combining highly localized magnetic fluid hyperthermia, magnetic particle imaging, and thermometry in 3D
Notice bibliographique
Résumé
Theranostic platforms, combining diagnostic and therapeutic approaches within one system, have garnered interest in augmenting invasive surgical, chemical, and ionizing interventions. Magnetic particle imaging (MPI) offers a quite recent alternative to established radiation-based diagnostic modalities with its versatile tracer material (superparamagnetic iron oxide nanoparticles, SPION). It also offers a bimodal theranostic framework that can combine tomographic imaging with therapeutic techniques using the very same SPION. Methods: We show the interleaved combination of MPI-based imaging, therapy (highly localized magnetic fluid hyperthermia (MFH)) and therapy safety control (MPI-based thermometry) within one theranostic platform in all three spatial dimensions using a commercial MPI system and a custom-made heating insert. The heating characteristics as well as theranostic applications of the platform were demonstrated by various phantom experiments using commercial SPION. Results: We have shown the feasibility of an MPI-MFH-based theranostic platform by demonstrating high spatial control of the therapeutic target, adequate MPI-based thermometry, and successful in situ interleaved MPI-MFH application. Conclusions: MPI-MFH-based theranostic platforms serve as valuable tools that enable the synergistic integration of diagnostic and therapeutic approaches. The transition into in vivo studies will be essential to further validate their potential, and it holds promising prospects for future advancements.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».