Nanomedicine and clinical diagnostics part I: applications in conventional imaging (MRI, X-ray/CT, and ultrasound)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Integrating nanotechnologies in diagnostic imaging presents a promising step forward compared to traditional methods, which carry certain limitations. Conventional imaging routes, such as X-ray/computed tomography and magnetic resonance imaging, derive significant advantages from nanoparticles (NPs), which allow researchers and clinicians to overcome some of the limitations of traditional imaging agents. In this literature review, we explore recent advancements in nanomaterials being applied in conventional diagnostic imaging techniques by exploring relevant reviews and original research papers (e.g. experimental models and theoretical model studies) in the literature. Collectively, there are numerous nanomaterials currently being examined for use in conventional imaging modalities, and each imaging technique has unique NPs with properties that can be manipulated to answer an array of clinical questions specific to that imaging modality. There are still challenges to consider, including getting regulatory approval for clinical research and routine use about long-term biocompatibility, which collectively emphasize the need for continued research to facilitate the integration of nanotechnology into routine clinical practice. Most importantly, there is a continued need for strong, collaborative efforts between researchers, biomedical engineers, clinicians, and industry stakeholders, which are necessary to bridge the persistent gap between translational ideas and implementation in clinical settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle