Magnetic Resonance Thermometry of Focused Ultrasound Using a Preclinical Focused Ultrasound Robotic System at 3T
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Focused ultrasound (FUS) therapies are often performed within magnetic resonance imaging (MRI) systems providing thermometry-based temperature monitoring. Herein, MRI thermometry was assessed for FUS sonications executed using a preclinical system on agar-based phantoms at 1.5T and 3T MRI scanners, using the proton resonance frequency shift technique. Materials and Methods: Sonications were executed at 1.5T and 3T to assess the system and observe variations in magnetic resonance (MR) thermometry temperature measurements. MR thermometry was assessed at 3T, for identical sonications on three agar-based phantoms doped with varied silica and evaporated milk concentrations, and for sonications executed at varied acoustic power of 1.5-45 W. Moreover, echo time (TE) values of 5-20 ms were used to assess the effect on the signal-to-noise ratio (SNR) and temperature change sensitivity. Results: Clearer thermal maps with a 2.5-fold higher temporal resolution were produced for sonications at 3T compared to 1.5T, despite employment of similar thermometry sequences. At 3T, temperature changes between 41°C and 50°C were recorded for the three phantoms produced with varied silica and evaporated milk, with the addition of 2% w/v silica resulting in a 20% increase in temperature change. The lowest acoustic power that produced reliable beam detection within a voxel was 1.5 W. A TE of 10 ms resulted in the highest temperature sensitivity with adequate SNR. Conclusions: MR thermometry performed at 3T achieved short temporal resolution with temperature dependencies exhibited with the sonication and imaging parameters. Present data could be used in preclinical MRI-guided FUS feasibility studies to enhance MR thermometry.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».