Polyvinyl alcohol cryogels (PVA-C): preparation and multimodal imaging applications
Notice bibliographique
Résumé
Polyvinyl alcohol cryogel (PVA-C) is a widely used tissue-mimicking material in medical imaging phantoms, essential for evaluating imaging techniques, training clinicians, and simulating anatomical tissue structures. Its tunable mechanical and imaging properties make it valuable for multimodal imaging. However, PVA-C phantom reproducibility remains challenging due to fabrication variations, including inconsistencies in freeze-thaw cycle (FTC) conditions, PVA concentration, and imaging additives. This study systematically examines how PVA concentration, FTC profiles, and contrast-enhancing additives affect the mechanical and imaging properties of PVA-C phantoms in ultrasound, magnetic resonance imaging (MRI), and computed tomography (CT). Using in-house experiments and a comprehensive literature review, we analyze FTC conditions’ role in modulating stiffness, attenuation, and relaxation times. We also assess contrast agents such as barium sulfate, gadolinium, and silica-based scatterers on imaging visibility and result. Our findings identify optimal fabrication conditions that enhance PVA-C phantom reproducibility and performance across imaging modalities. Our findings offer a comprehensive framework for optimizing PVA-C phantoms, ensuring reliable multimodal imaging applications.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».