Boosting the velocity detection limit of <scp>3D</scp> single‐cell tracking time‐lapse <scp>MRI</scp> by <scp>balanced SSFP</scp> imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Time-lapse MRI allows for the dynamic tracking of single iron-labeled cells. However, the time required for spatial encoding creates a temporal blur and, therefore, a limited ability to resolve moving cells. To study fast moving cells, such as rolling immune cells along the endothelium during inflammatory processes, advanced accelerated acquisition techniques are required. METHODS: Balanced SSFP (bSSFP) imaging is applied to phantom and in vivo murine brain time-lapse MRI measurements at 9.4 T. Its detection capability of moving iron-labeled cells is compared with conventional gradient echo imaging (GRE) for 2D Cartesian sampling and evaluated for fully sampled and accelerated reconstructions with compressed sensing for 3D interleaved radial sampling in bSSFP. RESULTS: Both phantom and in vivo time-lapse MRI measurements show that single cells can be followed dynamically using bSSFP. High temporal resolution of less than 2 min reduces geometric distortion. The velocity detection limit increases to 0.8 mm/min in vitro and previously hidden fast-moving cells are recovered. Interleaved 3D radial sampling enables 3D cell tracking and simultaneous imaging at varying acceleration factors. Fivefold acceleration with compressed sensing optimizes cell visibility, image quality, and temporal resolution. CONCLUSION: bSSFP time-lapse MRI improves single-cell tracking by enhancing temporal resolution. In vitro, the velocity detection limit is increased fourfold compared to conventional GRE. Interleaved 3D radial bSSFP offers whole-brain coverage at isotropic spatial resolution and retrospective reconstruction of both fully sampled and high temporal resolution images.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».