Quantifying Tumor Microvasculature With Optical Coherence Angiography and Intravoxel Incoherent Motion Diffusion MRI
Notice bibliographique
Résumé
Intravoxel Incoherent Motion (IVIM) MRI is a contrast-agent-free microvascular imaging method finding increasing use in biomedicine. However, there is uncertainty in the ability of IVIM-MRI to quantify tissue microvasculature given MRI's limited spatial resolution (mm scale). Nine NRG mice were subcutaneously inoculated with human pancreatic cancer BxPC-3 cells transfected with DsRed, and MR-compatible plastic window chambers were surgically installed in the dorsal skinfold. Mice were imaged with speckle variance optical coherence tomography (OCT) and colour Doppler OCT, providing high resolution 3D measurements of the vascular volume density (VVD) and average Doppler phase shift ( $\overline {\Delta \phi }\text {)}$ respectively. IVIM imaging was performed on a 7T preclinical MRI scanner, to generate maps of the perfusion fraction f, the extravascular diffusion coefficient ${D}_{\textit {slow}}$ , and the intravascular diffusion coefficient ${D}_{\textit {fast}}$ . The IVIM parameter maps were coregistered with the optical datasets to enable direct spatial correlation. A significant positive correlation was noted between OCT's VVD and MR's f (Pearson correlation coefficient ${r}={0}.{34},{p}\lt {0}.{0001}\text {)}$ . Surprisingly, no significant correlation was found between $\overline {\Delta \phi }$ and ${D}_{\textit {fast}}$ . This may be due to larger errors in the determined ${D}_{\textit {fast}}$ values compared to f, as confirmed by Monte Carlo simulations. Several other inter- and intra-modality correlations were also quantified. Direct same-animal correlation of clinically applicable IVIM imaging with preclinical OCT microvascular imaging support the biomedical relevance of IVIM-MRI metrics, for example through f's relationship to the VVD.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».