Wide-band multifrequency MR elastography with a fractional viscoelastic model and nonlinear inversion for enhanced viscoelastic parameter mapping
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Magnetic resonance elastography (MRE) typically relies on external vibrations, potentially missing diagnostically relevant low-frequency responses. This study presents a wide-band multifrequency MRE framework that combines intrinsic cardiac motion (≈1 Hz) with conventional 30–60 Hz actuation and reconstructs tissue mechanics with a three-parameter Kelvin-Voigt fractional-derivative (KVFD) model. Subzone nonlinear inversion estimates the baseline stiffness ( ), fractional exponent ( ), and reference frequency ( ) parameters from which frequency-dependent storage ( ), loss ( ), and magnitude ( ) shear moduli are derived. Robustness was verified in COMSOL models containing three stiff inclusions; even with 5% Gaussian noise, was recovered with 12% accuracy and and with 5 % accuracy, while spatial contrast was preserved. Tofu–polyvinyl alcohol (PVA) phantom tests produced two-fold contrast and clear and differentiation between poroelastic tofu and stiff PVA, confirming sensitivity to both stiffness and dispersion. In-vivo , intrinsic–extrinsic MRE was performed in seven patients with hepatic metastasis. Across tumors, the mean contrast-to-noise ratios were 1.30 ( ), 1.10 ( ) and 1.65 ( ), comparable to clinical T2-weighted contrast (∼1.8). A representative colorectal metastasis with a necrotic core showed low and but elevated and centrally, mirroring established MRE signatures of necrosis. Sensitivity analysis demonstrated < 5 % parameter drift for ±30 % initial-value perturbations and a 115 % error increase when the 1 Hz data point was omitted, underscoring the value of the low-frequency anchor. Overall, integrating low-frequency intrinsic motion with KVFD modeling yields stable, spatially resolved biomarkers that capture frequency-dependent behavior invisible to conventional high-frequency MRE, advancing lesion detection and characterization. Statement of Significance Magnetic resonance elastography (MRE) typically probes a narrow high-frequency band (30–60 Hz), missing diagnostically rich low-frequency behavior. We present a wide-band, multifrequency MRE framework that fuses intrinsic cardiac motion (∼1 Hz) with conventional external actuation and reconstructs viscoelasticity using a three-parameter Kelvin–Voigt fractional derivative (KVFD) model. The approach yields interpretable parameters, (baseline stiffness), (power-law dispersion), and (transition frequency), and corresponding frequency-dependent moduli ( , , ). Validation across COMSOL simulations, tofu–PVA phantoms, and in-vivo liver metastasis shows robust convergence under noise, stable parameter recovery, and lesion contrast comparable to clinical MRI, while revealing dispersion not captured by standard MRE. This work expands MRE’s mechanical bandwidth and delivers spatially resolved biomarkers relevant to oncology and to engineered biomaterials whose function depends on frequency-dependent mechanics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».