Blood-pool contrast agent for pre-clinical computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
© 2017 SPIE. Advances in nanotechnology have led to the development of blood-pool contrast agents for micro-computed tomography (micro-CT). Although long-circulating nanoparticle-based agents exist for micro-CT, they are predominantly based on iodine, which has a low atomic number. Micro-CT contrast increases when using elements with higher atomic numbers (i.e. lanthanides), particularly at higher energies. The purpose of our work was to develop and evaluate a lanthanide-based blood-pool contrast agent that is suitable for in vivo micro-CT. We synthesized a contrast agent in the form of polymer-encapsulated Gd nanoparticles and evaluated its stability in vitro. The synthesized nanoparticles were shown to have an average diameter of 127 ± 6 nm, with good size dispersity. Particle size distribution - evaluated by dynamic light scattering over the period of two days - demonstrated no change in size of the contrast agent in water and saline. Additionally, our contrast agent was stable in a mouse serum mimic for up to 30 minutes. CT images of the synthesized contrast agent (containing 27 mg/mL of Gd) demonstrated an attenuation of over 1000 Hounsfield Units. This approach to synthesizing a Gd-based blood-pool contrast agent promises to enhance the capabilities of micro-CT imaging.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».