Transient shear wave elastometry using a portable magnetic resonance sensor
Notice bibliographique
Résumé
This repository contains all raw data files and processing scripts associated with the paper published in Magnetic Resonance in Medicine entitled “Transient Shear Wave Elastometry Using a Portable Magnetic Resonance Sensor.” Abstract: Purpose: Magnetic resonance elastography (MRE) provides detailed maps of tissue stiffness, helping to diagnose various health conditions, but requires the use of expensive clinical MRI scanners. Our approach utilizes compact, cost-effective portable MR sensors that offer bulk characterization of material properties in a region of interest close to the surface (within 1-2 cm). This accessible instrument could enable routine monitoring and prevention of diseases not readily evaluated with conventional tools. Methods: The method was tested on tissue-mimicking phantoms with varying stiffness. The gels were excited with acoustic pulses (one cycle of a sinusoidal waveform) at a fixed distance from the MR sensor. A series of delays between acoustic excitation and MR signal detection allowed time for the pulse to travel to the sensitive region. Results: The "arrival time" of the shear wave, determined by the time-dependent MR signal response, was used to calculate the shear wave speed. MR measurements of shear wave speed were compared with optical sensor measurements and manufacturer-tabulated values, aligning with expected relative differences between samples. Conclusion: A portable MR-based transient elastometry technique for measuring tissue elasticity was developed and demonstrated on tissue-mimicking phantoms. Future improvements include using a new portable magnet to investigate depth-dependent changes in elasticity in stratified samples and integrating MR relaxation and diffusion measurements for comprehensive tissue analysis. This approach can complement conventional MRE in applications where a portable, affordable, and localized assessment of tissue stiffness is required.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,038 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».