MRI OF MURINE CARDIAC FUNCTION

小鼠心脏功能的 MRI

基本信息

  • 批准号:
    7601209
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.5万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2007
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2007-07-01 至 2008-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This subproject is one of many research subprojects utilizing the resources provided by a Center grant funded by NIH/NCRR. The subproject and investigator (PI) may have received primary funding from another NIH source, and thus could be represented in other CRISP entries. The institution listed is for the Center, which is not necessarily the institution for the investigator. Investigations of the genetic basis of cardiac dysfunction, using transgenic mice, require accurate characterization of ventricular function. High spatial resolution MRI of greater than 16 time frames per cardiac cycle is difficult to achieve in a short MRI imaging session. Our hypothesis is that rapid acquisition, high temporal resolution SPECT has sufficient spatial resolution to accurately characterize 3 dimensional measurements of cardiac function. The aim of this pilot study is to correlate rapid, high temporal resolution SPECT measurements of ventricular function (LVEF and RVEF from end-diastolic and end-systolic volumes) with those obtained by MRI. If rapid SPECT can accurately characterize cardiac function, an algorithm for echocardiography primary screening, SPECT for secondary functional characterization, and MRI for high spatial resolution measurements will be proposed to fully characterize cardiac dysfunction in transgenic models of heart failure. This preliminary data would be used in a grant proposal to support further development of these techniques.
这个子项目是许多研究子项目中的一个 由NIH/NCRR资助的中心赠款提供的资源。子项目和 研究者(PI)可能从另一个NIH来源获得了主要资金, 因此可以在其他CRISP条目中表示。所列机构为 研究中心,而研究中心不一定是研究者所在的机构。 使用转基因小鼠研究心功能不全的遗传基础,需要准确表征心室功能。 每个心动周期大于16个时间帧的高空间分辨率MRI难以在短MRI成像会话中实现。 我们的假设是,快速采集,高时间分辨率SPECT有足够的空间分辨率,以准确地表征心脏功能的三维测量。这项初步研究的目的是将快速、高时间分辨率SPECT心室功能测量(舒张末期和收缩末期容积的LVEF和RVEF)与MRI获得的测量结果相关联。 如果快速SPECT可以准确地表征心脏功能,超声心动图初步筛选,SPECT的二次功能表征,和MRI的高空间分辨率测量的算法将提出充分表征转基因心力衰竭模型的心功能不全。 这些初步数据将用于赠款提案,以支持进一步发展这些技术。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

BENNETT B CHIN其他文献

BENNETT B CHIN的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('BENNETT B CHIN', 18)}}的其他基金

Geles: A Novel Imaging Informatics System for Generalizable Lesion Identification in Neuroendocrine Tumors
Geles:一种用于神经内分泌肿瘤普遍病变识别的新型影像信息学系统
  • 批准号:
    10740578
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 0.5万
  • 项目类别:
Small Animal PET/SPECT/CT Molecular Imaging
小动物 PET/SPECT/CT 分子成像
  • 批准号:
    8053517
  • 财政年份:
    2011
  • 资助金额:
    $ 0.5万
  • 项目类别:

相似海外基金

CAREER: Blessing of Nonconvexity in Machine Learning - Landscape Analysis and Efficient Algorithms
职业:机器学习中非凸性的祝福 - 景观分析和高效算法
  • 批准号:
    2337776
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 0.5万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CAREER: From Dynamic Algorithms to Fast Optimization and Back
职业:从动态算法到快速优化并返回
  • 批准号:
    2338816
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 0.5万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CAREER: Structured Minimax Optimization: Theory, Algorithms, and Applications in Robust Learning
职业:结构化极小极大优化:稳健学习中的理论、算法和应用
  • 批准号:
    2338846
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 0.5万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CRII: SaTC: Reliable Hardware Architectures Against Side-Channel Attacks for Post-Quantum Cryptographic Algorithms
CRII:SaTC:针对后量子密码算法的侧通道攻击的可靠硬件架构
  • 批准号:
    2348261
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 0.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CRII: AF: The Impact of Knowledge on the Performance of Distributed Algorithms
CRII:AF:知识对分布式算法性能的影响
  • 批准号:
    2348346
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 0.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CRII: CSR: From Bloom Filters to Noise Reduction Streaming Algorithms
CRII:CSR:从布隆过滤器到降噪流算法
  • 批准号:
    2348457
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 0.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
EAGER: Search-Accelerated Markov Chain Monte Carlo Algorithms for Bayesian Neural Networks and Trillion-Dimensional Problems
EAGER:贝叶斯神经网络和万亿维问题的搜索加速马尔可夫链蒙特卡罗算法
  • 批准号:
    2404989
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 0.5万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Efficient Algorithms for Modern Computer Architecture
职业:现代计算机架构的高效算法
  • 批准号:
    2339310
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 0.5万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CAREER: Improving Real-world Performance of AI Biosignal Algorithms
职业:提高人工智能生物信号算法的实际性能
  • 批准号:
    2339669
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 0.5万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
DMS-EPSRC: Asymptotic Analysis of Online Training Algorithms in Machine Learning: Recurrent, Graphical, and Deep Neural Networks
DMS-EPSRC:机器学习中在线训练算法的渐近分析:循环、图形和深度神经网络
  • 批准号:
    EP/Y029089/1
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 0.5万
  • 项目类别:
    Research Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了