Advanced ScienceVolume 11, Issue 27 2470163 Back CoverOpen Access Implantable, Bioresorbable Radio Frequency Resonant Circuits for Magnetic Resonance Imaging (Adv. Sci. 27/2024) Geumbee Lee, Geumbee LeeSearch for more papers by this authorMark D. Does, Mark D. DoesSearch for more papers by this authorRaudel Avila, Raudel AvilaSearch for more papers by this authorJuyeon Kang, Juyeon KangSearch for more papers by this authorKevin D. Harkins, Kevin D. HarkinsSearch for more papers by this authorYunyun Wu, Yunyun WuSearch for more papers by this authorWilliam E. Banks, William E. BanksSearch for more papers by this authorMinsu Park, Minsu ParkSearch for more papers by this authorDi Lu, Di LuSearch for more papers by this authorXinqiang Yan, Xinqiang YanSearch for more papers by this authorJong Uk Kim, Jong Uk KimSearch for more papers by this authorSang Min Won, Sang Min WonSearch for more papers by this authorAdam G. Evans, Adam G. EvansSearch for more papers by this authorJeremy T. Joseph, Jeremy T. JosephSearch for more papers by this authorChristopher L. Kalmar, Christopher L. KalmarSearch for more papers by this authorAlonda C. Pollins, Alonda C. PollinsSearch for more papers by this authorHuseyin Karagoz, Huseyin KaragozSearch for more papers by this authorWesley P. Thayer, Wesley P. ThayerSearch for more papers by this authorYonggang Huang, Yonggang HuangSearch for more papers by this authorJohn A. Rogers, John A. RogersSearch for more papers by this author Geumbee Lee, Geumbee LeeSearch for more papers by this authorMark D. Does, Mark D. DoesSearch for more papers by this authorRaudel Avila, Raudel AvilaSearch for more papers by this authorJuyeon Kang, Juyeon KangSearch for more papers by this authorKevin D. Harkins, Kevin D. HarkinsSearch for more papers by this authorYunyun Wu, Yunyun WuSearch for more papers by this authorWilliam E. Banks, William E. BanksSearch for more papers by this authorMinsu Park, Minsu ParkSearch for more papers by this authorDi Lu, Di LuSearch for more papers by this authorXinqiang Yan, Xinqiang YanSearch for more papers by this authorJong Uk Kim, Jong Uk KimSearch for more papers by this authorSang Min Won, Sang Min WonSearch for more papers by this authorAdam G. Evans, Adam G. EvansSearch for more papers by this authorJeremy T. Joseph, Jeremy T. JosephSearch for more papers by this authorChristopher L. Kalmar, Christopher L. KalmarSearch for more papers by this authorAlonda C. Pollins, Alonda C. PollinsSearch for more papers by this authorHuseyin Karagoz, Huseyin KaragozSearch for more papers by this authorWesley P. Thayer, Wesley P. ThayerSearch for more papers by this authorYonggang Huang, Yonggang HuangSearch for more papers by this authorJohn A. Rogers, John A. RogersSearch for more papers by this author First published: 16 July 2024 https://doi.org/10.1002/advs.202470163AboutPDF ToolsRequest permissionExport citationAdd to favoritesTrack citation ShareShare Give accessShare full text accessShare full-text accessPlease review our Terms and Conditions of Use and check box below to share full-text version of article.I have read and accept the Wiley Online Library Terms and Conditions of UseShareable LinkUse the link below to share a full-text version of this article with your friends and colleagues. Learn more.Copy URL Share a linkShare onEmailFacebookTwitterLinkedInRedditWechat Graphical Abstract Magnetic Resonance Imaging This hybrid, bioresorbable organic/inorganic bioelectronic system acts to locally enhance the resolution of magnetic resonance imaging at the site of an internal wound, to enable monitoring of the processes of healing. Bioresorption after this period of need eliminates requirements for surgical extraction. More details can be found in article number 2301232 by Geumbee Lee, Mark D. Does, John A. Rogers, and co-workers. Volume11, Issue27Special Issue: Organic BioelectronicsJuly 17, 20242470163 RelatedInformation

Motivation: The heterogeneity of T2 in tumors and its influences on estimates of tissue microstructure using diffusion MRI are poorly understood. Goal(s): Assessing how T2 heterogeneity biases IMPULSED-derived metrics of tumor microstructure and evaluating the potential of estimating multi-compartmental T2 and microstructural parameters simultaneously. Approach: This study quantifies the impact of T2 relaxation on IMPULSED-derived microstructural parameters using simulations and in vivo animal MRI in five tumor models, including brain, breast, prostate, melanoma, and colon cancer. Results: TE has a negligible impact on IMPULSED-derived cell sizes, and the TE-dependence of IMPULSED-derived intracellular volume fractions can be used to estimate the compartmental T2 values. Impact: Findings in this study contribute to the ongoing development and refinement of practical, non-invasive MRI techniques for characterizing tissue microstructure.

Dixon-based magnetic resonance imaging (MRI) intramuscular proton density fat fraction (PDFF) is a potentially useful imaging biomarker of muscle quality. However, multi-vendor, multi-site reproducibility of intramuscular PDFF quantification, required for large clinical studies, can be strongly dependent on acquisition and processing. The purpose of this study was (I) to develop a 6-point Dixon MRI-based acquisition and processing technique for reproducible multi-vendor, multi-site quantification of thigh intramuscular PDFF; and (II) to evaluate the ability of the technique to detect differences in thigh muscle status between operated

Motivation: Simulation and analysis of diffusion MRI (dMRI) in microstructures requires specialized expertise that limits its wide usage. Goal(s): To provide an easy-to-use dMRI software package to enable end users to simulate and analyze diffusion in complex media. Approach: MATI is written using object-oriented programming in two versions (MATLAB and Python) and can be used via a GUI or scripts. It can handle typical diffusion pulse sequences and various microstructures for data fitting, and arbitrary digitalized microstructures for simulating dMRI with GPU acceleration. Results: A GPU-accelerated dMRI simulation and data fitting toolbox with a GUI has been developed for public use. Impact: MATI, a GPU-accelerated toolbox for simulating and analyzing dMRI signals in various microstructures with a graphical user interface (GUI), has been developed. This easy-to-use package enables non-expert and expert users to simulate and analyze diffusion MRI signals in complex media.

Motivation: Intramuscular fat is associated with muscle degeneration. Chemical shift-encoded MRI quantifies proton density fat fraction (PDFF), but multi-site, multi-vendor reproducibility for intramuscular assessment is scarcely reported. Goal(s): To evaluate the reproducibility of a vendor-independent thigh muscle PDFF quantification approach using multi-site, multi-vendor data and then assess PDFF in patients 10 years post-anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR). Approach: Phantoms, traveling controls, and ACLR patients were scanned using five scanners (three sites, two vendors). A correction was developed to address image scaling variations. Results: Average absolute PDFF standard deviation was below 1% after correction. The ACLR patient cohort had elevated PDFF in operated leg hamstrings. Impact: Harmonized acquisition and vendor-independent processing with the proposed image scaling correction can provide reproducible thigh intramuscular proton density fat fraction across sites and vendors. This approach may characterize within-patient muscle changes, such as bilateral differences or potentially longitudinal assessment.

Motivation: Gradient hardware chains can exhibit dynamic nonlinearities that cannot be easily corrected with linear models and require more sophisticated approaches. Goal(s): Our goal was to develop a flexible and dynamic approach to correct nonlinear MRI system imperfections. Approach: We developed a reinforcement learning method for predicting gradient preemphasis and evaluated it in a realistic simulated environment with obscured state information. Results: Reinforcement learning is able to accurately predict gradient preemphasis even when system state information is unknown. Impact: The ability to dynamically correct system imperfections through reinforcement learning may allow the development of more robust imaging systems that can adapt to complex, nonlinear distortions, reducing the need for expensive hardware corrections or inflexible, system-specific system models.

Motivation: There remains a gap in knowledge surrounding what microstructural features impact similar myelin qMRI metrics. Goal(s): The goal of this work is to evaluate the relationship between a novel axon diameter surrogate and myelin qMRI metrics. Approach: Ex vivo ferret spinal cords were imaged at 15T using multiple spin echo, selective inversion recovery and diffusion tensor imaging sequences. Results: BPF was found to have a negative correlation with the axon diameter surrogate measure. MET2 derived metrics were found to have no correlation with the axon diameter surrogate measure. Impact: The diffusion time dependence of the radial diffusivity is thought to report on axon diameter towards detecting microstructural changes as a result of pathology. This work provides further evaluation of this metric and other relaxation parameters of white matter.