Dynamic contrast-enhanced MRI in mice: An investigation of model parameter uncertainties
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To establish the experimental factors that dominate the uncertainty of hemodynamic parameters in commonly used pharmacokinetic models. METHODS: By fitting simulation results from a multiregion tissue exchange model (Multiple path, Multiple tracer, Indicator Dilution, 4 region), the precision and accuracy of hemodynamic parameters in dynamic contrast-enhanced MRI with four tracer kinetic models is investigated. The impact of various injection rates as well as imprecise knowledge of the arterial input functions is examined. RESULTS: Fast injections are beneficial for K(trans) precision within the extended Tofts model and within the two-compartment exchange model but do not affect the other models under investigation. Biases from errors in the arterial input functions are mostly consistent in size and direction for the simple and the extended Tofts model, while they are hardly predictable for the other models. Errors in the hematocrit introduce the greatest loss in parameter accuracy, amounting to an average K(trans) bias of 40% for a 30% overestimation throughout all models. CONCLUSION: This simulation study allows the detailed inspection of the isolated impact from various experimental conditions on parameter uncertainty. Because parameter uncertainty comparable to human studies was found, this study represents a validation of preclinical dynamic contrast-enhanced MRI for modeling human tumor physiology.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».