Whole body MRI: Improved lesion detection and characterization with diffusion weighted techniques
Notice bibliographique
Résumé
Diffusion-weighted imaging (DWI) is an established functional imaging technique that interrogates the delicate balance of water movement at the cellular level. Technological advances enable this technique to be applied to whole-body MRI. Theory, b-value selection, common artifacts and target to background for optimized viewing will be reviewed for applications in the neck, chest, abdomen, and pelvis. Whole-body imaging with DWI allows novel applications of MRI to aid in evaluation of conditions such as multiple myeloma, lymphoma, and skeletal metastases, while the quantitative nature of this technique permits evaluation of response to therapy. Persisting signal at high b-values from restricted hypercellular tissue and viscous fluid also permits applications of DWI beyond oncologic imaging. DWI, when used in conjunction with routine imaging, can assist in detecting hemorrhagic degradation products, infection/abscess, and inflammation in colitis, while aiding with discrimination of free fluid and empyema, while limiting the need for intravenous contrast. DWI in conjunction with routine anatomic images provides a platform to improve lesion detection and characterization with findings rivaling other combined anatomic and functional imaging techniques, with the added benefit of no ionizing radiation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».