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Enregistrement W1922824775 · doi:10.1002/nbm.3322

Cerebrovascular MRI: a review of state‐of‐the‐art approaches, methods and techniques

2015· review· en· W1922824775 sur OpenAlexafffund
M. Ethan MacDonald, Richard Frayne

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésModalitiesMedicineCerebral blood flowRadiologyMagnetic resonance imagingBlood flowMagnetic resonance angiographyPerfusion scanningPerfusionMedical physicsCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebrovascular imaging is of great interest in the understanding of neurological disease. MRI is a non-invasive technology that can visualize and provide information on: (i) the structure of major blood vessels; (ii) the blood flow velocity in these vessels; and (iii) the microcirculation, including the assessment of brain perfusion. Although other medical imaging modalities can also interrogate the cerebrovascular system, MR provides a comprehensive assessment, as it can acquire many different structural and functional image contrasts whilst maintaining a high level of patient comfort and acceptance. The extent of examination is limited only by the practicalities of patient tolerance or clinical scheduling limitations. Currently, MRI methods can provide a range of metrics related to the cerebral vasculature, including: (i) major vessel anatomy via time-of-flight and contrast-enhanced imaging; (ii) blood flow velocity via phase contrast imaging; (iii) major vessel anatomy and tissue perfusion via arterial spin labeling and dynamic bolus passage approaches; and (iv) venography via susceptibility-based imaging. When designing an MRI protocol for patients with suspected cerebral vascular abnormalities, it is appropriate to have a complete understanding of when to use each of the available techniques in the 'MR angiography toolkit'. In this review article, we: (i) overview the relevant anatomy, common pathologies and alternative imaging modalities; (ii) describe the physical principles and implementations of the above listed methods; (iii) provide guidance on the selection of acquisition parameters; and (iv) describe the existing and potential applications of MRI to the cerebral vasculature and diseases. The focus of this review is on obtaining an understanding through the application of advanced MRI methodology of both normal and abnormal blood flow in the cerebrovascular arteries, capillaries and veins.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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.

Tête enseignante Opus0,127
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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