Measurement of skeletal muscle perfusion during postischemic reactive hyperemia using contrast‐enhanced MRI with a step‐input function
Notice bibliographique
Résumé
The regional distribution of skeletal muscle blood flow was measured during postischemic reactive hyperemia using Gd-DTPA contrast-enhanced (CE) MRI. The release of an occlusive thigh cuff was used to deliver a step-input of contrast concentration that was coincident with the onset of reactive hyperemia. A first-order tracer kinetic equation was used to estimate the unidirectional influx constant, Ki (ml/100 g/min), and the distribution volume of Gd-DTPA in the tissue, v(e), from T1-weighted images acquired with saturation recovery (SR) steady-state free precession (SSFP) and spoiled gradient-echo (SPGR) protocols. The capillary permeability surface (PS) area increased significantly during reactive hyperemia, which facilitated rapid extraction of Gd-DTPA during the first pass. Regional muscle group studies from 11 normal volunteers yielded blood flow (Ki) values of 108.3 +/- 34.1 ml/100 g/min in the gastrocnemius, 184.3 +/- 41.3 ml/100 g/min in the soleus, and 122.4 +/- 34.4 ml/100 g/min in the tibialis anterior. The distribution volumes (v(e)) in the corresponding muscle groups were respectively 8.3% +/- 2.1%, 9.3% +/- 1.9%, and 7.9% +/- 1.8% from the kinetic model, and 8.8% +/- 2.4%, 9.1% +/- 1.9%, and 7.2% +/- 1.4% from tissue relaxometry studies. Bulk blood flow studies in the same volunteers using phase-contrast velocimetry (popliteal artery) yielded significantly lower flow values, but with a correlation coefficient R2 = 0.62 and P = 0.004.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».