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Enregistrement W1981152403 · doi:10.1016/j.acra.2012.09.027

Prediction and Reduction of Motion Artifacts in Free-Breathing Dynamic Contrast Enhanced CT Perfusion Imaging of Primary and Metastatic Intrahepatic Tumors

2013· article· en· W1981152403 sur OpenAlexafffund
Nikolaj Jensen, Michael Lock, Barbara Fisher, Roman Kozak, Xiaogang Chen, Jeff Chen, Eugene Wong, Ting‐Yim Lee

Notice bibliographique

RevueAcademic Radiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensLawson Health Research InstituteRobarts Clinical TrialsSt Joseph's Health CareCancer Care OntarioWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPerfusionMedicineNuclear medicineBlood flowPerfusion scanningBreathingParenchymaRadiologyPathologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale and ObjectiveTo develop and evaluate a method for predicting and reducing motion artifacts in free-breathing liver perfusion computed tomography (CT) scanning with couch shuttling and to compare tumor and liver parenchyma perfusion values.Materials and MethodsThirty patients (23 males, 7 females, median age of 74 years) with primary or metastatic intrahepatic tumors underwent dynamic contrast enhanced CT scans with axial shuttling. A semiautomatic respiratory motion correction algorithm was applied to align the acquired images along the z-axis. Perfusion maps were generated using the dual-input Johnson-Wilson model. Root mean squared deviation (RMSD) maps of the model fit to the pixel time-density curves were calculated.ResultsPrecorrection RMSD correlated positively with magnitude of change in functional values resulting from motion. Blood flow, arterial blood flow, and permeability surface product were significantly increased in tumor compared to normal tissue (P < .05), blood volume was significantly reduced in tumor compared to normal tissue (P < .05). In a subgroup of patients with high-amplitude motion significant difference was observed between uncorrected and motion correction blood flow maps.ConclusionsPatients can breathe freely during hepatic perfusion imaging if retrospective motion correction is applied to reduce motion artifacts. RMSD provides a regional assessment of motion induced artifacts in liver perfusion maps. To develop and evaluate a method for predicting and reducing motion artifacts in free-breathing liver perfusion computed tomography (CT) scanning with couch shuttling and to compare tumor and liver parenchyma perfusion values. Thirty patients (23 males, 7 females, median age of 74 years) with primary or metastatic intrahepatic tumors underwent dynamic contrast enhanced CT scans with axial shuttling. A semiautomatic respiratory motion correction algorithm was applied to align the acquired images along the z-axis. Perfusion maps were generated using the dual-input Johnson-Wilson model. Root mean squared deviation (RMSD) maps of the model fit to the pixel time-density curves were calculated. Precorrection RMSD correlated positively with magnitude of change in functional values resulting from motion. Blood flow, arterial blood flow, and permeability surface product were significantly increased in tumor compared to normal tissue (P < .05), blood volume was significantly reduced in tumor compared to normal tissue (P < .05). In a subgroup of patients with high-amplitude motion significant difference was observed between uncorrected and motion correction blood flow maps. Patients can breathe freely during hepatic perfusion imaging if retrospective motion correction is applied to reduce motion artifacts. RMSD provides a regional assessment of motion induced artifacts in liver perfusion maps.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations14
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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