Comparison of 1.5 and 3.0 T for Contrast-Enhanced Pulmonary Magnetic Resonance Angiography
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In a recent multi-center trial of gadolinium contrast-enhanced magnetic resonance angiography (Gd-MRA) for diagnosis of acute pulmonary embolism (PE), two centers utilized a common MRI platform though at different field strengths (1.5T and 3T) and realized a signal-to-noise gain with the 3T platform. This retrospective analysis investigates this gain in signal-to-noise of pulmonary vascular targets. METHODS: Thirty consecutive pulmonary MRA examinations acquired on a 1.5T system at one institution were compared to 30 consecutive pulmonary MRA examinations acquired on a 3T system at a different institution. Both systems were from the same MRI manufacturer and both used the same Gd-MRA pulse sequence, although there were some protocol adjustments made due to field strength differences. Region-of-interests were manually defined on the main pulmonary artery, 4 pulmonary veins, thoracic aorta, and background lung for objective measurement of signal-to-noise, contrast-to-noise, and bolus timing bias between centers. RESULTS: The 3T pulmonary MRA protocol achieved higher spatial resolution yet maintained significantly higher signal-to-noise ratio (≥13%, p = 0.03) in the main pulmonary vessels relative to 1.5T. There was no evidence of operator bias in bolus timing or patient hemodynamic differences between groups. CONCLUSION: Relative to 1.5T, higher spatial resolution Gd-MRA can be achieved at 3T with a sustained or greater signal-to-noise ratio of enhanced vasculature.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».