Reproducibility of <i>in vivo</i> magnetic resonance imaging–based measurement of myelin water
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the reproducibility of multicomponent quantitative T(2) (QT2) measurements, in particular the myelin water fraction (MWF), to determine the sensitivity of this method for monitoring myelin changes in longitudinal studies and to provide a basis for correctly powering such studies. MATERIALS AND METHODS: The de facto standard 32-echo spin-echo imaging sequence was used throughout, and data were analyzed using regularized non-negative least squares (NNLS) to produce T(2) distributions. Three studies were conducted in healthy subjects. First, two acquisition protocols were compared in 10 subjects. Second, variability of QT2 was evaluated over same-day scan-rescan experiments in 6 subjects. Finally, variability was quantified in a longitudinal study of 5 subjects. RESULTS: A within-subject coefficient of variation (CoV) of 12% (range 4-25%) was observed for the MWF in brain white matter (WM) regions of interest (ROIs). The geometric mean T(2) was more stable, with a longitudinal CoV of 4% (range 1-6%). The choice of the geometry and repetition time of the acquisition protocol influenced the estimates of the MWF and T(2) values. The choice of integration range for the short-T(2) component had a significant effect on MWF estimates, but not on reproducibility. CONCLUSION: The reproducibility of QT2 measurements using existing methods is moderate and the method can be used in longitudinal studies, with careful consideration of the methodologic variability and an appropriate group size.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».