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Enregistrement W2015967407 · doi:10.1148/radiol.2541090314

Synthetic–Echo Time Postprocessing Technique for Generating Images with Variable T2-weighted Contrast: Diagnosis of Meniscal and Cartilage Abnormalities of the Knee

2009· article· en· W2015967407 sur OpenAlexaff
Gustav Andreisek, Lawrence M. White, John Theodoropoulos, Ali Naraghi, Norman Young, Claire Y. Zhao, T.C. Mamisch, Marshall S. Sussman

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingArticular cartilageSagittal planeCartilageNuclear medicineT2 weightedDiagnostic accuracyEcho timeContrast (vision)RadiologyOsteoarthritisAnatomyPathologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To assess the feasibility and accuracy of a synthetic-echo time (TE) magnetic resonance (MR) postprocessing technique for the diagnostic evaluation of abnormalities of menisci and articular cartilage in the knee. MATERIALS AND METHODS: This study was approved by the institutional review board. Twenty-four patients (three women, 21 men; mean age, 44.8 years) gave informed written consent to prospectively undergo evaluation of their knees (10 left and 14 right knees) with standard sagittal intermediate-weighted (repetition time msec/TE msec, 2200/17) and fat-saturated T2-weighted (3600/88) fast spin-echo sequences. In addition, sagittal multiecho fast gradient-echo sequences were performed for the generation of synthetic-TE images with variable T2- or T2(*)-weighted contrast by using a newly developed synthetic-TE analysis tool that was incorporated directly into the picture archiving and communication system. Sensitivity, specificity, and accuracy values for detection of lesions in menisci and articular cartilage were calculated by using findings at surgery as reference standard. RESULTS: The standard intermediate-weighted and fat-suppressed T2-weighted MR sequences had overall sensitivity, specificity, and accuracy values of 100% and 100%, 88% and 93%, and 95% and 95% for the diagnosis of tears of medial and lateral menisci, respectively, as well as sensitivity, specificity, and accuracy values of 82%, 97%, and 95%, respectively, for articular cartilage defects. Corresponding sensitivity, specificity, and accuracy values for multiecho MR imaging with synthetic-TE MR image generation were 92% and 100%, 88% and 87%, and 90% and 90% for the diagnosis of tears of medial and lateral menisci, respectively, as well as sensitivity, specificity, and accuracy values of 70%, 99%, and 95%, respectively, for articular cartilage defects. CONCLUSION: For the evaluation of menisci and articular cartilage, images generated with the synthetic-TE technique are a potentially viable alternative to standard T2-weighted images obtained at different TEs. Furthermore, the synthetic-TE approach allowed assessment of abnormalities of menisci and articular cartilage with high sensitivity and specificity.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,267

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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