Reproducibility of quantitative magnetization‐transfer imaging parameters from repeated measurements
Notice bibliographique
Résumé
Quantitative magnetization-transfer imaging methods provide in vivo estimates of parameters of the two-pool model for magnetization-transfer in tissue. The goal of this study was to evaluate the reproducibility of quantitative magnetization-transfer imaging parameter estimates in healthy subjects. Magnetization-transfer-weighted and T(1) relaxometry data were acquired in five healthy subjects at multiple time points, and the variability of the resulting fitted magnetization-transfer parameters was evaluated. The impact of subsampling the magnetization-transfer data and correcting field inhomogeneities was also evaluated. The key parameters measured in this study had an average variability, across time points, of 4.7% for the relative size of the restricted pool (F), 7.3% for the forward exchange constant (k(f)), 1.9% for the free pool spin-lattice relaxation constant (R(1f)), 4.5% for the T(2) of the free pool (T(2f)), and 2.3% for the T(2) of the restricted pool (T(2r)). Our findings show that serial quantitative magnetization-transfer imaging experiments can be performed reliably, with good reproducibility of the model parameter estimates, and demonstrate the reproducibility of acquisition schemes with fewer magnetization-transfer contrasts. This establishes the feasibility of this technique for monitoring patients affected by degenerative white matter diseases while providing critical data to estimate the statistical power of such studies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».