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3D MR DSA: Effects of injection protocol and image masking

2000· article· en· W2034928043 sur OpenAlexaff
Richard Frayne, Thomas M. Grist, J. Shannon Swan, Dana C. Peters, Frank R. Korosec, Charles A. Mistretta

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésContrast (vision)SubtractionImage qualityDigital subtraction angiographyMasking (illustration)Volume (thermodynamics)Image subtractionNuclear medicineMagnetic resonance imagingMedicineContrast mediumRadiologyAngiographyImage (mathematics)Computer scienceMathematicsImage processingArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to investigate the effect on three-dimensional (3D) magnetic resonance digital subtraction angiography (MR DSA) images of various injection protocol parameters (ie, injection order, volume, and rate), as well as image masking. The pelves of 10 normal volunteers were scanned using seven different contrast agent volume/injection rate combinations. Subtraction of a precontrast mask image resulted in vascular image contrast improvements of between 4.0 and 7.7 times. Image quality and smaller vessel image contrast in the masked data decreased with increasing injection number. Data acquired with a high (0.150 mmol kg(-1)) volume yielded the highest quality images, although only small nonsignificant differences in image quality and large vessel conspicuity were found between images obtained using the high and medium (0.075 mmol kg(-1)) volumes. Images acquired with a low (0. 038 mmol kg(-1)) volume, while of lower image contrast, were judged to be of reasonable quality, especially when acquired as the first or second injection. Injection rate (1 ml s(-1), 2 ml s(-1), and 4 ml s(-1)) was not found to affect the images significantly, although selection of an injection rate that gave an injection duration of approximately 10 seconds tended to give better vascular image contrast. Based on these data, a series of escalating volumes for multi-injection examination is proposed. J. Magn. Reson. Imaging 2000;12:476-487.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,314

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeAutre devis
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

Citations45
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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