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Enregistrement W2035109599 · doi:10.1002/mrm.22253

Determination of the venous output function from MR signal phase: Feasibility for quantitative DCE-MRI in human brain

2010· article· en· W2035109599 sur OpenAlexaff
Claire Foottit, Greg O. Cron, Matthew J. Hogan, Thanh Nguyen, I Cameron

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa HospitalCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperior sagittal sinusImaging phantomSagittal planeMagnetic resonance imagingPartial volumeBiomedical engineeringNuclear medicinePhysicsMedicineRadiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For dynamic contrast-enhanced MRI studies in the human brain, it is useful to measure the venous output function (VOF). The purpose of this work was to explore the feasibility of measuring the VOF using the MR signal phase (in absolute units of gadolinium concentration) in the superior sagittal sinus. Phantom experiments were performed to validate the technique for different superior sagittal sinus angles (theta = 0-48 degrees relative to the main magnetic field), different curvatures (straight or radius = 45 mm), and different spatial resolutions (2.2-5.5 mm, to study partial-volume effects). Additionally, the technique was tested on three patients. The phantom experimental results (echo time = 5.5 ms, theta <or= 21 degrees) agreed with theoretical predictions to within 10%. For the patient studies, the measured VOFs had reasonable amplitude and shape characteristics and the patients' superior sagittal sinus angles (<15 degrees) and curvatures (radii approximately 40 mm) were within the range explored with phantoms. Our results suggest that partial-volume contributions to the VOF will be <5% and that the VOF can be evaluated in vivo to within 10% error. In conclusion, it is highly feasible to use MR signal phase to measure the VOF in the superior sagittal sinus for human dynamic contrast-enhanced MRI.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeObservationnel
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

Citations40
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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