Quantification of Hepatic Steatosis with T1-independent, T2*-corrected MR Imaging with Spectral Modeling of Fat: Blinded Comparison with MR Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To prospectively compare an investigational version of a complex-based chemical shift-based fat fraction magnetic resonance (MR) imaging method with MR spectroscopy for the quantification of hepatic steatosis. MATERIALS AND METHODS: This study was approved by the institutional review board and was HIPAA compliant. Written informed consent was obtained before all studies. Fifty-five patients (31 women, 24 men; age range, 24-71 years) were prospectively imaged at 1.5 T with quantitative MR imaging and single-voxel MR spectroscopy, each within a single breath hold. The effects of T2 correction, spectral modeling of fat, and magnitude fitting for eddy current correction on fat quantification with MR imaging were investigated by reconstructing fat fraction images from the same source data with different combinations of error correction. Single-voxel T2-corrected MR spectroscopy was used to measure fat fraction and served as the reference standard. All MR spectroscopy data were postprocessed at a separate institution by an MR physicist who was blinded to MR imaging results. Fat fractions measured with MR imaging and MR spectroscopy were compared statistically to determine the correlation (r(2)), and the slope and intercept as measures of agreement between MR imaging and MR spectroscopy fat fraction measurements, to determine whether MR imaging can help quantify fat, and examine the importance of T2 correction, spectral modeling of fat, and eddy current correction. Two-sided t tests (significance level, P = .05) were used to determine whether estimated slopes and intercepts were significantly different from 1.0 and 0.0, respectively. Sensitivity and specificity for the classification of clinically significant steatosis were evaluated. RESULTS: Overall, there was excellent correlation between MR imaging and MR spectroscopy for all reconstruction combinations. However, agreement was only achieved when T2 correction, spectral modeling of fat, and magnitude fitting for eddy current correction were used (r(2) = 0.99; slope ± standard deviation = 1.00 ± 0.01, P = .77; intercept ± standard deviation = 0.2% ± 0.1, P = .19). CONCLUSION: T1-independent chemical shift-based water-fat separation MR imaging methods can accurately quantify fat over the entire liver, by using MR spectroscopy as the reference standard, when T2 correction, spectral modeling of fat, and eddy current correction methods are used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».