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Enregistrement W2045048217 · doi:10.1002/jmri.20685

Adaptive bilateral breast MRI using projection reconstruction time‐resolved imaging of contrast kinetics

2006· article· en· W2045048217 sur OpenAlexaff
Elizabeth Ramsay, Petrina A. Causer, Kylie Hill, Donald B. Plewes

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamic contrast-enhanced MRIBreast MRIDynamic contrastImage qualityProjection (relational algebra)Dynamic imagingContrast (vision)Cartesian coordinate systemSagittal planeComputer scienceReal-time MRIBreast imagingTemporal resolutionImage resolutionIterative reconstructionNuclear medicineComputer visionMagnetic resonance imagingMedicineRadiologyImage processingMathematicsBreast cancerPhysicsImage (mathematics)MammographyAlgorithmOpticsDigital image processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To introduce a bilateral implementation of an adaptive imaging technique in which both dynamic and high resolution breast MR images are acquired simultaneously. MATERIALS AND METHODS: Adaptive three-dimensional bilateral breast imaging in the sagittal plane was achieved by combining two elements: a projection reconstruction time-resolved imaging of contrast kinetics (PR-TRICKS) k-space trajectory and a slab interleaved sequence that imaged alternate breasts every TR. A pilot study was performed to evaluate image quality and contrast uptake behavior, using eight patients with previously identified benign lesions. RESULTS: Adaptive reconstruction demonstrated breast lesions in all eight women with similar image quality and signal-to-noise ratio (SNR) to Cartesian images with comparable imaging parameters. Contrast enhancement curves covering the entire postinjection time period were obtained from the dynamic images and in one case compared to previous enhancement profiles from a conventional Cartesian trajectory. CONCLUSION: Bilateral dynamic and high spatial resolution images with high SNR can be achieved in a clinically feasible manner, providing both kinetic and morphologic analysis with a single data set. This may obviate the need for multiple MRI examinations for a thorough breast MRI workup.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations19
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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