Temporal resolution and SNR requirements for accurate DCE‐MRI data analysis using the AATH model
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic contrast-enhanced MRI has been used in conjunction with tracer kinetics modeling in a wide range of tissues for treatment monitoring, oncology drug development, and investigation of disease processes. Accurate measurement of model parameters relies on acquiring data with high temporal resolution and low noise, particularly for models with large numbers of free parameters, such as the adiabatic approximation to the tissue homogeneity model for separate measurements of blood flow and vessel permeability. In this simulation study, accuracy of the adiabatic approximation to the tissue homogeneity model was investigated, examining the effects of temporal resolution, noise levels, and error in the measured arterial input function. A temporal resolution of 1.5 s and high SNR (noise sd = 0.05) were found to ensure minimal bias (<5%) in all four model parameters (extraction fraction, blood flow, mean transit time, and extravascular extracellular volume), and the sampling interval can be relaxed to 6 s, if the transit time need not be measured accurately (bias becomes >10%). A 10% error in the measured height of the arterial input function first pass peak resulted in an error of at most 10% in each model parameter.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».