Arterial Spin-Labeling Parameters Influence Signal Variability and Estimated Regional Relative Cerebral Blood Flow in Normal Aging and Mild Cognitive Impairment: FAIR versus PICORE Techniques
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Arterial spin-labeling is a noninvasive method to map cerebral blood flow, which might be useful for early diagnosis of neurodegenerative diseases. We directly compared 2 arterial spin-labeling techniques in healthy elderly controls and individuals with mild cognitive impairment. MATERIALS AND METHODS: This prospective study was approved by the local ethics committee and included 198 consecutive healthy controls (mean age, 73.65 ± 4.02 years) and 43 subjects with mild cognitive impairment (mean age, 73.38 ± 5.85 years). Two pulsed arterial spin-labeling sequences were performed at 3T: proximal inversion with a control for off-resonance effects (PICORE) and flow-sensitive alternating inversion recovery technique (FAIR). Relative cerebral blood flow maps were calculated by using commercial software and standard parameters. Data analysis included spatial normalization of gray matter-corrected relative CBF maps, whole-brain average, and voxelwise comparison of both arterial spin-labeling sequences. RESULTS: Overall, FAIR yielded higher relative CBF values compared with PICORE (controls, 32.7 ± 7.1 versus 30.0 ± 13.1 mL/min/100 g, P = .05; mild cognitive impairment, 29.8 ± 5.4 versus 26.2 ± 8.6 mL/min/100 g, P < .05; all, 32.2 ± 6.8 versus 29.3 ± 12.3 mL/min/100 g, P < .05). FAIR had lower variability (controls, 36.2% versus 68.8%, P < .00001; mild cognitive impairment, 18.9% versus 22.9%, P < .0001; all, 34.4% versus 64.9% P < .00001). The detailed voxelwise analysis revealed a higher signal for FAIR, notably in both convexities, while PICORE had higher signal predominantly in deep cerebral regions. CONCLUSIONS: Overall, FAIR had higher estimated relative CBF and lower interindividual variability than PICORE. In more detail, there were regional differences between both arterial spin-labeling sequences. In summary, these results highlight the need to calibrate arterial spin-labeling sequences.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».