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Enregistrement W2071944063 · doi:10.2463/mrms.4.27

Effect of Regional Tracer Delay on CBF in Healthy Subjects Measured with Dynamic Susceptibility Contrast-Enhanced MRI: Comparison with 15O-PET

2005· article· en· W2071944063 sur OpenAlexaff
Masanobu Ibaraki, Eku Shimosegawa, Hideto Toyoshima, Keiichi Ishigame, Hiroshi Ito, Kazuhiro Takahashi, Shuichi Miura, Iwao Kanno

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medical Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNuclear medicineCerebral blood flowWhite matterDeconvolutionPositron emission tomographyMagnetic resonance imagingPerfusion scanningPerfusionNuclear magnetic resonanceRadiologyInternal medicinePhysicsAlgorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Deconvolution based on truncated singular value decomposition (SVD deconvolution) is a promising method for measuring cerebral blood flow (CBF) with dynamic susceptibility contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DSC-MRI), but it has proved extremely sensitive to tracer delay. The purpose of this study was to investigate the effect of regional tracer delay on CBF determined by SVD deconvolution (SVD-CBF). SVD-CBFs with and without correction for the delay were compared with CBF measured by positron emission tomography (PET-CBF), which is regarded as the gold standard for quantification of CBF. METHODS: Perfusion MRI and PET were performed on seven healthy men. In the PET study, the CBF image was obtained with bolus injection of H2(15)O and continuous arterial sampling. In the DSC-MRI study with bolus injection of Gd-based contrast agent, dynamic perfusion data were obtained with a 1.5T scanner at 1-s intervals by means of gradient-echo echo-planar imaging. CBF was determined by the SVD deconvolution method with and without correction for the tracer delay. Region-of-interest measurements were obtained in the gray matter (cerebral cortex in the middle cerebral artery territory) and white matter (centrum semiovale). RESULTS: Tracer delay was significantly longer in white matter than in gray matter (1.45+/-0.61 s vs. 0.59+/-0.35 s, P<0.01). Correction for the delay increased SVD-CBF in the white matter and consequently reduced the gray-to-white SVD-CBF ratio. The uncorrected gray-to-white SVD-CBF ratio was significantly larger than that of PET-CBF (3.33+/-0.66 vs. 2.54+/-0.49, P<0.01). However, the gray-to-white delay-corrected SVD-CBF ratio did not differ significantly from that of PET-CBF (2.83+/-0.31 vs. 2.54+/-0.49, P=0.10). CONCLUSION: The tracer delay in DSC-MRI causes errors in CBF estimates, even in healthy persons, and therefore should be corrected for when delay-sensitive deconvolution, such as SVD deconvolution, is used.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations20
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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