T<sub>1</sub> independent, T<sub>2</sub><sup>*</sup> corrected chemical shift based fat–water separation with multi‐peak fat spectral modeling is an accurate and precise measure of hepatic steatosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the precision and accuracy of hepatic fat-fraction measured with a chemical shift-based MRI fat-water separation method, using single-voxel MR spectroscopy (MRS) as a reference standard. MATERIALS AND METHODS: In 42 patients, two repeated measurements were made using a T(1) -independent, T 2*-corrected chemical shift-based fat-water separation method with multi-peak spectral modeling of fat, and T(2) -corrected single voxel MR spectroscopy. Precision was assessed through calculation of Bland-Altman plots and concordance correlation intervals. Accuracy was assessed through linear regression between MRI and MRS. Sensitivity and specificity of MRI fat-fractions for diagnosis of steatosis using MRS as a reference standard were also calculated. RESULTS: Statistical analysis demonstrated excellent precision of MRI and MRS fat-fractions, indicated by 95% confidence intervals (units of absolute percent) of [-2.66%,2.64%] for single MRI ROI measurements, [-0.81%,0.80%] for averaged MRI ROI, and [-2.70%,2.87%] for single-voxel MRS. Linear regression between MRI and MRS indicated that the MRI method is highly accurate. Sensitivity and specificity for detection of steatosis using averaged MRI ROI were 100% and 94%, respectively. The relationship between hepatic fat-fraction and body mass index was examined. CONCLUSION: Fat-fraction measured with T(1) -independent T 2*-corrected MRI and multi-peak spectral modeling of fat is a highly precise and accurate method of quantifying hepatic steatosis.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».