Pixel-by-Pixel Comparison of Volume Transfer Constant and Estimates of Cerebral Blood Volume from Dynamic Contrast-Enhanced and Dynamic Susceptibility Contrast-Enhanced MR Imaging in High-Grade Gliomas
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Estimates of blood volume and volume transfer constant are parameters commonly used to characterize hemodynamic properties of brain lesions. The purposes of this study were to compare values of volume transfer constant and estimates of blood volume in high-grade gliomas on a pixel-by-pixel basis to comprehend whether they provide different information and to compare estimates of blood volume obtained by dynamic contrast-enhanced MR imaging and dynamic susceptibility contrast-enhanced MR imaging. MATERIALS AND METHODS: Thirty-two patients with biopsy-proved grade IV gliomas underwent dynamic contrast-enhanced MR imaging and dynamic susceptibility contrast-enhanced MR imaging, and parametric maps of volume transfer constant, plasma volume, and CBV maps were calculated. The Spearman rank correlation coefficients among matching values of CBV, volume transfer constant, and plasma volume were calculated on a pixel-by-pixel basis. Comparison of median values of normalized CBV and plasma volume was performed. RESULTS: Weak-but-significant correlation (P < .001) was noted for all comparisons. Spearman rank correlation coefficients were as follows: volume transfer constant versus CBV, ρ = 0.113; volume transfer constant versus plasma volume, ρ = 0.256; CBV versus plasma volume, ρ = 0.382. We found a statistically significant difference (P < .001) for the estimates of blood volume obtained by using dynamic contrast-enhanced MR imaging (mean normalized plasma volume, 13.89 ± 11.25) and dynamic susceptibility contrast-enhanced MR imaging (mean normalized CBV, 4.37 ± 4.04). CONCLUSIONS: The finding of a very weak correlation between estimates of microvascular density and volume transfer constant suggests that they provide different information. Estimates of blood volume obtained by using dynamic contrast-enhanced MR imaging are significantly higher than those obtained by dynamic susceptibility contrast-enhanced MR imaging in human gliomas, most likely due to the effect of contrast leakage.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».