Fat-suppressed t2* sequences for routine 3.0-tesla lumbar spine magnetic resonance imaging: a preliminary report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clear depiction of the ligamentum flavum on routine lumbar magnetic resonance imaging (MRI) is essential in accurately describing the extent of degenerative disease. In routine, noncontrast evaluations, focal fatty deposition or hemangiomas can be difficult to distinguish from malignant foci on fast spin-echo (FSE) T2-weighted images. PURPOSE: To describe the use of T2* fast field echo (T2FFE) in combination with spectral presaturation inversion recovery (SPIR) fat suppression for noncontrast, routine lumbar spine outpatient MR imaging at 3.0 Tesla (3T). MATERIAL AND METHODS: An axial gradient echo (GE) T2FFE sequence was combined with SPIR fat suppression (T2FFE-SPIR), via a 3T Philips Intera (Philips Medical Systems, Best, The Netherlands) scanner, and added to the routine, noncontrast lumbar MRI examinations, which included sagittal FSE T1-weighted (T1WI), T2-weighted (T2WI), short-tau inversion recovery (STIR), and axial FSE T2WI. The sequence was performed in over 500 patients over a 1-year period, without intravenous contrast, and with slice thickness and planes of section identical to the axial FSE T1WI and T2WI images. The sequence typically lasted about 4.5-6 min. RESULTS: The use of T2FFE-SPIR enabled visualization of the ligamentum flavum in degenerative disease, and the exclusion of focal fatty lesions on FSE T2WI. Other benefits included: the identification of malignant foci, the uncommon detection of hemorrhage, and the elimination of spurious flow voids. Several brief examples are provided to demonstrate the utility of this technique. CONCLUSION: The addition of T2FFE-SPIR to routine, noncontrast protocols in outpatients could provide further confidence in the visualization of the ligamentum flavum in degenerative disease, and can exclude malignancy in T2-bright areas of focal fatty marrow. Larger studies would be helpful to evaluate the accuracy of this technique versus FSE techniques in depicting degenerative, malignant, or inflammatory disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».