<i>T</i><sub>1</sub> measurement of flowing blood and arterial input function determination for quantitative 3D <i>T</i><sub>1</sub>‐weighted DCE‐MRI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To propose a simple, accurate method for measuring T(1) in flowing blood and the arterial input function (AIF), and to evaluate the impact on dynamic contrast-enhanced MRI (DCE-MRI) quantification of pharmacokinetic parameters. MATERIALS AND METHODS: A total of 10 rabbits were scanned at 1.5 Tesla and administered a bolus of Gadomer. Preinjection T(1) and AIF measurements were acquired in the iliac arteries using a rapid three-dimensional (3D) spoiled gradient recalled echo (SPGR) approach. Correction was made for imperfect B(1) fields, in-flow, and partial volume effects. DCE-MRI parameters blood volume (v(b)) and endothelial transfer constant (K(trans)) in resting skeletal muscle were estimated from pharmacokinetic analysis using individually measured AIFs. Literature comparisons were made to assess accuracy. RESULTS: Blood T(1) was more accurate and precise after correction for B(1) and partial volume errors (1267 +/- 72 msec). Measured AIFs followed reported biexponential decay characteristics for Gadomer clearance in rabbits. Parameters v(b) (2.47 +/- 0.65%) and K(trans) (3.6 +/- 1.0 x 10(-3) minute(-1)) derived from AIFs based on corrected blood T(1)s were more reproducible and in better agreement with literature values. CONCLUSION: The proposed method enables accurate in vivo blood T(1) and AIF measurements and can be easily implemented in a range of DCE-MRI applications to improve both the accuracy and reproducibility of pharmacokinetic parameters.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle