<scp>USPIO</scp>‐related T1 and T2 mapping <scp>MRI</scp> of cartilage in a rabbit model of blood‐induced arthritis: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasmall paramagnetic iron oxide (USPIO)-enhanced MRI is promising for evaluating inflammation. The aims of this study were to investigate the effect of USPIO on cartilage T1 and T2 mapping, and to evaluate a proposed rapid vs. conventional T2 map method for imaging cartilage in a blood-induced arthritis model. Knees of nine arthritic (induction by intra-articular autologous blood injection) and six control rabbits were imaged over time (baseline, weeks 1, 5, 10) by 1.5 T MRI. All rabbits had USPIO (35-75 μmol Fe/kg)-enhanced MRI at each time point. T1 and T2 (conventional and rapid) maps and signal-to-noise ratios (SNR) were obtained pre- and post-USPIO administration. Cartilage biochemistry and histology were compared with MRI. Excellent correlations were noted between T1 map values and histologic scores at week 10 pre-USPIO (medial, r = 0.93, P = 0.0007; lateral, r = 0.87, P = 0.005) in the arthritic group, but not between T2 map and histology. Marginally and significant differences were observed between pre- and post-USPIO T2 values at weeks 5 (P = 0.06) and 10 (P = 0.02), but only with the administration of high USPIO doses in the arthritic group using the conventional method. No significant differences were noted between pre- and post-USPIO T1 values at any imaging time points. Cartilage T2 maps with short-TR and conventional protocols provided similar T2 values [(decreased trend)] (P > 0.05). Concomitant use of USPIO to T1 and T2 mapping of cartilage would not impair the identification of interval changes of T1 and T2 maps. Rapid T2 map provides similar results compared to conventional method, but its validation warrants further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».