Whole-Body MR Imaging in Children: Principles, Technique, Current Applications, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
In whole-body magnetic resonance (MR) imaging, the entire body from the vertex to the toes is imaged in one or more planes with one or multiple sequences to allow evaluation of multisystem diseases in a single examination. Whole-body MR imaging is particularly useful for examining children because it does not involve exposure to radiation and allows a complete work-up for disease staging within a single session of sedation or anesthesia. At whole-body MR imaging with a sliding table platform, a body coil may be used, but the resultant images have a low signal-to-noise ratio (SNR) and low resolution; use of a combination of phased-array coils results in images with an improved SNR and higher resolution. As whole-body MR imaging techniques undergo further refinement, the role of the modality in oncologic and nononcologic imaging continues to expand. Its use in the staging of lymphoma and other malignancies has been studied extensively. Whole-body MR imaging does not provide functional information and cannot yet be used to differentiate benign from malignant lymphadenopathy. However, whole-body MR imaging performed with integrated diffusion-weighted sequences may complement or replace positron emission tomography, which involves substantial radiation exposure. Other promising avenues for future research include whole-body MR imaging at 3 T and the combination of molecular imaging or positron emission tomography with whole-body MR imaging.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».