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Enregistrement W2135448062 · doi:10.1002/jmri.22450

Prostate T<sub>1</sub> quantification using a magnetization‐prepared spiral technique

2011· article· en· W2135448062 sur OpenAlexaff
Warren D. Foltz, Masoom A. Haider, Peter Chung, Andrew Bayley, Charles Catton, Venkat Ramanan, David A. Jaffray, Graham A. Wright, Cynthia Ménard

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoxelMultisliceSpiral (railway)Nuclear medicineMagnetic resonance imagingNuclear magnetic resonanceContrast (vision)Prostate cancerMedicineMaterials sciencePhysicsRadiologyMathematicsOpticsCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To adapt a magnetization-prepared spiral imaging technique, termed T1prep, for time-efficient radiofrequency (RF)-insensitive prostate T(1) quantification at 1.5 T and evaluate signal-to-noise ratio (SNR) limits to voxel-based versus subregion analysis. MATERIALS AND METHODS: A magnetization-prepared spiral imaging technique was adapted for robust T(1) contrast development, multislice imaging within 5 minutes, and data regression to a monoexponential decay. In vitro testing evaluated RF insensitivity of the multislice acquisition plus method accuracy. A pilot study was performed in 15 patients with low or intermediate risk localized prostate cancer. RESULTS: The multislice design displayed excellent RF insensitivity (<1% error for RF mistunings to ± 20%) and accuracy (within 3% of gold standard for T(1) values between 140 and 2100 msec). A clinical pilot study reported significantly reduced T(1) from PZ to CG to tumor subregions (PZ: 1421 ± 168 msec, n = 11; CG: 1314 ± 49 msec, n = 13; 1246 ± 68 msec, n = 8). SNR measurements identified an inappropriateness of voxel-based analysis. CONCLUSION: T1prep can quantify prostate T(1) as an adjunct measure for quantitative perfusion measurements and longitudinal treatment response monitoring. Intrapatient heterogeneities support T(1) assessment within individual patients. SNR calculations will support a transition to voxel-based analysis in future trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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