Minimum detectable difference of MR diffusion maps in acute ischemic stroke
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the minimum detectable difference (MDD) and investigate variability of region-of-interest (ROI) analysis of apparent diffusion coefficient (ADC) and fractional anisotropy (FA) in acute ischemic stroke. MATERIALS AND METHODS: Ten patients with acute stroke (<24 hours) and moderate-to-large infarcts were imaged using a fast diffusion tensor technique. Four observers repeated three trials, during which each of two ROI types (free-hand polygon and ellipse) were drawn in white and gray matter (WM and GM) on FA and ADC maps. Analysis-of-variance techniques examined tissue and ROI type effects as well as inter- and intraobserver variability. F-tests examined the variability differences between ROI types. RESULTS: The MDD for ADC was 0.160 x 10(-3) mm(2) s(-1) in WM and 0.212 x 10(-3) mm(2) s(-1) in GM. The FA MDD was 0.19 in WM and 0.10 in GM. Tissue but not ROI type affected the mean values for both ADC and FA maps. Intraobserver reliability was substantial, while interobserver reliability was poor-to-moderate. No variability differences were found by ROI types. CONCLUSION: The MDD for WM and GM in normal and ischemic tissue were calculated. Inter- and intraobserver variability and tissue type affect ROI analysis of ADC and FA maps.
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 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 | 0,003 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».