In Vivo 3D High-Spatial-Resolution MR Imaging of Intraplaque Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To apply magnetic resonance (MR) imaging of intraplaque hemorrhage (IPH), as compared with histologic analysis as the reference standard, to detect T1 hyperintense intraplaque signal and to test the hypothesis that T1 hyperintense material represents blood products (methemoglobin). MATERIALS AND METHODS: Institutional review board approval and patient informed consent were obtained. Eleven patients undergoing carotid endarterectomy were examined with MR imaging of IPH, and MR images were assessed for T1 hyperintense intraplaque signal. A total of 160 images per patient were available for coregistration with corresponding histologic slices. Because of endarterectomy specimen size and degradation and processing artifacts, only 97 images were coregistered to corresponding histologic slices. A grid that consisted of 16 segments was overlaid on images for correlation of MR images and histologic slices. Only one of 16 segments was chosen randomly per slide and used in the analysis. Agreement between MR images and histologic slices was measured with the Cohen kappa statistic. RESULTS: Strong agreement was seen between MR images and histologic slices, with T1-weighted high signal intensity corresponding to hemorrhagic material (kappa = 0.7-0.8). There was a low 2% false-negative rate for the detection of hemorrhage on the basis of T1-weighted hyperintensity (two of 97 measured segments). The results of diagnostic tests for T1 hyperintense detection of hemorrhage were as follows: sensitivity of 100%, specificity of 80%, positive predictive value of 70%, and negative predictive value of 100% for reader 1 and sensitivity of 94%, specificity of 88%, positive predictive value of 78%, and negative predictive value of 97% for reader 2. CONCLUSION: With its high spatial resolution, MR imaging of IPH permits detection of plaque hemorrhage location, resulting in strong agreement between imaging and histologic findings.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».