Quantification of Trapped Gas with CT and<sup>3</sup>He MR Imaging in a Porcine Model of Isolated Airway Obstruction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To quantify regional gas trapping in the lung by using computed tomographic (CT)-determined specific gas volume and hyperpolarized helium 3 ((3)He) magnetic resonance (MR) imaging in a porcine model of airway obstruction. MATERIALS AND METHODS: Four porcine lungs were removed after sacrifice for unrelated cardiac experiments, for which animal studies approval was obtained. Dynamic expiratory thin-section CT and (3)He MR imaging were performed during passive deflation from total lung capacity after obstructions were created with inverted one-way endobronchial exit valves in segmental or lobar bronchi to produce identifiable regions of trapped gas. Changes in specific gas volume were assessed from CT data for defined regions of interest within and outside of obstructed segments and for entire lobes. Helium 3 data were analyzed according to the corresponding regional signal reduction during expiration, compared with the total magnetic moment at each time point. RESULTS: In 4.5 seconds of free collapse, volume decreased by 6% +/- 2 (standard error) and 53% +/- 3, respectively, in trapped-gas lobes and in unobstructed regions (P < .0001). Specific gas volume changed by 6% +/- 2 in areas of trapped gas and decreased by 56% +/- 3 in unobstructed regions, from 3.4 mL/g +/- 0.2 to 1.5 mL/g +/- 0.1 (P < .0001). The (3)He signal intensity decreased by 25% +/- 6 and 71% +/- 3, respectively, in trapped-gas and normal regions (P = .0008). In unobstructed regions, the percentage decreases in specific gas volume and (3)He signal intensity were not statistically different from one another (P = .89). CONCLUSION: The results obtained from the model of gas trapping demonstrate that CT-determined specific gas volume and (3)He MR imaging can help identify and quantify the extent of regional trapped gas in explanted porcine lungs.
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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) | 0,000 | 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 ».