Cellular‐interstitial water exchange and its effect on the determination of contrast agent concentration in vivo: Dynamic contrast‐enhanced MRI of human internal obturator muscle
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess the effects of cellular-interstitial water exchange on estimates of tracer kinetics parameters obtained using rapid dynamic contrast-enhanced (DCE) MRI. Data from the internal obturator muscle of six patients were examined using three models of water exchange: no exchange (NX), fast exchange limit (FXL), and intermediate rate (shutter-speed [SS]). In combination with additional multiple flip angle (FA) data, a full two-pool exchange model was also used. The results obtained using the NX model (transfer constant, K(trans) = 0.049 +/- 0.027 min(-1), apparent interstitial volume, v(e) = 0.14 +/- 0.04) were marginally higher than those obtained using the FXL model (K(trans) = 0.045 +/- 0.025 min(-1), v(e) = 0.13 +/- 0.04), but the error bars overlapped in two-thirds of these parameter estimate pairs. Estimates of K(trans) and v(e) obtained using the SS model exceeded those obtained using the NX model in half the patients, and many estimates, including all those of intracellular residence time of water, t(i), were imprecise. Results obtained using the full two-pool model fell between those obtained using FXL and NX models, and estimates of t(i) were also imprecise. The results suggest that data obtained using clinically relevant DCE-MRI are exchange-insensitive and unsuitable for the assessment of cellular-interstitial water exchange.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».