Modeling the residue function in DSC‐MRI simulations: Analytical approximation to in vivo data
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: An exponential residue function is commonly used in numerical simulations to assess the accuracy of perfusion quantification using dynamic susceptibility contrast (DSC) MRI. Although this might be a reasonable assumption for normal tissue, microvascular hemodynamics are likely to be significantly altered in pathology. Thus the exponential function may no longer be appropriate and the estimated accuracy of DSC-MRI quantification might be inappropriate. The purpose of this study was to characterize in vivo residue function variations in normal and infarcted tissue in a chronic atherosclerotic disease cohort, and to find the most appropriate model for use in DSC simulations. METHODS: Residue functions were measured in vivo in patients with atherosclerotic disease using a nonparametric Control Point Interpolation method, which has been shown to provide a robust characterization of the shape of the residue function. The observed residue functions were approximated with five commonly used analytical expressions: exponential, bi-exponential, Lorentzian, and Fermi functions, and a previously proposed Vascular Model. RESULTS: The lowest error was found with the bi-exponential function approximations to the in vivo residue functions from both normal and infarcted tissue. CONCLUSION: A bi-exponential model should therefore be used in future numerical simulations of DSC-MRI instead of the exponential function.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».