Can 3T MR Angiography Replace DSA for the Identification of Arteries Feeding Intracranial Meningiomas?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: For identifying the arterial feeders of meningiomas, the usefulness of 3D TOF MRA at 3T has not been systematically investigated. This study was intended to assess whether unenhanced 3D TOF MRA at 3T can replace DSA for the identification of arteries feeding intracranial meningiomas and whether it is useful for assessing their dural attachment. MATERIALS AND METHODS: Twenty-one consecutive patients with intracranial meningiomas (18 women, 3 men; aged 42-77 years, mean 57 years) underwent DSA, conventional MR imaging, and 3D TOF MRA. Two neuroradiologists independently evaluated the primary and secondary feeders of each tumor on maximum-intensity-projection and source MRA images. They also identified the location of dural attachments based on information from MR imaging/MRA images. Interobserver and intermodality agreement was determined by calculating the κ coefficient. RESULTS: For the identification of primary and secondary feeders on MRA images, interobserver agreement was very good (κ=0.83; 95% CI, 0.66-1.00) and moderate (κ=0.58; 95% CI, 0.34-0.82) and intermodality agreement (consensus reading of MRA versus DSA findings) was excellent (κ=0.94; 95% CI, 0.84-1.00) and good (κ=0.72; 95% CI, 0.51-0.93), respectively. With respect to the dural attachment of meningiomas, interobserver agreement was very good (κ=0.95; 95% CI, 0.84-1.00). The agreement in the diagnosis between MR imaging/MRA and surgery was excellent (κ=1.00). CONCLUSIONS: Unenhanced 3D TOF MRA at 3T cannot at present supplant DSA for the identification of the feeding arteries of intracranial meningiomas. This information may be useful for evaluating their dural attachment.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».