Evaluating quantitative approaches to dynamic susceptibility contrast MRI among carotid endarterectomy patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate two dynamic susceptibility contrast (DSC) quantification methods in symptomatic carotid artery disease patients undergoing carotid endarterectomy (CEA) surgery by comparing methods directly and assessing the reliability of each method in the hemisphere contralateral to surgery. MATERIALS AND METHODS: Absolute cerebral blood flow (CBF) and volume (CBV) was calculated in putamen and sensorimotor gray matter of 17 patients using two methods: 1) The Bookend method that scales relative DSC images to CBV values calculated from the ratio of pre- and postcontrast T1-weighted images, and 2) the Tail-scaling method that uses the ratio of area under the tails of the venous and arterial concentration time-courses to scale the DSC images. RESULTS: There was a positive correlation between the methods with significant correlation post-CEA (P < 0.035). Intersession correlation was greater when using the Tail-scaling method contralateral to surgery (P < 0.004). CONCLUSION: We have demonstrated correlation between methods that is significant after surgery and have found that the Tail-scaling method produces better test-retest reliability than our implementation of the Bookend method. Results from this study suggest that DSC has the potential to measure hemodynamic changes after endarterectomy and future work is required to establish clinical value.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».