Comparison of pre- and postcontrast 3D time-of-flight MR angiography for the evaluation of distal intracranial branch occlusions in acute ischemic stroke.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Three-dimensional time-of-flight (TOF) MR angiography is used routinely in stroke workup to detect arterial occlusions, but a major drawback is its inadequate depiction of vessels with slow or in-plane flow. We hypothesized that the use of contrast-enhanced MR angiography improves delineation of vessels with diminished or absent flow on precontrast MR angiograms. METHODS: Pre- and postcontrast 3D TOF MR angiograms were acquired in 55 consecutive patients with acute stroke. Patency of 480 intracranial vessels was assessed on both the pre- and postcontrast angiograms. Diffusion-weighted (DW) and perfusion-weighted (PW) imaging data were also obtained and results correlated with those of pre- and postcontrast MR angiography. RESULTS: For 50 abnormal vessel segments seen on precontrast MR angiograms, postcontrast MR angiograms resulted in change in the vascular signal intensity in 70% (35 vessel segments); 94% of these changes showed a greater extent of vessel patency. Venous and soft-tissue contrast enhancement had no effect on assessment in 95% of all 480 vessels examined. Interobserver reliability was moderate, with postcontrast interpretation (kappa = 0.48) showing a slight improvement over precontrast interpretation (kappa = 0.41). Good agreement was found between the TOF results and the pooled DW and PW imaging results. CONCLUSIONS: Compared with precontrast 3D TOF MR angiograms, postcontrast 3D TOF angiograms improve assessment of intracranial vessel patency in acutely ischemic vascular territories. In some patients, an improved understanding of acute ischemic stroke was obtained by viewing the pre- and postcontrast images. Postcontrast MR angiography should be included in the MR evaluation of acute stroke.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 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 ».