Susceptibility-Weighted Imaging is More Reliable Than T2*-Weighted Gradient-Recalled Echo MRI for Detecting Microbleeds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: We investigated the sensitivity and reliability of MRI susceptibility-weighted imaging (SWI) compared with routine MRI T2*-weighted gradient-recalled echo (GRE) for cerebral microbleed (CMB) detection. METHODS: We used data from a prospective study of cerebral amyloid angiopathy (n=9; mean age, 71±8.3) and healthy non-cerebral amyloid angiopathy controls (n=22; mean age, 68±6.3). Three raters (labeled 1, 2, and 3) independently interpreted the GRE and SWI sequences (using the phase-filtered magnitude image) blinded to clinical information. RESULTS: In 9 cerebral amyloid angiopathy cases, the raters identified 1146 total CMBs on GRE and 1432 CMBs on SWI. In 22 healthy control subjects, the raters identified ≥1 CMBs in 6/22 on GRE (total 9 CMBs) and 5/22 on SWI (total 19 CMBs). Among cerebral amyloid angiopathy cases, the reliability between raters for CMB counts was good for SWI (intraclass correlation coefficient, 0.87) but only moderate for GRE (intraclass correlation coefficient, 0.52). In controls, agreement on the presence or absence of CMBs in controls was moderate to good on both SWI (κ coefficient ranged from 0.57 to 0.74 across the 3 combinations of rater pairs) and GRE (κ range, 0.31 to 0.70). A review of 114 hypointensities identified as possible CMBs indicated that increased detection and reliability on SWI was related to both increased contrast and higher resolution, allowing better discrimination of CMBs from the background and better anatomic differentiation from pial vessels. CONCLUSIONS: SWI confers greater reliability as well as greater sensitivity for CMB detection compared with GRE, and should be the preferred sequence for quantifying CMB counts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle