Magnetic Resonance Imaging and Computed Tomography of the Brain—50 Years of Innovation, With a Focus on the Future
Notice bibliographique
Résumé
This review focuses specifically on the developments in brain imaging, as opposed to the spine, and specifically conventional, clinical, cross-sectional imaging, looking primarily at advances in magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography (CT). These fields are viewed from a perspective of landmark publications in the last 50 years and subsequently more in depth using sentinel publications from the last 5 years. It is also written from a personal perspective, with the authors having witnessed the evolution of both fields from their initial clinical introduction to their current state. Both CT and MRI have made tremendous advances during this time, regarding not only sensitivity and spatial resolution, but also in terms of the speed of image acquisition. Advances in CT in recent years have focused in part on reduced radiation dose, an important topic for the years to come. Magnetic resonance imaging has seen the development of a plethora of scan techniques, with marked superiority to CT in terms of tissue contrast due to the many parameters that can be assessed, and their intrinsic sensitivity. Future advances in MRI for clinical practice will likely focus both on new acquisition techniques that offer advances in speed and resolution, for example, simultaneous multislice imaging and data sparsity, and on standardization and further automation of image acquisition and analysis. Functional imaging techniques including specifically perfusion and functional magnetic resonance imaging will be further integrated into the workflow to provide pathophysiologic information that influence differential diagnosis, assist treatment decision and planning, and identify and follow treatment-related changes.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».