Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: One disadvantage of magnetic resonance imaging (MRI) is the inability to adequately image the lungs. Recent advances in hyperpolarized gas technology [e.g., helium-3 ((3)He) and xenon-129 ((129)Xe)] have changed this. However, the required technology is expensive and often needing extra physics or engineering staff. Hence there is considerable interest in developing (1)H (proton)-based MRI approaches that can be readily implemented on standard clinical systems. Thus, the purpose of this work was to compare a newly developed free breathing proton-based MR lung imaging method to that of a standard gadolinium (Gd) based perfusion approach. METHODS: Healthy volunteers [10] were scanned using a 3-T MRI with 8 parallel receivers, and a cardiac gated fast spin echo (FSE) sequence. Acquisition was cardiac triggered, with different time delays incremented to cover the entire cardiac cycle. Image k-space was filled rectilinearly. But to reduce motion artefacts k-space was retrospectively sorted using the minimal variance algorithm (MVA), based on physiologic data recorded from both the respiratory bellows and electrocardiogram (ECG). Resorted and reconstructed FSE images were compared to contrast enhanced lung images, obtained following intravenous injection of Gd-DTPA-BMA. RESULTS: Biphasic variation in FSE lung signal intensity was observed across the cardiac cycle with a maximal signal change following rapid cardiac ejection (between S and T waves), and following rapid isovolumetric relaxation. A difference image between systolic and diastolic states in the cardiac cycle resulted in images with improved lung contrast to noise ratio (CNR). FSE image intensity was uniform over lung parenchyma while Gd-based enhancement of spoiled gradient recalled echo (SPGR) images showed gravitational dependence. CONCLUSIONS: Here we show how 1H-MR images of lung can be obtained during free breathing. The image contrast obtained during this approach is likely the result of flow and oxygen modulation during the cardiac cycle. This free breathing method provides lung images comparable to those obtained using Gd-enhancement. Besides having the advantage of free breathing, this approach doesn't require any Gd-contrast or suffer from methodological problems associated with perfusion (e.g., poor bolus timing). However, as gravitational differences typically observed in lung perfusion are not visible with this method it is not providing exclusive microvascular perfusion information.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».