Determination of detection sensitivity for cerebral microbleeds using susceptibility‐weighted imaging
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral microbleeds (CMBs) are small brain hemorrhages caused by the break down or structural abnormalities of small vessels of the brain. Owing to the paramagnetic properties of blood degradation products, CMBs can be detected in vivo using susceptibility-weighted imaging (SWI). SWI can be used not only to detect iron changes and CMBs, but also to differentiate them from calcifications, both of which may be important MR-based biomarkers for neurodegenerative diseases. Moreover, SWI can be used to quantify the iron in CMBs. SWI and gradient echo (GE) imaging are the two most common methods for the detection of iron deposition and CMBs. This study provides a comprehensive analysis of the number of voxels detected in the presence of a CMB on GE magnitude, phase and SWI composite images as a function of resolution, signal-to-noise ratio (SNR), TE, field strength and susceptibility using in silico experiments. Susceptibility maps were used to quantify the bias in the effective susceptibility value and to determine the optimal TE for CMB quantification. We observed a non-linear trend with susceptibility for CMB detection from the magnitude images, but a linear trend with susceptibility for CMB detection from the phase and SWI composite images. The optimal TE values for CMB quantification were found to be 3 ms at 7 T, 7 ms at 3 T and 14 ms at 1.5 T for a CMB of one voxel in diameter with an SNR of 20: 1. The simulations of signal loss and detectability were used to generate theoretical formulae for predictions. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».