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Enregistrement W2469688110 · doi:10.1371/journal.pone.0163071

Regional Reproducibility of BOLD Calibration Parameter M, OEF and Resting-State CMRO2 Measurements with QUO2 MRI

2016· article· en· W2469688110 sur OpenAlexafffund
Isabelle Lajoie, Felipe B. Tancredi, Richard D. Hoge

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCanada Foundation for InnovationQuébec Consortium for Drug Discovery
Mots-clésReproducibilityCalibrationNuclear medicineHyperoxiaRepeatabilityNuclear magnetic resonanceHypercapniaPhysicsBiomedical engineeringMedicineOxygenStatisticsMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current generation of calibrated MRI methods goes beyond simple localization of task-related responses to allow the mapping of resting-state cerebral metabolic rate of oxygen (CMRO2) in micromolar units and estimation of oxygen extraction fraction (OEF). Prior to the adoption of such techniques in neuroscience research applications, knowledge about the precision and accuracy of absolute estimates of CMRO2 and OEF is crucial and remains unexplored to this day. In this study, we addressed the question of methodological precision by assessing the regional inter-subject variance and intra-subject reproducibility of the BOLD calibration parameter M, OEF, O2 delivery and absolute CMRO2 estimates derived from a state-of-the-art calibrated BOLD technique, the QUantitative O2 (QUO2) approach. We acquired simultaneous measurements of CBF and R2* at rest and during periods of hypercapnia (HC) and hyperoxia (HO) on two separate scan sessions within 24 hours using a clinical 3 T MRI scanner. Maps of M, OEF, oxygen delivery and CMRO2, were estimated from the measured end-tidal O2, CBF0, CBFHC/HO and R2*HC/HO. Variability was assessed by computing the between-subject coefficients of variation (bwCV) and within-subject CV (wsCV) in seven ROIs. All tests GM-averaged values of CBF0, M, OEF, O2 delivery and CMRO2 were: 49.5 ± 6.4 mL/100 g/min, 4.69 ± 0.91%, 0.37 ± 0.06, 377 ± 51 μmol/100 g/min and 143 ± 34 μmol/100 g/min respectively. The variability of parameter estimates was found to be the lowest when averaged throughout all GM, with general trends toward higher CVs when averaged over smaller regions. Among the MRI measurements, the most reproducible across scans was R2*0 (wsCVGM = 0.33%) along with CBF0 (wsCVGM = 3.88%) and R2*HC (wsCVGM = 6.7%). CBFHC and R2*HO were found to have a higher intra-subject variability (wsCVGM = 22.4% and wsCVGM = 16% respectively), which is likely due to propagation of random measurement errors, especially for CBFHC due to the low contrast-to-noise ratio intrinsic to ASL. Reproducibility of the QUO2 derived estimates were computed, yielding a GM intra-subject reproducibility of 3.87% for O2 delivery, 16.8% for the M value, 13.6% for OEF and 15.2% for CMRO2. Although these results focus on the precision of the QUO2 method, rather than the accuracy, the information will be useful for calculation of statistical power in future validation studies and ultimately for research applications of the method. The higher test-retest variability for the more extensively modeled parameters (M, OEF, and CMRO2) highlights the need for further improvement of acquisition methods to reduce noise levels.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,166 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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