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Enregistrement W2492292436 · doi:10.1002/nbm.3580

A rapid inversion technique for the measurement of longitudinal relaxation times of brain metabolites: application to lactate in high‐grade gliomas at 3 T

2016· article· en· W2492292436 sur OpenAlexaff
Karl Landheer, Arjun Sahgal, Sten Myrehaug, Albert P. Chen, Charles H. Cunningham, Simon J. Graham

Notice bibliographique

RevueNMR in Biomedicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensGeneral Electric (Canada)University of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInversion (geology)T2 relaxationMathematicsAnalytical Chemistry (journal)GliomaNuclear magnetic resonanceChemistryStatisticsPhysicsChromatographyBiologyMedicineMagnetic resonance imagingGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to develop a time-efficient inversion technique to measure the T1 relaxation time of the methyl group of lactate (Lac) in the presence of contaminating lipids and to measure T1 at 3 T in a cohort of primary high-grade gliomas. Three numerically optimized inversion times (TIs) were chosen to minimize the expected error in T1 estimates for a given input total scan duration (set to be 30 min). A two-cycle spectral editing scheme was used to suppress contaminating lipids. The T1 values were then estimated from least-squares fitting of signal measurements versus TI. Lac T1 was estimated as 2000 ± 280 ms. After correcting for T1 (and T2 from literature values), the mean absolute Lac concentration was estimated as 4.3 ± 2.6 mm. The technique developed agrees with the results obtained by standard inversion recovery and can be used to provide rapid T1 estimates of other spectral components as required. Lac T1 exhibits similar variations to other major metabolites observable by MRS in high-grade gliomas. The T1 estimate provided here will be useful for future MRS studies wishing to report relaxation-corrected estimates of Lac concentration as an objective tumor biomarker. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,880
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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