Sci‐Fri AM: MRI and Diagnostic Imaging ‐ 03: The influence of sampling percentage in deformable registration on kinetic model analysis results in DCE‐MRI of the breast
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Dynamic contrast enhanced (DCE) MRI is applied extensively for diagnosis and treatment monitoring of breast cancer. However, patient motion can introduce artificial variation in the signal enhancement curves. Non‐rigid registration can improve the curves but computation time can be long. Reducing the percentage of the image sampled (PS) can reduce time at the theoretical cost of registration accuracy. This work investigates the influence of PS on kinetic model analysis results and goodness‐of‐fit. Methods: DCE images were acquired using a 3T Siemens Biograph mMR. Deformable registration was performed on one patient dataset with 3Dslicer using PS values of 5, 20, and 100%. For three regions of interest within the tumor, tissue contrast agent concentration values versus time were generated and analyzed using the TOFTS pharmacokinetic model. Model parameters, their 95% confidence intervals and the coefficients of variation (CV), which served as a measure of goodness of fit, were recorded. Results: Computation time was approximately 16, 8, and 4 minutes/image for 100, 20, and 5 PS. The CV decreased following registration and there was a trend of decreasing CV with increasing PS. However, no differences in parameter values obtained with 100% PS and parameters values obtained with lower PS were observed. Substantial differences were found between parameter values obtained with versus without registration Conclusions: Increasing PS led to improved goodness‐of‐fit for the kinetic model analysis, at the expense of substantially increased computation time. However, this improved fit did not appear to influence parameter values for this patient.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».