Sci‐Fri AM: MRI and Diagnostic Imaging ‐ 05: Comparison of Input Function Measurements from DCE and MOLLI
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic contrast‐enhanced (DCE)‐MRI is a technique for obtaining tissue hemodynamic information (e.g. tumours). Despite widespread clinical application of DCE‐MRI, the technique suffers from a lack of standardization and accuracy, especially with respect to the concentration‐versus‐time of gadolinium (Gd) in feeding arteries (the input function, IF). MR phase has a linear quantitative relationship with Gd concentration ([Gd]), making it ideal for measuring the first‐pass of the IF, but is not considered accurate in the steady‐state washout. Modified Look‐Locker Inversion Recovery (MOLLI) is a fast and accurate method to measure T1 and has been validated to quantify typical [Gd] ranges experienced in the washout of the IF. Two different methods to measure the IF for DCE‐MRI were compared: 1) conventional phase‐versus‐time (“Phase‐only”) and 2) phase‐versus‐time combined with pre‐ and post‐DCE MOLLI T1 measurements (“Phase+MOLLI”). The IF obtained from Phase+MOLLI was calculated from MOLLI T1 values and known relaxivity, then added to the Phase‐only acquisition with the washout IF subtracted. A significant difference was observed between IF values for [Gd] between the Phase‐only and Phase+MOLLI acquisitions (P = 0.03). To ensure the IFs from MOLLI T1s were accurate, it was compared to [Gd] obtained from “gold‐standard” inversion recovery (IR). MOLLI showed excellent agreement with IR when imaged in static phantoms (r2 = 0.997, P = 0.001). The Phase+MOLLI IF was more accurate than the Phase‐only IF in measuring the washout. The Phase+MOLLI acquisition may therefore provide a DCE‐MRI reference standard that could lead to better clinical diagnoses.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,031 |
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 ».