MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2513470730 · doi:10.1118/1.4961836

Sci‐Fri AM: MRI and Diagnostic Imaging ‐ 05: Comparison of Input Function Measurements from DCE and MOLLI

2016· article· en· W2513470730 sur OpenAlexaff
Nicholas Majtenyi, Hanif Juma, Ran Klein, Robert A. deKemp, Greg O. Cron, Thanh Nguyen, I Cameron

Notice bibliographique

RevueMedical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensCarleton UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWashoutPhase (matter)Nuclear medicineReproducibilityGold standard (test)Nuclear magnetic resonanceBiomedical engineeringMedicineMathematicsRadiologyPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0820,031

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical Physics→Même sujetAdvanced MRI Techniques and Applications→Travaux en français237 207→