Combining High-Resolution FLAIR and T2 to Improve Multiple Sclerosis Lesion Conspicuity (P4.155)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To develop a high resolution Magnetic Resonance Imaging (MRI) protocol for Multiple Sclerosis (MS) with better contrast-to-noise ratio (CNR) for MS lesion detection. Background: The conventional MRI protocol for MS includes 2D/3D-FLAIR (fluid attenuated inversion recovery), T2- and/or proton density images. FLAIR and double inversion recovery (DIR) suppress signal from cerebrospinal fluid and/or white matter (WM) to improve WM and cortical lesion visualization, however suffer signal loss. Combining high-resolution 3D-images can overcome weaknesses of individual techniques and improve conspicuity of WM hyperintensities. Methods: Sagittal 3D-T2 and 3D-FLAIR images were acquired at 3T from 5 healthy controls and 7 patients with relapsing-remitting and progressive MS with varying spatial resolutions. FLAIR² images were then computed by registering and multiplying the T2 and FLAIR images together. Signal-to-noise ratio (SNR) and CNR were estimated in these subjects by assessing noise between subsequent acquisitions of the same scan. Additionally, FLAIR² was computed retrospectively in 24 MS patients. Results: FLAIR² provided the best SNR and lesion conspicuity when T2 and FLAIR were acquired at 0.6×0.75×1.35mm³ and reconstructed to 0.3mm³ voxels. Data acquisition of these high-resolution images takes 14 minutes, which is comparable to the acquisition of DIR images at 1mm³. FLAIR² achieves an improvement in contrast between MS lesions and their surrounding WM by 93[percnt], and 158[percnt] compared with DIR and FLAIR and has three times higher SNR than DIR. The 3D-nature of FLAIR² allows for improved visualization of callosal and infratentorial MS lesions and excellent image registration for serial studies. Conclusions: FLAIR² achieves CSF suppression with improved CNR compared to conventional scans, suggesting it may replace DIR. Lesions in the entire brain are captured, including infratentorial regions and most of the cervical cord. The improved detection of WM hyperintensities will also benefit research and diagnosis in Alzheimer9s disease, neurotrauma, stroke and other applications. Disclosure: Dr. Wiggermann has nothing to disclose. Dr. Hernandez-Torres has nothing to disclose. Dr. Traboulsee has received personal compensation for activities with Genzyme and Roche. Dr. Traboulsee has received research support from Genzyme, Roche, Chugai. Dr. Li has received personal compensation for activities with Roche, Nuron Biotech, and Opexa Therapeutics as a consultant. Dr. Rauscher has received personal compensation for activities with Roche Diagnostics Corporation as a scientific advisory board member.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».