Pulmonary MRI morphometry modeling of airspace enlargement in chronic obstructive pulmonary disease and alpha‐1 antitrypsin deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Purpose We generated lung morphometry measurements using single‐breath diffusion‐weighted MRI and three different acinar duct models in healthy participants and patients with emphysema stemming from chronic obstructive lung disease (COPD) and alpha‐1 antitrypsin deficiency (AATD). Methods Single‐breath‐inhaled 3 He MRI with five diffusion sensitizations (b‐value = 0, 1.6, 3.2, 4.8, and 6.4 s/cm 2 ) was used, and signal intensities were fit using a cylindrical and single‐compartment acinar‐duct model to estimate MRI‐derived mean linear intercept ( L m ) and surface‐to‐volume ratio ( S/V ). A stretched exponential model was also developed to estimate the mean airway length and L m . Results We evaluated 42 participants, including 15 elderly never‐smokers (69 ± 5 years), 12 ex‐smokers without COPD (67 ± 11 years), 9 COPD ex‐smokers (80 ± 6 years), and 6 AATD patients (59 ± 6 years). In the never‐ and ex‐smokers, the diffusing capacity of the lung for carbon monoxide (DL CO ) and computed tomography relative area of less than − 950 Hounsfield units (RA 950 ) were normal, but these were abnormal in the COPD and AATD patients, which is reflective of emphysema. Although cylindrical and stretched‐exponential‐model estimates of L m and S/V were not significantly different, the single‐compartment‐model estimates were significantly different ( P < 0.05) for the never‐ and ex‐smoker subgroups. All models estimated significantly worse L m and S/V in the AATD and COPD subgroups compared with the never‐ and ex‐smokers without emphysema. Conclusions Differences in airspace enlargement may be estimated using L m and S / V , generated using MRI and a stretched‐exponential or cylindrical model of the acinar ducts. Magn Reson Med 79:439–448, 2018. © 2017 International Society for Magnetic Resonance in Medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».