3D phase contrast MRI: Partial volume correction for robust blood flow quantification in small intracranial vessels
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recent advances in 3D-PCMRI (phase contrast MRI) sequences allow for measuring the complex hemodynamics in cerebral arteries. However, the small size of these vessels vs spatial resolution can lead to non-negligible partial volume artifacts, which must be taken into account when computing blood flow rates. For this purpose, we combined the velocity information provided by 3D-PCMRI with vessel geometry measured with 3DTOF (time of flight MRI) or 3DRA (3D rotational angiography) to correct the partial volume effects in flow rate assessments. METHODS: The proposed methodology was first tested in vitro on cylindrical and patient specific vessels subject to fully controlled pulsatile flows. Both 2D- and 3D-PCMRI measurements using various spatial resolutions ranging from 20 to 1.3 voxels per vessel diameter were analyzed and compared with flowmeter baseline. Second, 3DTOF, 2D- and 3D-PCMRI measurements were performed in vivo on 35 patients harboring internal carotid artery (ICA) aneurysms indicated for endovascular treatments requiring 3DRA imaging. RESULTS: The in vitro 2D- and 3D-PCMRI mean flow rates assessed with partial volume correction showed very low sensitivity to the acquisition resolution above ≈2 voxels per vessel diameter while uncorrected flow rates deviated critically when decreasing the spatial resolution. 3D-PCMRI flow rates measured in vivo in ICA agreed very well with 2D-PCMRI data and a good flow conservation was observed at the C7 bifurcation. Globally, partial volume correction led to 10-15% lower flow rates than uncorrected values as those reported in most of the published studies on intracranial flows. CONCLUSION: Partial volume correction may improve the accuracy of PCMRI flow rate measurements especially in small vessels such as intracranial arteries. Magn Reson Med 79:129-140, 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».