Monitoring Cerebral Perfusion Changes after Revascularization in Patients with Moyamoya Disease by Using Arterial Spin-labeling MR Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To determine whether arterial spin-labeling (ASL) magnetic resonance (MR) imaging could be used to identify changes in cerebral blood flow (CBF), collateral blood flow, and anastomosis site patency after revascularization in patients with moyamoya disease. Materials and Methods This retrospective study was conducted in 145 patients with moyamoya disease who underwent middle cerebral artery (MCA)–superficial temporal artery anastomosis. Preoperative, early postoperative, and late postoperative ASL and digital subtraction angiography images were analyzed. In the MCA territory, absolute CBF (hereafter, CBFMCA) and normalized CBF values adjusted to nonanastomosis side (hereafter, nCBFMCA) and to cerebellum (hereafter, nCBFCbll) were calculated. Collateral grading in the MCA territory was assessed according to Alberta Stroke Program Early CT Score methodology, and anastomosis site patency were also assessed. Changes in CBF were compared by using one-way analysis of variance with Bonferroni correction for multiple comparisons. Intermodality agreement was determined by κ statistics. Results Significant increases in CBFMCA, nCBFMCA, and nCBFCbll were found after revascularization (preoperative and postoperative values of CBFMCA, 35.2 mL/100 g per minute ± 7.8 [mean ± standard deviation] and 51.5 mL/100 g per minute ± 12.0; nCBFMCA, 0.73 mL/100 g per minute ± 0.14 and 1.01 mL/100 g per minute ± 0.18; nCBFCbll, 0.74 mL/100 g per minute ± 0.12 and 1.12 mL/100 g per minute ± 0.16; all P < .001). Agreements for collateral grading and anastomosis patency between ASL MR imaging and digital subtraction angiography were moderate to good, with weighted κ values of 0.77 (95% confidence interval: 0.73, 0.81) and 0.57 (95% confidence interval: 0.37, 0.76), respectively. Conclusion ASL MR imaging can be used to identify perfusion changes in patients with moyamoya disease after revascularization as a noninvasive monitoring tool. © RSNA, 2018 Online supplemental material is available for this article.
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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 | 0,000 |
| 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 ».