Quantitative Susceptibility Mapping for Following Intracranial Hemorrhage
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To follow the evolution of intracranial hemorrhage (ICH) by using quantitative susceptibility mapping (QSM). Materials and Methods Thirty-six patients with ICH confirmed at CT were enrolled to follow ICH evolution on day 2, 7, and 30 after symptom onset between August 2013 and April 2017. QSM was reconstructed from MRI gradient-echo phase images acquired at 1.5 T or 3.0 T. ICH regions were manually drawn on two-dimensional sections of co-registered CT and MR images independently by two raters. The ICH areas and mean values were compared between CT and MRI by using Bland-Altman plots and Pearson correlation. QSM time evolution of ICH was assessed by using paired t tests and was compared with conventional T2-weighted fluid-attenuated inversion recovery, or T1-weighted or T2*-weighted magnitude intensities. Results Significant reductions in ICH susceptibility were found between day 2 and day 7 (P < .001) and between day 7 and day 30 (P = .003), corresponding to different disease stages. The ICH areas measured at CT and QSM were linearly correlated (r2 = 0.98). The mean CT attenuation and mean susceptibility of ICH were linearly correlated (r2 = 0.29). Excellent intra- and interobserver reproducibility were found for QSM (intraclass correlation coefficient, 0.987 and 0.966, respectively). Conclusion Longitudinal evolution of intracranial hemorrhage (ICH) by using quantitative susceptibility mapping (QSM) demonstrated susceptibility differences in different disease stages, which was not found at conventional MRI; therefore, QSM may assist in quantitatively following ICH iron content. © RSNA, 2018 Online supplemental material is available for this article.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».