Effect of T<sub>1</sub> relaxation on ventilation mapping using hyperpolarized <sup>129</sup>Xe multiple breath wash‐out imaging
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To investigate the effect of incorporating T 1 as a function of wash‐out breath number (T 1 ( n )) on estimation of fractional ventilation ( r ) using hyperpolarized 129 Xe multiple breath wash‐out (MBWO) imaging in rats. Methods MBWO imaging was performed in 8 healthy mechanically ventilated rats at several inter‐image delay times (τ) and tidal volumes ( TV ). r maps were calculated from the imaging data using a model of T 1 ( n ) (assuming that the longitudinal relaxation rate of 129 Xe in the lung is directly proportional to p A O 2 ) and compared to r maps obtained by assuming a fixed T 1 measured before wash‐out breaths ( r ′). Results Fractional ventilation was overestimated by up to 19.3% when T 1 was fixed. An inverse relationship between bias (Δ r ) and ventilation was observed at all τ and TV . Additionally, Δ r significantly increased when TV was decreased ( F statistic F (2,7) = 48.97, P < 10 −4 ). Histograms from r ′ maps were significantly more skewed toward lower values as compared to r histograms at all τ and TV ( P < 0.05) except TV = V dose – 1 mL. Conclusion Analysis of hyperpolarized 129 Xe MBWO imaging using a model incorporating T 1 ( n ) corrects for an overestimating bias in the mapping of fractional ventilation in mechanically ventilated rats introduced by assuming a fixed T 1 .
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».