Multicenter Measurements of T<sub>1</sub> Relaxation and Diffusion Tensor Imaging: Intra and Intersite Reproducibility
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT BACKGROUND AND PURPOSE Quantitative T1 and diffusion tensor imaging (DTI) may provide information about pathological changes underlying disability and progression in diseases like multiple sclerosis (MS). Imaging the corpus callosum (CC), a primary site of damage in MS with a critical role in interhemispheric connectivity, may be useful for assessing overall brain health, prognosis, and therapy efficacy. We assessed the feasibility of multisite clinical trials using advanced MRI by examining the intra and intersite reproducibility of T1 and DTI measurements in the CC and segmented white matter (WM). METHODS Five healthy volunteers were scanned twice within 24 hours at six 3T sites. Coefficients of variation (COVs) and intraclass correlation coefficients (ICCs) for CC and WM T1, fractional anisotropy (FA), mean diffusivity (MD), axial diffusivity (Dax), and radial diffusivity (Drad) assessed intrasite and intersite reliability. RESULTS CC and WM T1 showed excellent intrasite reproducibility with low COVs (mean = .90% and .89%, respectively) and good ICCs (CC = .78, WM = .90). T1 also demonstrated intersite reliability (low COVs: CC = 2.4%, WM = 1.8%; moderate ICCs: CC = .43, WM = .69). DTI had low intrasite COVs (CC: FA = 1.3%, MD = 1.5%, Dax = 1.4%, Drad = 2.2%; WM: FA = .9%, MD = .9%, Dax = .7%, Drad = 1.2%) and high intrasite ICCs (CC: FA = .95, MD = .97, Dax = .94, Drad = .97; CC: FA = .9, MD = .66, Dax = .88, Drad = .63), indicating excellent intrasite reproducibility. DTI also showed excellent intersite reliability with low COVs (CC: FA = 2.1%, MD = 4.1%, Dax = 3.4%, Drad = 5.3%, WM: FA = 1.3%, MD = 1.9%, Dax = 1.8%, Drad = 2.1%,) and good ICCs (CC: FA = .90, MD = .84, Dax = .72, Drad = .90; WM: FA = .83, MD = .34, Dax = .62, Drad = .41). CONCLUSIONS T1 and DTI measures are reproducible using equivalent MRI scanners and sequence protocols. Using a similar MR system, it is feasible to carry out multicenter studies using T1 and DTI to evaluate changes within the CC and WM.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».