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Enregistrement W2892731820 · doi:10.1002/jmri.26292

<sup>19</sup>F MRI of the Lungs Using Inert Fluorinated Gases: Challenges and New Developments

2018· review· en· W2892731820 sur OpenAlexafffund
Marcus J. Couch, Iain Ball, Tao Li, Matthew S. Fox, Birubi Biman, Mitchell S. Albert

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2018
Typereview
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensThunder Bay Regional Research InstituteMcMaster UniversityLawson Health Research InstituteLakehead UniversityWestern UniversityThunder Bay Regional Health Sciences CentreNOSM UniversityHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLakehead University
Mots-clésLungMedicineCOPDInert gasSulfur hexafluorideCystic fibrosisVentilation (architecture)Nuclear medicineRadiologyMaterials scienceChemistryInternal medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fluorine‐19 (19F) MRI using inhaled inert fluorinated gases is an emerging technique that can provide functional images of the lungs. Inert fluorinated gases are nontoxic, abundant, relatively inexpensive, and the technique can be performed on any MRI scanner with broadband multinuclear imaging capabilities. Pulmonary 19F MRI has been performed in animals, healthy human volunteers, and in patients with lung disease. In this review, the technical requirements of 19F MRI are discussed, along with various imaging approaches used to optimize the image quality. Lung imaging is typically performed in humans using a gas mixture containing 79% perfluoropropane (PFP) or sulphur hexafluoride (SF6) and 21% oxygen. In lung diseases, such as asthma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and cystic fibrosis (CF), ventilation defects are apparent in regions that the inhaled gas cannot access. 19F lung images are typically acquired in a single breath‐hold, or in a time‐resolved, multiple breath fashion. The former provides measurements of the ventilation defect percent (VDP), while the latter provides measurements of gas replacement (ie, fractional ventilation). Finally, preliminary comparisons with other functional lung imaging techniques are discussed, such as Fourier decomposition MRI and hyperpolarized gas MRI. Overall, functional 19F lung MRI is expected to complement existing proton‐based structural imaging techniques, and the combination of structural and functional lung MRI will provide useful outcome measures in the future management of pulmonary diseases in the clinic. Level of Evidence: 3 Technical Efficacy: Stage 1 J. Magn. Reson. Imaging 2019;49:343–354.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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