A framework for Fourier‐decomposition free‐breathing pulmonary <sup>1</sup>H MRI ventilation measurements
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To develop a rapid Fourier decomposition (FD) free‐breathing pulmonary 1H MRI (FDMRI) image processing and biomarker pipeline for research use. Methods We acquired MRI in 20 asthmatic subjects using a balanced steady‐state free precession (bSSFP) sequence optimized for ventilation imaging. 2D 1H MRI series were segmented by enforcing the spatial similarity between adjacent images and the right‐to‐left lung volume–ratio. The segmented lung series were co‐registered using a coarse‐to‐fine deformable registration framework that used dual optimization techniques. All pairwise registrations were implemented in parallel and FD was performed to generate 2D ventilation‐weighted maps and ventilation‐defect‐percent (VDP). Lung segmentation and registration accuracy were evaluated by comparing algorithm and manual lung‐masks, deformed manual lung‐masks, and fiducials in the moving and fixed images using Dice‐similarity‐coefficient (DSC), mean‐absolute‐distance (MAD), and target‐registration‐error (TRE). The relationship of FD‐VDP and 3He‐VDP was evaluated using the Pearson‐correlation‐coefficient (r) and Bland Altman analysis. Algorithm reproducibility was evaluated using the coefficient‐of‐variation (CoV) and intra‐class‐correlation‐coefficient (ICC) for segmentation, registration, and FD‐VDP components. Results For lung segmentation, there was a DSC of 95 ± 1.5% and MAD of 2.3 ± 0.5 mm, and for registration there was a DSC of 97 ± 0.8%, MAD of 1.6 ± 0.4 mm and TRE of 3.6 ± 1.2 mm. Reproducibility for segmentation DSC (CoV/ICC = 0.5%/0.92), registration TRE (CoV/ICC = 0.4%/0.98), and FD‐VDP (Cov/ICC = 3.9%/0.97) was high. The pipeline required 10 min/subject. FD‐VDP was correlated with 3He‐VDP (r = 0.69, P < 0.001) although there was a bias toward lower FD‐VDP (bias = −4.9%). Conclusions We developed and evaluated a pipeline that provides a rapid and precise method for FDMRI ventilation maps.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».