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Enregistrement W2905029974 · doi:10.1002/mrm.27640

Measurement and correction of the bulk magnetic susceptibility effects of fat: application in venous oxygen saturation imaging

2018· article· en· W2905029974 sur OpenAlexafffund
Esther Yang, Amy A. Kirkham, Justin Grenier, Richard B. Thompson

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthAlberta Innovates Bio SolutionsAlberta Innovates - Health SolutionsHealth Research
Mots-clésNuclear magnetic resonanceConfoundingChemistryOxygen saturationMagnetic resonance imagingSaturation (graph theory)OxygenNuclear medicineMedicineInternal medicineRadiologyMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To develop a correction method for the effects of the magnetic susceptibility of fat (χFat) on the calculation of venous oxygen saturation (SvO2). Theory The magnetic field shifts associated with the magnetic susceptibility of deoxyhemoglobin can be used to estimate SvO2, a measure of oxygen extraction and metabolism. However, the distinct magnetic susceptibility of fat surrounding targeted veins will give rise to magnetic field perturbations that will extend into the vein and surrounding tissues, potentially confounding the calculation of SvO2. Methods Multi‐echo modified Dixon fat–water separated imaging was used to quantify fat–water distributions around the superficial femoral vein (venous return from the lower leg). Fat fraction images were used to generate χFat images, to calculate and remove the associated fat‐susceptibility‐induced magnetic field shifts before the estimation of SvO2. This approach was evaluated at rest and with plantar flexion exercise to evaluate calf muscle oxygen extraction in 10 healthy subjects. Results The presence of fat around the vein resulted in complex magnetic field shifts and errors in estimated SvO2. Corrected resting SvO2 values were significantly larger than those measured with conventional methods, at rest (72.6 ± 11.0% vs. 65.2 ± 12.2%, P < 0.05) and post‐exercise (37.4 ± 12.3% vs. 31.7 ± 12.7%, P < 0.05), with larger errors in individuals and/or regions with increased fat volumes. Estimation and removal of the field‐effects from χFat enabled the use of fat tissues for the measurement and removal of the background magnetic field. Conclusions The magnetic susceptibility effects of fat can confound SvO2 estimation, but the susceptibility field effects can estimated and removed with the use of modified Dixon fat–water separated imaging.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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