Simultaneous R<sub>2<sup>*</sup></sub>and quantitative susceptibility mapping measurement enables differentiation of thrombus hematocrit and age: an in vitro study at 3 T
Notice bibliographique
Résumé
Background The efficacy of acute ischemic stroke treatment is affected by thrombus composition and age, yet no diagnostic method capable of quantitative thrombus characterization currently exists. This in vitro study evaluates the use of R 2 * , quantitative susceptibility mapping (QSM), and proton density fat fraction (FF) maps derived from a single gradient echo (GRE) MRI acquisition for characterizing clot of various hematocrit, as well as added calcified and lipidic components, throughout aging. Methods Two thrombus phantoms containing porcine clots (10–60% hematocrit, one with added calcium or lard) were scanned serially throughout 6 days of aging. Three-dimensional multi-echo GRE imaging was used to generate R 2 * , QSM, and FF maps, from which mean values for all clots at every time point were obtained. Receiver operating characteristic analysis was used to derive thresholds differentiating acute from chronic clot, and measured R 2 * and QSM were tested for their ability to estimate clot hematocrit. Results R 2 * and QSM varied minimally over the first 6 hours of aging (acute), and QSM was found to linearly relate to clot hematocrit. Beyond 6 hours (chronic), R 2 * and QSM increased considerably over time and hematocrit could be estimated from the R 2 * /QSM ratio. R 2 * and QSM thresholds of 22 s -1 and 0.165 ppm differentiated acute from chronic clots with a sensitivity/specificity of 100%/100% and 85%/92%, respectively. QSM and FF maps definitively distinguished calcium and lipid, respectively, from clots of any hematocrit and age. Conclusions R 2 * , QSM, and FF from a single multi-echo GRE scan discriminated hematocrit and age, and distinguished calcification and lipid withinin vitro clot.
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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 ».