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 R2*, 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 R2*, 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 R2*and QSM were tested for their ability to estimate clot hematocrit. Results R2*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), R2*and QSM increased considerably over time and hematocrit could be estimated from the R2*/QSM ratio. R2*and QSM thresholds of 22 s-1and 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 R2*, 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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».