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Enregistrement W2953640564 · doi:10.1002/jmri.26850

Rapid quantitative susceptibility mapping of intracerebral hemorrhage

2019· article· en· W2953640564 sur OpenAlexaff
Ashmita De, Hongfu Sun, Derek Emery, Kenneth Butcher, Alan H. Wilman

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantitative susceptibility mappingArtifact (error)Intraclass correlationIntracerebral hemorrhageMedicineNuclear medicineSusceptibility weighted imagingCorrelationMagnetic resonance imagingRadiologyArtificial intelligenceMathematicsSurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Quantitative susceptibility mapping (QSM) offers a means to track iron evolution in hemorrhage. However, standard QSM sequences have long acquisition times and are prone to motion artifact in hemorrhagic patients. PURPOSE: To minimize motion artifact and acquisition time by performing rapid QSM in intracerebral hemorrhage (ICH) using single-shot echo planar imaging (EPI). STUDY TYPE: Prospective method evaluation. POPULATION/SUBJECTS: Forty-five hemorrhages were analyzed from 35 MRI exams obtained between February 2016 and March 2019 from 27 patients (14 male / 13 female, age: 71 ± 12 years) with confirmed primary ICH. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 3T; susceptibility-weighted imaging (SWI) with 4.54-minute acquisition and 2D single-shot gradient EPI with 0.45-minute acquisition. ASSESSMENT: Susceptibility maps were constructed from both methods. Measurement of ICH area and mean magnetic susceptibility were made manually by three independent observers. Motion artifacts were quantified using the magnitude signal ratio of artifact-to-brain tissue to classify into three categories: mild or no artifact, moderate artifact, or severe artifact. The cutoff for each category was determined by four observers. STATISTICAL TESTS: Pearson's correlation coefficient and paired t-test using α = 0.05 were used to compare results. Inter- and intraclass correlation was used to assess observer variability. RESULTS: ≥ 0.93) for all observers. The artifact-to-tissue ratio was significantly higher (P < 0.01) for SWI vs. EPI, and the standard deviation for the SWI method (SD = 0.05) was much larger than EPI (SD = 0.01). All observers' measurements showed high agreement. DATA CONCLUSION: Single-shot EPI-QSM enabled rapid measurement of ICH area and mean magnetic susceptibility, with reduced motion as compared with more standard SWI. EPI-QSM requires minimal additional acquisition time and could be incorporated into iron tracking studies in ICH. LEVEL OF EVIDENCE: 2 Technical Efficacy Stage: 1 J. Magn. Reson. Imaging 2020;51:712-718.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,676
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,286
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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