Combined intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MR imaging and magnetic resonance spectroscopy in differentiation between osteoporotic and metastatic vertebral compression fractures
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Our purpose was to combine intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MR imaging (IVIM-DWI) and magnetic resonance spectroscopy (MRS) to differentiate osteoporotic fractures from osteolytic metastatic vertebral compression fractures (VCFs). METHODS: A total of 70 patients with VCFs were included and divided into two groups, according to their causes of fractures based on pathological findings or clinical follow-up. All patients underwent conventional sagittal T1WI, T2WI, STIR, IVIM-DWI, and single-voxel MRS. The diffusion coefficient (D), pseudo diffusion (D*), and perfusion fraction (f) parameters from IVIM-DWI and the lipid water ratio (LWR) and fat fraction (FF) parameters from MRS were obtained and compared among groups. Furthermore, the diagnostic performance of MRS, IVIM-DWI, and IVIM-DWI combined with MRS for differentiation between osteoporotic and osteolytic metastatic VCFs was assessed by using receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. RESULTS: Compared with the osteoporotic group, the metastatic group had significantly lower values for f, D, and FF, but higher D* (all P < 0.05). The area under the receiver operating characteristic (ROC) curve of MRS, IVIM-DWI, and IVIM-DWI combined with MRS were 0.73, 0.88, and 0.94, respectively. Among these, the IVIM-DWI combined with MRS showed the highest sensitivity, specificity, and accuracy, which are 90.63% (29/32), 97.37 % (37/38), and 94.29% (66/70), respectively. CONCLUSIONS: IVIM-DWI combined with MRS can be more accurate and efficient for differentiation between osteoporotic and osteolytic metastatic VCFs than single MRS or IVIM-DWI.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».