Accelerated <sup>129</sup>Xe MRI morphometry of terminal airspace enlargement: Feasibility in volunteers and those with alpha‐1 antitrypsin deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Multi‐b diffusion‐weighted hyperpolarized inhaled‐gas MRI provides imaging biomarkers of terminal airspace enlargement including ADC and mean linear intercept (L m ), but clinical translation has been limited because image acquisition requires relatively long or multiple breath‐holds that are not well‐tolerated by patients. Therefore, we aimed to accelerate single breath‐hold 3D multi‐b diffusion‐weighted 129 Xe MRI, using k‐space undersampling in imaging direction using a different undersampling pattern for different b‐values combined with the stretched exponential model to generate maps of ventilation, apparent transverse relaxation time constant ( ), ADC, and L m values in a single, short breath‐hold; accelerated and non‐accelerated measurements were directly compared. Methods We evaluated multi‐b (0, 12, 20, 30, and 45.5 s/cm 2 ) diffusion‐weighted 129 Xe /ADC/morphometry estimates using acceleration factor (AF = 1 and 7) and multi‐breath sampling in 3 volunteers (HV), and 6 participants with alpha‐1 antitrypsin deficiency (AATD). Results For the HV subgroup, mean differences of 5%, 2%, and 8% were observed between fully sampled and undersampled k‐space for ADC, L m , and values, respectively. For the AATD subgroup, mean differences were 9%, 6%, and 12% between fully sampled and undersampled k‐space for ADC, L m and values, respectively. Although mean differences of 1% and 4.5% were observed between accelerated and multi‐breath sampled ADC and L m values, respectively, mean ADC/L m estimates were not significantly different from corresponding mean ADC M /L m M or mean ADC A /L m A estimates (all P > 0.60 , A = undersampled and M = multi‐breath sampled). Conclusions Accelerated multi‐b diffusion‐weighted 129 Xe MRI is feasible at AF = 7 for generating pulmonary ADC and L m in AATD and normal lung.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».