Comparison of Multivendor Single-Voxel MR Spectroscopy Data Acquired in Healthy Brain at 26 Sites
Notice bibliographique
Résumé
Background The hardware and software differences between MR vendors and individual sites influence the quantification of MR spectroscopy data. An analysis of a large data set may help to better understand sources of the total variance in quantified metabolite levels. Purpose To compare multisite quantitative brain MR spectroscopy data acquired in healthy participants at 26 sites by using the vendor-supplied single-voxel point-resolved spectroscopy (PRESS) sequence. Materials and Methods An MR spectroscopy protocol to acquire short-echo-time PRESS data from the midparietal region of the brain was disseminated to 26 research sites operating 3.0-T MR scanners from three different vendors. In this prospective study, healthy participants were scanned between July 2016 and December 2017. Data were analyzed by using software with simulated basis sets customized for each vendor implementation. The proportion of total variance attributed to vendor-, site-, and participant-related effects was estimated by using a linear mixed-effects model. P values were derived through parametric bootstrapping of the linear mixed-effects models (denoted Pboot). Results In total, 296 participants (mean age, 26 years ± 4.6; 155 women and 141 men) were scanned. Good-quality data were recorded from all sites, as evidenced by a consistent linewidth of N-acetylaspartate (range, 4.4–5.0 Hz), signal-to-noise ratio (range, 174–289), and low Cramér-Rao lower bounds (≤5%) for all of the major metabolites. Among the major metabolites, no vendor effects were found for levels of myo-inositol (Pboot > .90), N-acetylaspartate and N-acetylaspartylglutamate (Pboot = .13), or glutamate and glutamine (Pboot = .11). Among the smaller resonances, no vendor effects were found for ascorbate (Pboot = .08), aspartate (Pboot > .90), glutathione (Pboot > .90), or lactate (Pboot = .28). Conclusion Multisite multivendor single-voxel MR spectroscopy studies performed at 3.0 T can yield results that are coherent across vendors, provided that vendor differences in pulse sequence implementation are accounted for in data analysis. However, the site-related effects on variability were more profound and suggest the need for further standardization of spectroscopic protocols. © RSNA, 2020 Online supplemental material is available for this article.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».