Detection and Measurement of Intracranial Aneurysm Compared between Magnetic Resonance Intracranial Black Blood Vessel Imaging and Gold Standard Cerebral Digital Subtraction Angiography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Magnetic resonance intracranial black blood vessel imaging (MR-IBBVI) is a new noninvasive method for evaluating intracranial vessel wall pathology. No previous studies have investigated the efficacy of MR-IBBVI to determine aneurysm size. We aimed to identify the precise diagnosis of MR-IBBVI for the detection and measurement of intracranial aneurysm compared with gold standard cerebral digital subtraction angiography (cDSA). Materials and Methods The retrospective study collected patients of precoiled or postcoiled intracranial aneurysm who were treated at our institute from January 2012 to June 2019 and who had MR-IBBVI, cDSA imaging, and/or three-dimensional time-of-flight sequence of magnetic resonance angiography. The sensitivity and specificity of aneurysm detection by MR-IBBVI and the accuracy of MR-IBBVI for measuring the aneurysm and vessel size were calculated. Results One hundred and twenty patients (61% female) with 132 aneurysms were included into this study. The mean aneurysm size was 5.3 mm (range: 2.2–22.6). Sensitivity and specificity of MR-IBBVI to detect a small aneurysm were 98.74 and 91.21%, respectively. No statistically significant results were observed between MR-IBBVI and DSA for aneurysm detection or any of the evaluated measurement parameters. Conclusion MR-IBBVI is an accurate and highly sensitive method to detect and evaluate the size of an intracranial aneurysm both before and after coiling.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».