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Enregistrement W3090790909 · doi:10.1002/mrm.28535

Contribution of perfusion to the <sup>11</sup>C‐acetate signal in brown adipose tissue assessed by DCE‐MRI and <sup>68</sup>Ga‐DOTA PET in a rat model

2020· article· en· W3090790909 sur OpenAlexafffund
Gabriel Richard, Christophe Noll, M. Archambault, Réjean Lebel, Luc Tremblay, Samia Aı̈t-Mohand, Brigitte Guérin, Denis P. Blondin, André C. Carpentier, Martin Lepage

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPerfusionNuclear medicinePositron emission tomographyMagnetic resonance imagingDOTABrown adipose tissueChemistryPerfusion scanningPharmacokineticsAdipose tissueMedicineInternal medicineChelationBiochemistryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Determine if dynamic contrast enhanced (DCE) ‐MRI and/or 68 gallium 1,4,7,10‐tetraazacyclododecane N, N′, N″, N‴‐tretraacetic acid (68Ga‐DOTA) positron emission tomography (PET) can assess perfusion in rat brown adipose tissue (BAT). Evaluate changes in perfusion between cold‐stimulated and heat‐inhibited BAT. Determine if the 11C‐acetate pharmacokinetic model can be constrained with perfusion information to improve assessment of BAT oxidative metabolism. Methods Rats were split into three groups. In group 1 (N = 6), DCE‐MRI with gadobutrol was compared directly to 68Ga‐DOTA PET following exposure to 10 °C for 48 h. 11C‐Acetate PET was also performed to assess oxidation. In group 2 (N = 4), only 68Ga‐DOTA PET was acquired following exposure to 10 °C for 48 h. Finally, in group 3 (N = 10), perfusion was assessed with DCE‐MRI in rats exposed to 10 °C or 30 °C for 48 h, and oxidation was measured with 11C‐acetate. Perfusion was quantified with a two‐compartment pharmacokinetic model, while oxidation was assessed by a four‐compartment model. Results DCE‐MRI and 68Ga‐DOTA PET provided similar perfusion measures, but a decrease in the perfusion signal was noted with longer imaging sessions. Exposure to 10 °C or 30 °C did not affect the perfusion measures, but the 11C‐acetate signal increased in BAT at 10 °C. Without prior information about blood volume, the 11C‐acetate compartment model overestimated blood volume and underestimated oxidation in 10 °C BAT. Conclusion Precise assessment of oxidation via 11C‐acetate PET requires prior information about blood volume which can be obtained by DCE‐MRI or 68Ga‐DOTA PET. Since perfusion can change rapidly, simultaneous PET‐MRI would be preferred.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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