Quantification of 1.5 T <scp>T<sub>1</sub></scp> and <scp>T<sub>2</sub></scp><sup>*</sup> Relaxation Times of Fetal Tissues in Uncomplicated Pregnancies
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite its many advantages, experience with fetal magnetic resonance imaging (MRI) is limited, as is knowledge of how fetal tissue relaxation times change with gestational age (GA). Quantification of fetal tissue relaxation times as a function of GA provides insight into tissue changes during fetal development and facilitates comparison of images across time and subjects. This, therefore, can allow the determination of biophysical tissue parameters that may have clinical utility. Purpose To demonstrate the feasibility of quantifying previously unknown T1 and T2* relaxation times of fetal tissues in uncomplicated pregnancies as a function of GA at 1.5 T. Study Type Pilot. Population Nine women with singleton, uncomplicated pregnancies (28–38 weeks GA). Field Strength/Sequence All participants underwent two iterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least‐squares estimation (IDEAL‐IQ) acquisitions at different flip angles (6° and 20°) at 1.5 T. Assessment Segmentations of the lungs, liver, spleen, kidneys, muscle, and adipose tissue (AT) were conducted using water‐only images and proton density fat fraction maps. Driven equilibrium single pulse observation of T1 (DESPOT1) was used to quantify the mean water T1 of the lungs, intraabdominal organs, and muscle, and the mean water and lipid T1 of AT. IDEAL T2* maps were used to quantify the T2* values of the lungs, intraabdominal organs, and muscle. Statistical Tests F‐tests were performed to assess the T1 and T2* changes of each analyzed tissue as a function of GA. Results No tissue demonstrated a significant change in T1 as a function of GA (lungs [P = 0.89]; liver [P = 0.14]; spleen [P = 0.59]; kidneys [P = 0.97]; muscle [P = 0.22]; AT: water [P = 0.36] and lipid [P = 0.14]). Only the spleen and muscle T2* showed a significant decrease as a function of GA (lungs [P = 0.67); liver [P = 0.05]; spleen [P < 0.05]; kidneys [P = 0.70]; muscle [P < 0.05]). Data Conclusion These preliminary data suggest that the T1 of the investigated tissues is relatively stable over 28–38 weeks GA, while the T2* change in spleen and muscle decreases significantly in that period. Level of Evidence 3 Technical Efficacy Stage 2
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».