Effects of <scp>B<sub>1</sub></scp><sup>+</sup> Heterogeneity on Spin Echo‐Based Liver Iron Estimates
Notice bibliographique
Résumé
Background Liver iron concentration (LIC) measured by MRI has become the clinical reference standard for managing iron overload in chronically transfused patients. Transverse relaxivity (R2 or R2*) measurements are converted to LIC units using empirically derived calibration curves. Hypothesis That flip angle (FA) error due to B1+ spatial heterogeneity causes significant LIC quantitation error. B1+ scale (b1, [FAactual/FAspecified]) variation is a major problem at 3 T which could reduce the accuracy of transverse relaxivity measurements. Study Type Prospective. Population Forty‐seven subjects with chronic transfusional iron overload undergoing clinically indicated LIC assessment. Field Strength/Sequence 5 T/3 T dual‐repetition time B1+ mapping sequence Assessment We quantified the average/standard deviation b1 in the right and left lobes of the liver from B1+ maps acquired at 1.5 T and 3 T. The impact of b1 variation on spin echo LIC estimates was determined using a Monte Carlo model. Statistical Tests Mean, median, and standard deviation in whole liver and right and left lobes; two‐sided t‐test between whole‐liver b1 means. Results Average b1 within the liver was 99.3% ± 12.3% at 1.5 T versus 69.6% ± 14.6% at 3 T and was independent of iron burden (P < 0.05). Monte Carlo simulations demonstrated that b1 systematically increased R2 estimates at lower LIC (<~25 mg/g at 1.5 T, <~15 mg/g at 3 T) but flattened or even inverted the R2‐LIC relationship at higher LIC (≥~25 mg/g to 1.5 T, ≥~15 mg/g to 3 T); changes in the R2‐LIC relationship were symmetric with respect to over and under excitation and were similar at 1.5 T and 3 T (for the same R2 value). The R2*‐LIC relationship was independent of b1. Conclusion Spin echo R2 measurement of LIC at 3 T is error‐prone without correction for b1 errors. The impact of b1 error on current 1.5 T spin echo‐based techniques for LIC quantification is large enough to introduce measurable intersubject variability but the in vivo effect size needs a dedicated validation study. Level of Evidence 1. 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 | 0,006 | 0,018 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».