Pulmonary functional <scp>MRI</scp>: Detecting the <scp>structure–function</scp> pathologies that drive asthma symptoms and <scp>quality of life</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pulmonary functional MRI (PfMRI) using inhaled hyperpolarized, radiation‐free gases (such as 3He and 129Xe) provides a way to directly visualize inhaled gas distribution and ventilation defects (or ventilation heterogeneity) in real time with high spatial (~mm3) resolution. Both gases enable quantitative measurement of terminal airway morphology, while 129Xe uniquely enables imaging the transfer of inhaled gas across the alveolar–capillary tissue barrier to the red blood cells. In patients with asthma, PfMRI abnormalities have been shown to reflect airway smooth muscle dysfunction, airway inflammation and remodelling, luminal occlusions and airway pruning. The method is rapid (8–15 s), cost‐effective (~$300/scan) and very well tolerated in patients, even in those who are very young or very ill, because unlike computed tomography (CT), positron emission tomography and single‐photon emission CT, there is no ionizing radiation and the examination takes only a few seconds. However, PfMRI is not without limitations, which include the requirement of complex image analysis, specialized equipment and additional training and quality control. We provide an overview of the three main applications of hyperpolarized noble gas MRI in asthma research including: (1) inhaled gas distribution or ventilation imaging, (2) alveolar microstructure and finally (3) gas transfer into the alveolar–capillary tissue space and from the tissue barrier into red blood cells in the pulmonary microvasculature. We highlight the evidence that supports a deeper understanding of the mechanisms of asthma worsening over time and the pathologies responsible for symptoms and disease control. We conclude with a summary of approaches that have the potential for integration into clinical workflows and that may be used to guide personalized treatment planning.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».