Susceptibility weighted imaging for qualitative grading of persistent arteriovenous shunting in deep-seated arteriovenous malformations after stereotactic radiation surgery
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose To investigate Susceptibility Weighted Imaging (SWI) signal changes in the draining vein of deep-seated arterio-venous malformations (AVMs) following stereotactic radiosurgery (SRS). Methods and Materials This is a retrospective study of 32 patients with deep-seated AVMs who were treated with SRS. Pre-SRS treatment and post-SRS treatment MRI were performed at 6, 12, and 24-month intervals. Deep-seated AVMs were classified based on their anatomical location and venous drainage pattern. AVM nidal volume (cm 3 ) was estimated using the ABC/2 method. AV shunting of the AVM draining veins were graded according to its SWI signal intensity: hyperintense (grade III), mixed signal intensity (grade II), hypointense (grade I) and absent (grade 0). Conventional time-of-flight (TOF)-MRA and contrast enhanced (CE)-MRA sequences were performed to document the patency of the vein. Results Pre-SRS treatment AVM draining veins were either grade III 18/32 (56%) or grade II 14/32 (44%). Using mixed effects analysis, we demonstrate that each month following the SRS treatment nidal volumes decreased at the rate of 0.51 cm 3 /per month (CI −0.61 to (−0.40)) p =.00. Following the treatment, there was a clinically significant relationship between the signal and nidal volume: signal 0 corresponded with average nidal volume of 1.81 cm 3 (CI 1.40–2.21), signal 1 with nidal volume of 2.06 cm 3 (CI 1.69–2.44), signal 2 with nidal volume 2.73 cm 3 (CI 2.35–3.11) and signal 3 with nidal volume 3.13 cm 3 (CI 2.70–3.56) p = .00. Conclusion Post-SRS AVM draining veins shows a stepwise regression of the SWI signal grades which can be reliably used as a surrogate to monitor the reduction of AV shunting.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».