A <scp>3D stack‐of‐spirals</scp> approach for rapid hyperpolarized <scp><sup>129</sup>Xe</scp> ventilation mapping in pediatric cystic fibrosis lung disease
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To demonstrate the feasibility of a rapid 3D stack‐of‐spirals (3D‐SoS) imaging acquisition for hyperpolarized 129 Xe ventilation mapping in healthy pediatric participants and pediatric cystic fibrosis (CF) participants, in comparison to conventional Cartesian multislice (2D) gradient‐recalled echo (GRE) imaging. Methods The 2D‐GRE and 3D‐SoS acquisitions were performed in 13 pediatric participants (5 healthy, 8 CF) during separate breath‐holds. Images from both sequences were compared on the basis of ventilation defect percent (VDP) and other measures of image similarity. The nadir of transient oxygen saturation (SpO 2 ) decline due to xenon breath‐holding was measured with pulse oximetry, and expressed as a percent change relative to baseline. Results 129 Xe ventilation images were acquired in a breath‐hold of 1.2–1.8 s with the 3D‐SoS sequence, compared to 6.2–8.8 s for 2D‐GRE. Mean ± SD VDP measures for 2D‐GRE and 3D‐SoS sequences were 5.02 ± 1.06% and 5.28 ± 1.08% in healthy participants, and 18.05 ± 8.26% and 18.75 ± 6.74% in CF participants, respectively. Across all participants, the intraclass correlation coefficient of VDP measures for both sequences was 0.98 (95% confidence interval: 0.94–0.99). The percent change in SpO 2 was reduced to −2.1 ± 2.7% from −5.2 ± 3.5% with the shorter 3D‐SoS breath‐hold. Conclusion Hyperpolarized 129 Xe ventilation imaging with 3D‐SoS yielded images approximately five times faster than conventional 2D‐GRE, reducing SpO 2 desaturation and improving tolerability of the xenon administration. Analysis of VDP and other measures of image similarity demonstrate excellent agreement between images obtained with both sequences. 3D‐SoS holds significant potential for reducing the acquisition time of hyperpolarized 129 Xe MRI, and/or increasing spatial resolution while adhering to clinical breath‐hold constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».