A community‐endorsed open‐source lexicon for contrast agent–based perfusion <scp>MRI</scp>: A consensus guidelines report from the <scp>ISMRM</scp> Open Science Initiative for Perfusion Imaging (OSIPI)
Notice bibliographique
Résumé
This manuscript describes the ISMRM OSIPI (Open Science Initiative for Perfusion Imaging) lexicon for dynamic contrast-enhanced and dynamic susceptibility-contrast MRI. The lexicon was developed by Taskforce 4.2 of OSIPI to provide standardized definitions of commonly used quantities, models, and analysis processes with the aim of reducing reporting variability. The taskforce was established in February 2020 and consists of medical physicists, engineers, clinicians, data and computer scientists, and DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) standard experts. Members of the taskforce collaborated via a slack channel and quarterly virtual meetings. Members participated by defining lexicon items and reporting formats that were reviewed by at least two other members of the taskforce. Version 1.0.0 of the lexicon was subject to open review from the wider perfusion imaging community between January and March 2022, and endorsed by the Perfusion Study Group of the ISMRM in the summer of 2022. The initial scope of the lexicon was set by the taskforce and defined such that it contained a basic set of quantities, processes, and models to enable users to report an end-to-end analysis pipeline including kinetic model fitting. We also provide guidance on how to easily incorporate lexicon items and definitions into free-text descriptions (e.g., in manuscripts and other documentation) and introduce an XML-based pipeline encoding format to encode analyses using lexicon definitions in standardized and extensible machine-readable code. The lexicon is designed to be open-source and extendable, enabling ongoing expansion of its content. We hope that widespread adoption of lexicon terminology and reporting formats described herein will increase reproducibility within the field.
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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 | 0,048 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,035 |
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 ».