Assessing Perfusion in Steno-Occlusive Cerebrovascular Disease Using Transient Hypoxia-Induced Deoxyhemoglobin as a Dynamic Susceptibility Contrast Agent
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Resting brain tissue perfusion in cerebral steno-occlusive vascular disease can be assessed by MR imaging using gadolinium-based susceptibility contrast agents. Recently, transient hypoxia-induced deoxyhemoglobin has been investigated as a noninvasive MR imaging contrast agent. Here we present a comparison of resting perfusion metrics using transient hypoxia-induced deoxyhemoglobin and gadolinium-based contrast agents in patients with known cerebrovascular steno-occlusive disease. MATERIALS AND METHODS: Twelve patients with steno-occlusive disease underwent DSC MR imaging using a standard bolus of gadolinium-based contrast agent compared with transient hypoxia-induced deoxyhemoglobin generated in the lungs using an automated gas blender. A conventional multi-slice 2D gradient echo sequence was used to acquire the perfusion data and analyzed using a standard tracer kinetic model. MTT, relative CBF, and relative CBV maps were generated and compared between contrast agents. RESULTS: The spatial distributions of the perfusion metrics generated with both contrast agents were consistent. Perfusion metrics in GM and WM were not statistically different except for WM MTT. CONCLUSIONS: Cerebral perfusion metrics generated with noninvasive transient hypoxia-induced changes in deoxyhemoglobin are very similar to those generated using a gadolinium-based contrast agent in patients with cerebrovascular steno-occlusive disease.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».