The Choroid Plexus as an Alternative Locus for the Identification of the Arterial Input Function for Calculating Cerebral Perfusion Metrics Using MRI
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: MR imaging-based cerebral perfusion metrics can be obtained by tracing the passage of a bolus of contrast through the microvasculature of the brain parenchyma. Thus, the temporal signal pattern of the contrast agent is typically measured over a large artery such as the MCA to generate the arterial input function. The largest intracranial arteries in the brain may not always be suitable for selecting the arterial input function due to skull base susceptibility artifacts or reduced size from steno-occlusive disease. Therefore, a suitable alternative arterial input function window would be useful. The choroid plexus is a highly vascular tissue composed essentially of arterialized blood vessels and acellular stroma with low metabolic requirements relative to its blood flow and may be a suitable alternative to identify the arterial input function. MATERIALS AND METHODS: We studied 8 healthy participants and 7 patients with gliomas who were administered a bolus of gadolinium. We selected an arterial input function from both the left and right M1 segments of the MCA and both lateral ventricles of the choroid plexus for each participant. We compared the changes in the T2* signal and the calculated resting perfusion metrics using the arterial input functions selected from the MCA and choroid plexus. RESULTS: We found no systematic difference between resting perfusion metrics in GM and WM when calculated using an arterial input function from the MCA or choroid plexus in the same participant. CONCLUSIONS: The choroid plexus provides an alternative location from which an arterial input function may be sampled when a suitable measure over an MCA is not available.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».