Clinical Evaluation of a 2-Minute Ultrafast Brain MR Protocol for Evaluation of Acute Pathology in the Emergency and Inpatient Settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The use of MR imaging in emergency settings has been limited by availability, long scan times, and sensitivity to motion. This study assessed the diagnostic performance of an ultrafast brain MR imaging protocol for evaluation of acute intracranial pathology in the emergency department and inpatient settings. MATERIALS AND METHODS: Sixty-six adult patients who underwent brain MR imaging in the emergency department and inpatient settings were included in the study. All patients underwent both the reference and the ultrafast brain MR protocols. Both brain MR imaging protocols consisted of T1-weighted, T2/T2*-weighted, FLAIR, and DWI sequences. The ultrafast MR images were reconstructed by using a machine-learning assisted framework. All images were reviewed by 2 blinded neuroradiologists. RESULTS: The average acquisition time was 2.1 minutes for the ultrafast brain MR protocol and 10 minutes for the reference brain MR protocol. There was 98.5% agreement on the main clinical diagnosis between the 2 protocols. In head-to-head comparison, the reference protocol was preferred in terms of image noise and geometric distortion (P < .05 for both). The ultrafast ms-EPI protocol was preferred over the reference protocol in terms of reduced motion artifacts (P < .01). Overall diagnostic quality was not significantly different between the 2 protocols (P > .05). CONCLUSIONS: The ultrafast brain MR imaging protocol provides high accuracy for evaluating acute pathology while only requiring a fraction of the scan time. Although there was greater image noise and geometric distortion on the ultrafast brain MR protocol images, there was significant reduction in motion artifacts with similar overall diagnostic quality between the 2 protocols.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».