Reliability of quantitative magnetic susceptibility imaging metrics for cerebral cortex and major subcortical structures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and purpose Susceptibility estimates derived from quantitative susceptibility mapping (QSM) images for the cerebral cortex and major subcortical structures are variably reported in brain magnetic resonance imaging (MRI) studies, as average of all (), absolute (), or positive‐ () and negative‐only () susceptibility values using a region of interest (ROI) approach. This pilot study presents a reliability analysis of currently used ROI‐QSM metrics and an alternative ROI‐based approach to obtain voxel‐weighted ROI‐QSM metrics ( and ). Methods Ten healthy subjects underwent repeated (test‐retest) 3‐dimensional multi‐echo gradient‐echo (3DMEGE) 3 Tesla MRI measurements. Complex‐valued 3DMEGE images were acquired and reconstructed with slice thicknesses of 1 and 2 mm (3DMEGE1, 3DMEGE2) along with 3DT1‐weighted isometric (voxel 1 mm 3 ) images for independent registration and ROI segmentation. Agreement, consistency, and reproducibility of ROI‐QSM metrics were assessed through Bland‐Altman analysis, intraclass correlation coefficient, and interscan and intersubject coefficient of variation (CoV). Results All ROI‐QSM metrics exhibited good to excellent consistency and test‐retest agreement with no proportional bias. Interscan CoV was higher for in comparison to the other metrics where it was below 15%, in both 3DMEGE1 and 3DMEGE2 datasets. Intersubject CoV for and exceeded 50% in all ROIs. Conclusions Among the evaluated ROI‐QSM metrics, and estimates were less reliable, whereas separating positive and negative values (using ) improved the reproducibility within, and the comparability between, subjects, even when reducing the slice thickness. These preliminary findings may offer valuable insights toward standardizing ROI‐QSM metrics across different patient cohorts and imaging settings in future clinical MRI studies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».