Comparison of 3D UTE free‐breathing lung MRI with hyperpolarized <sup>129</sup>Xe MRI in pediatric cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose To compare phase‐resolved functional lung (PREFUL) regional ventilation derived from a free breathing 3D UTE radial MRI acquisition to hyperpolarized 129Xe‐MRI (Xe‐MRI), conventional 2D multi‐slice PREFUL MRI, and pulmonary function tests in pediatric cystic fibrosis (CF) lung disease. Methods Free‐breathing 3D UTE and 2D multi‐slice 1H MRI as well as Xe‐MRI were acquired in 12 stable pediatric CF patients. Using PREFUL, regional ventilation (RVent) maps were calculated from the free‐breathing data. Ventilation defect percentage (VDP) was determined from 3D and 2D RVent maps (2D VDPRVent and 3D VDPRVent, respectively) and Xe‐MRI ventilation (VDPXe). VDP was calculated for the whole lung and for eight regions based on left/right, anterior/posterior, and superior/inferior divisions of the lung. Global and regional VDP was compared between the three methods using Bland–Altman analysis, linear mixed model‐based correlation, and one‐way analysis of variance and multiple comparisons tests. Results Global 3D VDPRVent, VDPXe, and 2D VDPRVent were all strongly correlated (all R2 > 0.62, p < 0.0001) and showed minimal, non‐significant bias (all <2%, p > 0.05). Three dimensional and 2D VDPRVent significantly correlated to VDPXe in most of the separate lung regions (R2 = 0.18–0.74, p < 0.04), but showed lower inter‐agreement. The superior/anterior lung regions showed the least agreement between all three methods (all p > 0.12). Conclusion Absolute VDP assessed by 3D UTE PREFUL MRI showed good global agreement with Xe‐MRI and 2D multi‐slice PREFUL MRI in pediatric CF lung disease. Therefore, 3D UTE PREFUL MRI offers a sensitive and potentially more accessible alternative to Xe‐MRI for regional volumetric evaluation of ventilation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».