Quantifying Spatial Distribution of Ventilation Defects in Multiple Pulmonary Diseases With Hyperpolarized <scp><sup>129</sup>Xenon MRI</scp>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Xe MRI assesses lung ventilation, often using the ventilation defect percentage (VDP). Unlike VDP, defect distribution index (DDI) quantifies spatial clustering of defects. PURPOSE: Xe ventilation defects using DDI across pulmonary diseases. STUDY TYPE: Retrospective. SUBJECTS: Four hundred twenty-one subjects (age = 23.1 ± 17.1, female = 230), comprising healthy controls (N = 60) and subjects with obstructive conditions (asthma [N = 25], bronchiolitis obliterans syndrome [BOS, N = 18], cystic fibrosis [CF, N = 90], lymphangioleiomyomatosis [LAM, N = 50]), restrictive conditions (bleomycin-treated cancer survivors [BLEO, N = 14]; fibrotic lung diseases [FLD, N = 92]), bone marrow transplantation (BMT, N = 53), and bronchopulmonary dysplasia (BPD, N = 19). FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 3 T, two-dimensional multi-slice gradient echo. ASSESSMENT: /FVC. DDI and DDI/VDP, a marker of defect clustering, were compared across diseases. STATISTICAL TESTS: Pearson correlation analysis and Kruskal-Wallis tests. P < 0.0056 for disease groups, P < 0.0125 for categories. RESULTS: DDI was significantly elevated in BMT (8.3 ± 11.5), BOS (30.1 ± 57.5), BPD (16.0 ± 46.8), CF (15.4 ± 27.2), and LAM (12.6 ± 34.2) compared to controls (1.8 ± 3.1). DDI correlated significantly with VDP in all groups (r ≥ 0.56) except BLEO, and with PFTs in CF, FLD, and LAM (r ≥ 0.56). Obstructive groups had significantly higher mean DDI (14.0 ± 32.0) than controls (1.8 ± 3.0) and restrictive groups (4.0 ± 12.0). DDI/VDP was significantly lower in the restrictive group (0.6 ± 0.6) than controls (0.8 ± 0.6) and obstructive group (1.0 ± 1.0). DATA CONCLUSION: DDI may provide insights into the distribution of ventilation defects across diseases. EVIDENCE LEVEL: 3 TECHNICAL EFFICACY: Stage 2.
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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 | 0,001 | 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 ».