Reproducibility of 3D chemical exchange saturation transfer (CEST) contrasts in the healthy brain at 3T
Notice bibliographique
Résumé
Chemical exchange saturation transfer (CEST) imaging may provide novel contrast for the diagnosis, prognosis, and monitoring of the progression or treatment of neurological applications. However, the reproducibility of prominent CEST contrasts like amide CEST and nuclear Overhauser enhancement (NOE) CEST must be characterized in healthy brain gray matter (GM) and white matter (GM) prior to clinical implementation. The objective of this study was to characterize the reproducibility of four different CEST contrasts in the healthy human brain. Using a 3T MRI scanner, two 3D CEST scans were acquired in 12 healthy subjects (7 females, mean age (± SD) 26 ± 4 years) approximately 10 days apart. Scan-rescan reproducibility was measured for four contrasts: amine/amide concentration-independent detection (AACID), Amide*, and inverse magnetization transfer ratio (MTR Rex ) contrast for amide and NOE. Reproducibility was evaluated between- and within-subjects using coefficients of variation (CV) and the percent difference between measurements. AACID and NOE-MTR Rex contrasts demonstrated the lowest within-subject CVs (0.8–1.2% and 1.6-2.0%, respectively), between-subject CVs (1.2–2.1% and 3.4–4.2%, respectively), and percent difference (1.2–1.4% and 2.2–2.8%, respectively) for both GM and WM. AACID and NOE-MTR Rex contrasts demonstrated the highest reproducibility and represented stable measurements suitable for characterizing changes in brain tissue caused by pathological processes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».