0.5T MRI as a competitor to CT for sinus imaging
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to determine how radiologists' rating of image quality when using 0.5T Magnetic Resonance Imaging (MRI) compares to Computed Tomography (CT) for visualization of pathology and evaluation of specific anatomic regions within the paranasal sinuses. 42 patients with clinical CT scans opted to have a 0.5T MRI scan for this study. Scans were completed from June 2021 to June 2022 with an average of 65.2 days from CT to MRI. A neuroradiologist and neuroradiology fellow evaluated the images to answer several questions and provide a confidence score for each based on image quality. Responses between the CT and MRI scans were compared for intramodality and intermodality agreement. The Likert scores demonstrate that MRI performed well in assessing mucosal thickening. Performance was not adequate for anatomical questions for presurgical planning. 0.5T MRI is able to produce high quality imaging of the sinuses. This could be used as a radiation free test to correlate mucosal thickening with patient's symptoms. However, a CT would be needed to screen for ostiomeatal obstruction and anatomical visualization of critical variants for presurgical planning.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».