Reliability of Central Vein Sign Imaging With 3T FLAIR* in a Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background and Purpose The central vein sign (CVS) is a diagnostic imaging biomarker for multiple sclerosis (MS). FLAIR* is a combined MRI contrast that provides high conspicuity for CVS at 3 Tesla (3T), enabling its sensitive and accurate detection in clinical settings. This study evaluated whether CVS conspicuity of 3T FLAIR* is reliable across imaging sites and MRI vendors and whether gadolinium (Gd) contrast increases CVS conspicuity. Methods A cross‐sectional, multicenter study recruited adults referred for possible diagnosis of MS at 10 sites. FLAIR* contrast was generated using high‐resolution T2*‐weighted (acquired pre‐ and post‐injection of Gd) and T2‐weighted fluid‐attenuated inversion recovery (T2‐FLAIR) brain images at 3T from two MRI vendors. Lesions and veins were segmented to compute lesion‐to‐vein contrast‐to‐noise ratio (CNR lesion‐to‐vein ), a quantitative measure of CVS conspicuity. CNR lesion‐to‐vein measures for pre‐ and post‐Gd FLAIR* were compared across sites and vendors. Results Eighty‐seven participants from nine sites were included in the analysis. There was no significant difference in mean CNR lesion‐to‐vein between sites for pre‐Gd ( p ‐value = 0.07) or post‐Gd ( p ‐value = 0.27) FLAIR*. There were also no significant differences between vendors for pre‐Gd ( p ‐value = 0.10) or post‐Gd ( p ‐value = 0.31) FLAIR*. Patient‐level pairwise differences in CNR lesion‐to‐vein between pre‐Gd and post‐Gd FLAIR* revealed a significant increase for post‐Gd FLAIR* ( p ‐value < 0.001). Conclusions CVS conspicuity on 3T FLAIR* is consistent across imaging sites and MRI vendors. Moreover, Gd‐based contrast agent significantly improved CVS conspicuity on 3T FLAIR*. These findings support the implementation of FLAIR* in clinical settings for MS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».