Reference Values for Water‐Specific <scp>T1</scp>, Intermuscular and Intramuscular Fat Content in Skeletal Muscle at 2.<scp>89 T</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Background MRI offers quantification of proton density fat fraction (PDFF) and tissue characteristics with T1 mapping. The influence of age, sex, and the potential confounding effects of fat on T1 values in skeletal muscle in healthy adults are insufficiently known. Purpose To determine the accuracy and repeatability of a saturation‐recovery chemical‐shift encoded multiparametric approach (SR‐CSE) for quantification of T1Water and muscle fat content, and establish normative values (age, sex) from a healthy cohort. Study Type Prospective observational; phantoms (NiCL2‐agarose T1 phantoms with no fat content; gadolinium T1 phantoms with mixed fat‐water content). Populations A total of 130 healthy community‐dwelling adults (63 male, 18–76 years) free of chronic health conditions that require regular prescription medication, and with no contraindications to MRI. Field Strength/Sequence 2.89 T; gradient echo sequences including saturation‐recovery chemical‐shift encoded T1 mapping (SR‐CSE); MOLLI; SASHA; CSE; and single voxel spectroscopy. Assessment SR‐CSE provided T1Water and PDFF maps for assessment of intramuscular (MFIntra), intermuscular (MFInter), and subcutaneous fat and muscle volumes (thigh, paraspinal muscles). Comparison with MOLLI/SASHA T1 mapping. Statistical Tests Univariable and multivariable linear regression, general linear models, Bland and Altman, coefficient of variation (CV). P‐value <0.05 was considered statistically significant. Results Phantom and in vivo validation studies showed excellent accuracy of SR‐CSE T1Water and PDFF vs. values from reference standards and repeatability CVs between 0.2% and 2.6% for T1Water, R2*, MFInter, MFIntra, subcutaneous fat and muscle volumes. Mean T1Water was 36 msec significantly higher in females (1445 ± 23 msec vs. 1409 ± 22 msec), with no age‐effect (P = 0.35). Females had significantly higher values for MFInter (10.4% ± 4.8% vs. 7.1% ± 2.9%) and MFIntra (2.6% ± 1.0% vs. 2.3% ± 0.8%), both of which increased with age, secondary to lower muscle volume. MOLLI and SASHA T1 values had a fat‐related bias of 21.7/35.0 msec per 1% increase in fat fraction (MFFIntra), in vivo, and a constant bias of −319.8/+35.6 msec, respectively. Data Conclusion SR‐CSE provides accurate (vs. phantoms) and repeatable assessment of water‐specific T1 values and muscle and fat volumes. Conventional methods (SASHA, MOLLI) have a significant fat‐modulated T1‐bias. T1Water values are higher in females with no significant age dependence. Plain Language Summary We developed and tested the accuracy of a new MRI approach to measure tissue damage in skeletal muscle using a method called T1 mapping. The approach also provided matching images of fat within the muscle. We measured T1 values and muscle fat volumes in the thighs of 130 healthy adults to define normal values in healthy people and to understand if these values are influenced by age, sex, or weight. We found that our MRI technique accurately measured T1 values and fat volumes within muscle and we defined normal ranges of values, which were different in healthy males and females. Level of Evidence 2 Technical Efficacy Stage 1
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».