The Age-dependent Upper Limit of Normal for Hyperpolarized 129Xe MRI Ventilation Defect Percent in Healthy Individuals Using a Multi-center Database
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale: Hyperpolarized 129Xe magnetic resonance imaging (129XeMRI) is an innovative, clinically approved imaging technique that provides novel insights into lung structure and function such as the ventilation defect percent (VDP). An upper limit of normal (ULN) for VDP has previously been proposed (McIntosh et al, 2023), but ULN accounting for variations in age as well as imaging sites, scanner platforms, and acquisition protocols remain undefined. We aimed to determine the ULN for VDP in healthy individuals across sites, scanners, acquisition methods, and VDP-quantification techniques, offering a reference for assessing age-related lung function and setting benchmarks for clinical interpretation and multisite comparisons. Methods: Hyperpolarized 129Xe and anatomical MRI were collected from 281 healthy participants (age 33±17yrs [5-84yrs]; 142F/139M) at 10 sites (Figure-A), all of which are part of the 129XeMRI Clinical Trials Consortium (https://www.129xectc.org/). Participants inhaled 129Xe dosed based on a percentage of TLC, FVC, or up to 1L, followed by a <20-second breath-hold. Images were acquired using Siemens, Philips, or GE MRI systems (1.5T/3T) with different acquisitions protocols (2D/3D, cartesian/spiral, axial/coronal). Anatomical images were registered to 129Xe ventilation images, and lung masks were generated using pretrained segmentation models with manual corrections. N4-bias correction was applied to correct 129Xe signal variations. VDP was calculated using six methods: 60% thresholding of the mean lung signal (TH60%), K-means, Adaptive-K-means (AKmeans), linear-binning normalized by mean-signal (LBmean), and generalized-linear-binning normalized by median (GLBmed) and 99-percentile (GLB99p). The ULN for VDP was calculated for the total group and for age subgroups as Mean(VDP)+1.96·(SD(VDP)/√N), where N is the number of participants in the respective group. Results: Representative 129Xe ventilation images with VDP for four healthy participants across age and VDP methods (Figure-B) demonstrated a clear trend of increased VDP with increasing age. Across all participants, VDP correlated significantly with age (P<0.001) for all methods (Figure-C). However, mean VDP and variability were numerically greater for TH60% (2.47±2.12%), GLBmed (1.73±1.62%), and GLB99p (1.64±2.19%) compared to Kmeans (0.34±0.53%), AKmeans (0.33±0.67%), and LBmean (0.33±0.83%). ULN values stratified by age group are shown for each method in Figure-D. Conclusions: The observed age-dependent increase in the ULN for 129XeMRI VDP across sites, platforms, acquisition protocols, and VDP quantification methods reflects “real-world” conditions and serves as a critical reference for clinical interpretation. Notably, significant differences in mean and variability of VDP were observed across methods, highlighting the need for method-specific benchmarks to ensure consistent interpretation and facilitate comparisons across studies and clinical settings.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».