Characterizing chronic obstructive pulmonary disease using quantitative MRI biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a heterogeneous lung disease that occurs due to structural changes to the parenchyma, airways and pulmonary vasculature, and consequent functional impairments to ventilation and perfusion. Although computed tomography (CT) imaging is the standard for assessing structural lung changes in COPD, it requires ionizing radiation and is unable to provide functional information without contrast agents. Conversely, there have been numerous developments for MRI of the lungs in the last several decades, allowing for the quantification of structural and functional abnormalities without ionizing radiation. Various quantitative MR (qMR) imaging biomarkers have been developed that describe parenchymal and airway structure as well as ventilation and perfusion within the lungs. These qMR imaging biomarkers have been investigated in individuals with COPD, reporting both cross-sectional and longitudinal associations with important outcomes. Therefore, the aim of this article is to briefly review some commonly used MRI techniques that have been investigated for lung imaging and discuss commonly implemented qMR imaging biomarkers and their application in COPD. Additionally, this review will focus on gaps in the literature that should be addressed to allow for future widespread implementation of qMR imaging biomarkers in COPD-related research.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».