Treatment Monitoring of Pediatric Cystic Fibrosis Lung Disease using Free Breathing Lung MRI
Notice bibliographique
Résumé
Hyperpolarized 129-Xenon MRI (Xe-MRI) has been shown to capture subtle ventilation defects in lung disease but requires special equipment (i.e. polarizer) and needs the patient to perform a static breath-hold of 8-15s. Alternatively, the free breathing 1-H MRI technique, phase resolved functional lung (PREFUL) MRI, does not require any special equipment and measures local changes in signal arising from lung tissue deformations corresponding to specific phases of ventilation (i.e., expiration vs. inspiration) captured in 2D slices. PREFUL MRI correlates with Xe-MRI in pediatric CF lung disease. This thesis presents the application of free breathing lung MRI to assess lung function of pediatric patients with cystic fibrosis (CF) lung disease undergoing treatment. First, the repeatability of ventilation-weighted PREFUL MRI was assessed in stable pediatric CF lung disease as compared to healthy pediatric volunteers. Similar to Xe-MRI, PREFUL MRI showed high intra-visit repeatability but moderate inter-visit repeatability in CF, which may be due to inherent disease instability. Next, PREFUL MRI was used to track ventilatory changes in CF children treated with intravenous antibiotics for a pulmonary exacerbation (PEx). Ventilation defect percentage (VDP) derived from PREFUL MRI ventilation maps showed a significant decrease in CF patients post-antibiotic treatment, in agreement with Xe-MRI. Then, PREFUL MRI was used to evaluate the effect of CF transmembrane regulator modulator treatment on pediatric CF patients. VDP and perfusion defection percentage (QDP) derived from ventilation- and perfusion-weighted PREFUL MRI maps, respectively, showed significant improvement 1-month following initiation of treatment and plateaued across 6-months and 12-month, in accordance with Xe-MRI. Finally, to assess whole lung ventilation and potentially improve signal within the lung tissue, a 3D ultra-short echo time (UTE) PREFUL MRI method was developed and compared against conventional 2D multi-slice PREFUL MRI and Xe-MRI in pediatric CF lung disease. The VDP derived from 3D UTE PREFUL MRI correlated with Xe-MRI, but the spatial matching of defects was low, possibly due to the intrinsic differences between the two methods. Thus, free breathing lung MRI with PREFUL shows potential for evaluating and monitoring treatment of CF lung disease and may be a more accessible alternative to Xe-MRI.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».