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El artefacto de cancelación de fase es importante en la secuencia MP-GRE FO (A) y no aparece en la secuencia MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> (B). Estas secuencias muestran propiedades en fase opuesta y en fase, respectivamente. El artefacto de cancelación de señal aparece en la secuencia MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> (flechas, B), más pronunciado en la interfase entre las venas cava inferior y porta y el parénquima hepático, alrededor de la aorta y del conducto vertebral. Se observa una lesión bien delimitada de 4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm (asterisco) en la glándula suprarrenal izquierda y caída de la intensidad de señal evidente en la secuencia MP-GRE FO (A) en comparación con la secuencia MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> (B), compatible con adenoma de contenido graso.</p>" ] ] ] "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La obtención de imágenes eco de gradiente (GRE) en fase y en fase opuesta (EF/FO) potenciadas en T1 es un componente fundamental de las exploraciones de RM abdominal<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1–3</span></a>. La imágenes en FO permiten detectar la presencia de grasa, necesaria para la evaluación del hígado y para la caracterización de tumores suprarrenales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4–12</span></a>. A pesar de la importancia de las secuencias GRE EF/FO, hasta ahora dichas secuencias se obtenían con un protocolo multicorte que requería que el paciente aguantara la respiración, puesto que la adquisición de estas secuencias normalmente dura unos 10-20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>s.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como consecuencia del éxito de la RM para evaluar la gran variedad de afección abdominal, cada vez se están estudiando tipos de pacientes más diferentes mediante RM, incluyendo aquellos que no son capaces de colaborar aguantando la respiración durante 10-20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>s, como las personas mayores, pacientes muy debilitados y niños pequeños. Las secuencias potenciadas en T1 poco susceptibles al movimiento son fundamentales para estudiar a estos pacientes. Las técnicas de RM de disparo único se consideran técnicas que no se afectan con la respiración debido a su característica insensibilidad al movimiento<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1,13–18</span></a>. Creemos que la técnica de disparo único eco de gradiente con preparación de la magnetización (MP-GRE) EF/FO potenciada en T1 es la única disponible en la actualidad.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este estudio se llevó a cabo para evaluar la viabilidad de dicha técnica, determinando si las secuencias MP-GRE proporcionan una información adecuada EF y en FO, usando el borde negro que aparece en el artefacto de cancelación de fase como marcador interno, y para comparar la calidad de imagen entre las secuencias MP-GRE EF/FO, en pacientes colaboradores y no colaboradores. En una segunda fase del estudio, tras la optimización, comparamos las secuencias optimizadas MP-GRE EF/FO tanto en pacientes colaboradores como no colaboradores.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Material y métodos</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Pacientes</span><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para la realización del presente estudio retrospectivo, llevado a cabo de conformidad con la ley HIPPA (sobre la protección de datos médicos de EE.UU.), se obtuvo la aprobación del Comité de Ética Institucional con exención de obtención del consentimiento informado. Se evaluaron retrospectivamente para ser incluidos en el presente estudio todos los estudios de RM abdominal realizados entre el 15 de septiembre y el 15 de noviembre de 2009 y entre el 1 de diciembre de 2009 y el 1 de enero de 2010. Los pacientes a los que se les realizó una RM en el primer período del estudio con secuencias precontraste MP-GRE EF/FO se incluyeron en el primer grupo (fase 1). Los pacientes a los que se les realizó una RM durante el segundo período del estudio con series optimizadas de secuencias MP-GRE EF/FO se incluyeron en el segundo grupo (fase 2).</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el primer grupo se incluyeron 24 pacientes consecutivos no colaboradores (9 varones y 15 mujeres; media de edad<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar: 48,9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>27,6) y 49 pacientes consecutivos colaboradores (24 varones y 25 mujeres; media de edad<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar: 55,8<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>15,0). 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La elección de las secuencias se dejó a discreción del técnico de radiología. Antes de entrar al equipo de RM, el técnico explicaba el procedimiento y evaluaba la capacidad de mantener la apnea de los pacientes. Además, algunos de los pacientes que inicialmente fueron incluidos en el grupo de pacientes colaboradores, pero que fueron incapaces de mantener la apnea durante la exploración, finalmente fueron incluidos en el grupo de pacientes no colaboradores.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El número total de pacientes incluidos en el primer grupo fue de 73 (33 varones y 40 mujeres; media de edad<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar: 53,6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>19,9) y 64 en el segundo grupo (34 varones y 30 mujeres; media de edad<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar: 54,9<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>18,2).</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los pacientes no colaboradores se sometieron a un protocolo con secuencias resistentes al movimiento y se les pidió que respiraran con normalidad ya que no eran capaces mantener la apnea, y los pacientes colaboradores se sometieron a un protocolo estándar y a las secuencias MP-GRE adicionales. Las secuencias MP-GRE se añadieron al protocolo de RM en pacientes teóricamente colaboradores, como secuencias resistentes al movimiento, para garantizar una adquisición adecuada de imágenes potenciadas en T1, contando con la posibilidad de que algunas de las secuencias precontraste eco de gradiente EF/FO obtenidas en apnea pudieran resultar no diagnósticas debido al movimiento.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las indicaciones principales para realizar los estudios de MR se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se detectaron lesiones focales hepáticas en 37 pacientes. En 12 pacientes las lesiones hepáticas fueron benignas [quistes (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6), nódulos de regeneración (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2), hemangiomas (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2) y abscesos (n=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2)]. En 25 pacientes las lesiones hepáticas fueron malignas [metástasis (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9), carcinoma hepatocelular (<span class="elsevierStyleItalic">hepatocellular carcinoma</span>, HCC) (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7), colangiocarcinoma intrahepático (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2), HCC tratado con quimioembolización transarterial (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1) y HCC tratado con radiofrecuencia (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6)]. Las lesiones se diagnosticaron basándose en los hallazgos de imagen característicos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1–3</span></a>; las metástasis se diagnosticaron basándose en la detección de lesiones múltiples con un patrón RM similar en presencia de un tumor primario diagnosticado histológicamente (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>6). Los HCC se diagnosticaron en pacientes con hepatopatía crónica basándose en el patrón característico de captación de gadolinio utilizando estudios dinámicos de RM. El diagnóstico del colangiocarcinoma intrahepático se basó en los hallazgos histológicos.</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Seis pacientes presentaron lesiones suprarrenales (adenomas en 5 pacientes, basándose en la pérdida de señal característica desde la secuencia EF a FO, y uno presentó una lesión indeterminada con hiperseñal en T1).</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Técnica de resonancia magnética</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los estudios de RM abdominal se realizaron con un equipo de 1,5 T (Avanto, Siemens Medical Systems, Malvern, Pensilvania, USA) con antena <span class="elsevierStyleItalic">phased-array</span> de cuerpo en todos los pacientes.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La secuencia no sensible al movimiento MP-GRE que se utilizó para este estudio fue una secuencia 2D turbo-FLASH con preparación de la magnetización, que se inicia con un pulso de inversión no selectivo de 180° para preparar en primer lugar la magnetización longitudinal con contraste T1. A este pulso le sigue un tren rápido de pulsos de excitación selectivos con un ángulo de inclinación (<span class="elsevierStyleItalic">flip-angle</span>) bajo, con selección de los cortes y lecturas eco de gradiente. El centro del espacio K se adquirió en un tiempo TI (tiempo de inversión) tras el pulso de inversión. Todas las líneas de codificación de fase para un determinado corte se adquieren tras un único pulso de inversión, con una duración total del tren de ecos de 1<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>s aproximadamente, que es lo suficientemente corto, como para evitar los artefactos causados por los movimientos respiratorios. Como el pulso de inversión no es selectivo, la secuencia no es estrictamente una técnica de disparo único desde el punto de vista de la relajación de la magnetización, aunque debido a la corta duración del tiempo de lectura, sí que se comporta como una secuencia de disparo único en lo que se refiere a artefactos de movimiento. Para la primera fase del estudio utilizamos 2 secuencias MP-GRE diferentes proporcionadas por el fabricante usando parámetros de tiempo y características algo diferentes. En el presente estudio denominamos a dichas secuencias MP-GRE FO y MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span>.</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Como no había publicaciones que proporcionaran información detallada de estas secuencias, empleamos los parámetros que el fabricante establece por defecto. Las características de los parámetros empleados se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>. Para la segunda fase del estudio, basada en los hallazgos obtenidos en la primera fase, se llevó a cabo la optimización de la secuencia MP-GRE EF. En el presente trabajo a la secuencia MP-GRE EF optimizada la denominamos MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>). A los pacientes colaboradores se les pidió que respiraran con normalidad durante la adquisición MP-GRE.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En pacientes colaboradores, las secuencias 2D eco de gradiente (2D-GRE) potenciadas en T1 con destrucción de la magnetización transversal residual (<span class="elsevierStyleItalic">spoiled</span>) EF y en FO se adquirieron con secuencia de doble eco (<span class="elsevierStyleItalic">dual-echo</span>) en apnea. Los detalles de los parámetros usados en estas secuencias se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a>. Hay que destacar que las secuencias MP-GRE tienen una relación señal-ruido menor, lo que queda reflejado en los promedios (MP-GRE FO y EF<span class="elsevierStyleInf">2</span>) y no se usa aceleración en la adquisición en paralelo. Las primeras secuencias no eran óptimas y mostraban artefactos de cancelación de señal tal como describimos más adelante. La optimización se realizó clínicamente y mediante simulación con ordenador.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Análisis de las imágenes</span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Análisis cualitativo</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dos revisores (VH y MT con 4 y 5 años de experiencia, respectivamente) evaluaron de manera independiente y retrospectiva las secuencias MP-GRE axiales precontraste de todos los pacientes en una estación de trabajo para identificar la presencia de artefactos por cancelación de fase en las imágenes MP-GRE FO y para determinar la calidad de imagen, la extensión de los artefactos y la visibilidad de las lesiones en las diferentes secuencias. Para cada serie de datos, ambos revisores puntuaron 8 parámetros de calidad de imagen. Antes de llevar a cabo el análisis cualitativo, ambos revisores realizaron una prueba con 5 pacientes y se pusieron de acuerdo en el modo de interpretar y puntuar cada uno de los parámetros evaluados. Los datos de estos 5 pacientes no se incluyeron en el estudio. Los revisores desconocían los parámetros de las secuencias que revisaron.</p><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una característica distintiva de las adquisiciones en FO es la aparición de un borde negro en todas las interfases agua/grasa. Se trata de un artefacto que también se conoce como «artefacto de cancelación de fase», «artefacto de tinta china», «artefacto limítrofe», o «artefacto por desplazamiento químico de segunda clase». Como este artefacto es un efecto de cancelación de fase, no se limita a la dirección de la codificación de la frecuencia como sucede en el artefacto por desplazamiento químico clásico, sino que se puede observar en todos los píxeles de la interfase grasa-agua<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0095"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>. Al borde negro rodeando a los órganos abdominales en las imágenes MP-GRE en FO y a su ausencia en las imágenes EF se le consideró como marcador interno para la valoración de la calidad de las imágenes en FO y EF, respectivamente. Para reconocer una secuencia en FO, los revisores consideraron este artefacto solo cuando el parénquima renal y hepático estaban completamente rodeados por una línea negra para distinguirlo de artefactos por desplazamiento químico de primera clase. Las secuencias se consideraron EF si no existía cancelación de fase. Los revisores puntuaron el artefacto de las imágenes en FO con una escala del 1 al 3 (donde 1 era evidente; 2, leve; 3, ausente, despreciable).</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los revisores puntuaron la presencia de artefactos de todas las secuencias MP-GRE (artefacto fantasma causado por los movimientos respiratorios, artefacto de cancelación de señal, error de registro espacial y granulado de los píxeles) usando una escala del 1 al 4 (donde 1 correspondía a una presencia de artefactos importante; 2, moderada; 3, leve; 4, de mínima a ausente). Los artefactos fantasma se definieron como imágenes borrosas que se generan en la dirección de la codificación de fase<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>. El error de registro espacial se definió como desajuste de la posición de los cortes en cada secuencia y entre secuencias. El granulado de los píxeles se determinó mediante la presencia y extensión del granulado, reflejando la magnitud y la inhomogeneidad del ruido de fondo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0100"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>.</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los artefactos de cancelación de señal son artefactos específicos de las secuencias de inversión-recuperación (<span class="elsevierStyleItalic">inversion recovery)</span> y se manifiestan como un margen de vacío de señal entre 2 tejidos contiguos con valores T1 muy diferentes. Estos artefactos se deben a la cancelación de señal que aparece en un vóxel que contenga 2 tejidos con valores T1 diferentes, de modo que uno de los tejidos ya ha pasado por el punto cero o punto nulo de inversión-recuperación y el otro no, por lo que los 2 tejidos se encuentran, por tanto, en fase opuesta.</p><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La calidad de imagen global se evaluó mediante la nitidez de la imagen, la homogeneidad de la intensidad de señal (IS), la diferenciación córtico-medular y la importancia de los artefactos. La calidad de imagen se puntuó usando una escala del 1 al 4 (donde 1 correspondía a una calidad de imagen deficiente; 2, aceptable; 3, buena; 4, excelente). La visualización de los vasos intrahepáticos se evaluó con respecto a las ramas principales de la vena porta mediante una escala del 1 al 4 (donde 1 era no aceptable [la vena porta principal no es visible]; 2, deficiente [solo se visualiza la vena porta principal]; 3, aceptable [solo son visibles las ramas principales de la vena porta]; 4, buena [son visibles las ramas periféricas de la vena porta]). La visibilidad de las lesiones se evaluó teniendo en cuenta lo siguiente: la evaluación global de la visibilidad de la lesión, de sus márgenes y de su extensión; puntuándose con una escala del 1 al 5 (donde 1 era deficiente; 2, aceptable; 3, buena; 4, muy buena; 5, excelente).</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se consideraron diagnósticas aquellas secuencias con una puntuación ><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 en la evaluación cualitativa.</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La esteatosis hepática se determinó en base a las características típicas de la señal<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0020"><span class="elsevierStyleSup">4,5</span></a>, como áreas hepáticas que mostraban disminución de la IS en las secuencias en FO en comparación con las secuencias EF. La diferencia entre las imágenes EF y FO se clasificó según una escala del 0 al 3: 0 (IS EF es igual a la IS en FO), 1 (IS EF es ligeramente superior a la IS en FO, y la IS del hígado es parecida a la IS del bazo en FO), 2 (IS EF es moderadamente superior a la IS en FO, con la IS del hígado menor que la IS del bazo en FO), y 3 (IS EF es significativamente mayor que la IS en FO, con la IS hepática menor que la del bazo en FO).</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los adenomas suprarrenales se diagnosticaron basándose en la pérdida de señal observada desde las secuencias EF a las secuencias FO<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0055"><span class="elsevierStyleSup">11,12</span></a>.</p><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Cuando fue necesario, se establecieron subgrupos de pacientes basándose en la identificación subjetiva de infiltración grasa en el hígado o en la presencia de lesiones suprarrenales. Siempre que fue posible, se realizó una comparación visual subjetiva entre ambos subgrupos usando secuencias convencionales 2D-GRE potenciadas en T1 EF/FO.</p></span></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Análisis cuantitativos</span><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Siempre que fue posible, se calculó el índice de IS suprarrenal y el porcentaje de grasa hepática con secuencias 2D-GRE, que fueron utilizados para confirmar la presencia de adenomas suprarrenales de contenido graso y de esteatosis hepática. Las medidas cuantitativas del índice de IS suprarrenal se calcularon de la siguiente manera: [(IS EF-IS FO)/IS EF]<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>100%. Las lesiones se clasificaron como adenoma cuando el índice de IS suprarrenal era mayor del 16,5% a partir de las imágenes 2D-GRE en fase y en fase opuesta<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0060"><span class="elsevierStyleSup">12,21</span></a>.</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las medidas cuantitativas del porcentaje de grasa hepática se calcularon de la siguiente manera: [(IS EF-IS FO)/IS EF<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>100]/2.</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La IS media de las lesiones suprarrenales y de la esteatosis hepática se obtuvo a partir de las secuencias 2D-GRE EF y FO usando las medidas a nivel de una región de interés (ROI). Las ROI se colocaron sobre cada lesión suprarrenal de modo que cubriesen la mayor parte de la masa, pero evitando el borde de la lesión para prevenir la aparición de artefactos por desplazamiento químico en las imágenes en fase opuesta. Las medidas de IS hepáticas se obtuvieron de áreas homogéneas, sin vasos, lesiones, ni artefactos y cada valor se calculó 2 veces. Las ROI se colocaron en la misma localización anatómica en ambas secuencias, utilizando una herramienta de corregistro disponible en la estación de trabajo PACS. Todas las medidas las llevó a cabo el mismo revisor.</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El índice de pérdida de IS relativa del hígado en secuencias FO se consideró una medida válida de la presencia de grasa hepática basándose en el conocido efecto que la grasa tiene sobre los valores de IS, pero no se consideró una medida directa del contenido de grasa hepática.</p></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Análisis estadísticos</span><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La verificación de la distribución no paramétrica de los datos se realizó mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Se empleó la prueba de rangos con signo de Wilcoxon para muestras pareadas con objeto de comparar las puntuaciones cualitativas de las secuencias MP-GRE EF y FO. Se utilizó la prueba de Mann-Whitney para comparar cualitativamente las puntuaciones cualitativas de las secuencias MP-GRE entre los pacientes colaboradores y los no colaboradores en ambos grupos (muestras independientes). La variabilidad interobservador en la interpretación de imágenes se calculó mediante el coeficiente <span class="elsevierStyleItalic">kappa</span> que mide el grado de concordancia entre ambos revisores<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>.</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El análisis cualitativo entre los pacientes colaboradores y los no colaboradores y de la variabilidad interobservador se realizó utilizando el software MedCalc<span class="elsevierStyleSup">®</span> para Windows, versión 11.3.0.0 (MedCalc<span class="elsevierStyleSup">®</span> Software, Mariakerke, Bélgica). En todos los casos, un valor de p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05 se consideró como diferencia estadísticamente significativa.</p></span></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los valores de <span class="elsevierStyleItalic">kappa</span> de concordancia entre los 2 revisores para los análisis de los datos cualitativos independientes oscilaron entre 0,44 y 0,83<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>. Para el artefacto de cancelación de señal, el valor <span class="elsevierStyleItalic">kappa</span> fue de 1,0 para MP-GRE FO y MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span>, así como para la identificación del artefacto de cancelación de fase en todas las secuencias. No hubo diferencias estadísticamente significativas entre las puntuaciones de los revisores. A fin de mostrar los datos de un modo más simple y claro, los mismos se muestran promediados.</p><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Fase 1</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los resultados del análisis cualitativo de la calidad de imagen global, de los artefactos y de la visibilidad de las lesiones hepáticas del primer grupo se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0015">tabla 3</a>.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0015"></elsevierMultimedia><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los pacientes (73/73) presentaron artefacto de cancelación de fase evidente en las secuencias MP-GRE FO y ambos revisores lo calificaron como «ausente» en las secuencias MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> en todos los pacientes (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>). Respecto a la presencia de artefactos, ambas secuencias se clasificaron como «leve a ausente», excepto el artefacto de cancelación de señal, con una presencia significativamente mayor en las secuencias MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0001).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El artefacto fantasma provocado por la respiración, el error de registro espacial y el granulado de los píxeles tuvieron una puntuación media ><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3,6 (de «mínimo a ausente») en ambas secuencias MP-GRE, sin diferencias significativas.</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El artefacto de cancelación de señal fue significativamente mayor en MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0001), y fue calificado como «importante» en el 15% (11/73) de los pacientes por al menos un revisor (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>). Respecto a las secuencias MP-GRE FO, ambos revisores calificaron la presencia de dicho artefacto de «mínima a ausente» en el 100% de los pacientes (73/73).</p><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La visualización de los vasos intrahepáticos obtuvo una puntuación significativamente más alta en MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0021). La puntuación media para MP-GRE FO y para MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> fue de 3,66 y 3,84, respectivamente (visualización de los vasos intrahepáticos de «aceptable a buena» para ambas secuencias).</p><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En lo relativo a la visibilidad de las lesiones hepáticas, ambas secuencias MP-GRE se consideraron diagnósticas, sin diferencias significativas, y con una puntuación media de entre 4,61 (MP-GRE FO) y 4,66 (MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span>).</p><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las secuencias MP-GRE FO mostraron una calidad de imagen global significativamente mejor que las MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0001). La calidad de imagen fue considerada «excelente» en el 50,6% (37/73) de los pacientes en las secuencias MP-GRE FO por al menos un revisor, pero solo en el 23,2% (17/73) de los pacientes en las secuencias MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span>.</p><p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall">No hubo diferencias significativas en la evaluación cualitativa de las secuencias MP-GRE entre los pacientes colaboradores y los no colaboradores para ninguno de los parámetros analizados (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0020">tabla 4</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0020"></elsevierMultimedia><p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se detectó esteatosis hepática en el 12,3% (9/73) de los pacientes comparando las secuencias MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> con las MP-GRE FO. Se detectó esteatosis hepática tanto en los pacientes colaboradores (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>7) como en los no colaboradores (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">fig. 2</a>). La calificación de la apariencia subjetiva de infiltración grasa y el porcentaje de grasa calculado (2D-GRE) se muestran en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0035">tabla 7</a>.</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En 6 pacientes se identificaron lesiones nodulares suprarrenales (con un tamaño de entre 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm y 40 mm). Cinco de estas lesiones mostraron una pérdida de señal homogénea en las secuencias MP-GRE FO compatible con adenomas suprarrenales de contenido graso. En 3 (3/5) pacientes además se disponía de secuencias 2D-GRE potenciadas en T1 EF/FO que mostraban hallazgos similares. Los índices suprarrenales calculados para estas lesiones en secuencias 2D-GRE fueron del 23, 42 y del 71%, compatibles con adenomas suprarrenales.</p><p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una lesión permaneció indeterminada y se recomendó su seguimiento mediante técnicas de imagen.</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Fase 2</span><p id="par0220" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los resultados del análisis cualitativo de la fase 2 se muestran en las <a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#tbl0025">tablas 5 y 6</a>. Todos los pacientes (64/64) mostraron artefacto de cancelación de fase evidente en las secuencias MP-GRE FO y ambos revisores lo consideraron «ausente» en todos los pacientes en las secuencias optimizadas MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0001).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0025"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="tbl0030"></elsevierMultimedia><p id="par0225" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las secuencias MP-GRE FO y MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> no mostraron artefacto de cancelación de señal ni mostraron diferencias significativas en el resto de los artefactos evaluados (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">fig. 3</a>) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0025">tabla 5</a>). Ambas secuencias MP-GRE tenían puntuaciones medias altas para la calidad de imagen global: 3,51 para las secuencias MP-GRE FO y 3,42 para MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> (de «buena a excelente») (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,098).</p><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia><p id="par0230" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La secuencia MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> presentó errores de registro significativamente mayores en los pacientes no colaboradores (puntuación media: 3,45) que en los pacientes colaboradores (puntuación media: 3,74) (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,027). Sin embargo, esta puntuación se corresponde con una puntuación de errores de registro espacial de «leve a mínima» en ambas secuencias MP-GRE.</p><p id="par0235" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En referencia a la visibilidad de las lesiones hepáticas, todas las puntuaciones eran superiores a 4 (diagnósticas), en los pacientes colaboradores y no colaboradores (<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#tbl0025">tablas 5 y 6</a>).</p><p id="par0240" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La esteatosis hepática se detectó visualmente en el 17,2% (11/64) de los pacientes del segundo grupo (tras la optimización), comparando las secuencias MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> con las MP-GRE FO (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figs. 3 y 4</a>), tanto en los pacientes colaboradores (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>9) como no colaboradores (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>2) (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0035">tabla 7</a>).</p><elsevierMultimedia ident="tbl0035"></elsevierMultimedia><p id="par0245" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para ambos grupos de pacientes no se encontraron diferencias significativas en el número de pacientes en los que se identificó visualmente esteatosis hepática en las secuencias 2D-GRE y MP-GRE en pacientes colaboradores.</p></span></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Discusión</span><p id="par0250" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las secuencias MP-GRE son un componente estándar de la mayoría de estrategias para la adquisición de secuencias T1 en RM abdominal en los pacientes que no pueden mantener la apnea<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0005"><span class="elsevierStyleSup">1,13–18</span></a>. La sincronización con los movimientos respiratorios y la navegación se usan habitualmente en la adquisición de secuencias T2 e imagen coronaria<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">23–27</span></a>, pero se ha prestado menos atención a su uso en la reducción de artefactos debidos al movimiento en la adquisición de secuencias T1 en el abdomen, y creemos que su uso no se ha descrito para secuencias EF/FO. Además, estas técnicas requieren pasos adicionales en el flujo de trabajo clínico y pueden no funcionar en los pacientes con respiración irregular o superficial<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">28,29</span></a>.</p><p id="par0255" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestros resultados preliminares muestran que la adquisición EF/FO se puede implementar con secuencias MP-GRE, lo que supondría un importante avance en la imagen abdominal.</p><p id="par0260" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las secuencias MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> preoptimizadas y las secuencias MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> optimizadas mostraron características EF, con artefactos de cancelación de fase despreciables o ausentes. El artefacto de cancelación de fase se observó en todos los pacientes en las secuencias MP-GRE FO, características que en nuestro estudio se consideraron como marcador interno para definir las características de las secuencias EF/FO.</p><p id="par0265" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los artefactos de cancelación de señal se observaron principalmente en la interfase entre los vasos hepáticos y el parénquima hepático. Así, en las secuencias MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span>, la combinación de un tiempo de repetición (TR) de 3.000<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ms y de un tiempo de inversión (TI) de 750<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ms permite que los tejidos con T1 relativamente cortos, como el parénquima hepático, hayan pasado por el punto nulo de inversión recuperación, mientras que los tejidos con T1 largos, como los vasos hepáticos, no hayan pasado por el punto nulo. En cambio, la combinación de un TI relativamente más largo (900<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ms) y de un TR más corto (1.540<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ms) en las secuencias MP-GRE FO y después en las secuencias MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> optimizadas garantiza que todos los tejidos abdominales hayan pasado por el punto nulo, con la consiguiente eliminación del artefacto de cancelación de señal. Nosotros no solo no detectamos ninguna ventaja diagnóstica en la combinación de un TI de 750<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ms con un TR de 3.000<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ms, sino que además esta combinación provocó la aparición de artefactos de cancelación de señal, que resultaron problemáticos en 9 de los 73 casos.</p><p id="par0270" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los errores de registro espacial encontrados entre algunas secuencias MP-GRE, aunque se encontraban dentro del rango diagnóstico, reflejan la naturaleza de disparo único de la técnica.</p><p id="par0275" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestros datos demuestran que la visualización de los vasos intrahepáticos es mejor con secuencias MP-GRE EF. Esto lo explica el hecho de que la presencia de infiltración grasa en algunos pacientes puede hacer menos visibles los vasos a causa de la disminución de la IS del hígado en las imágenes en FO. Esta característica explica por qué la visibilidad de las lesiones también fue ligeramente mejor en las secuencias MP-GRE EF, en consonancia con lo publicado en la bibliografía<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0150"><span class="elsevierStyleSup">30,31</span></a>.</p><p id="par0280" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Creemos que este estudio se ha beneficiado de la disponibilidad de datos obtenidos antes y después de la optimización. En la fase 1 evaluamos las secuencias usando los parámetros proporcionados por el fabricante. Tal como habíamos observado, con las nuevas técnicas puede que no haya un conocimiento previo de los parámetros optimizados, y quizá solo después de llevar a cabo dicha fase de experimentación, se pueda evaluar cómo optimizar los parámetros. En la fase 2 evaluamos las secuencias MP-GRE EF/FO tras nuestra optimización. Sin la fase de preoptimización del estudio, no habría quedado claro cuál era el efecto de las propiedades de determinadas secuencias, y por tanto qué modificaciones eran necesarias.</p><p id="par0285" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Creemos, que esto fue solo posible realizando este estudio en un contexto clínico. Como no se había llevado a cabo ningún estudio previo de este tipo, no contábamos con ningún tipo de orientación sobre qué parámetros seleccionar. Basándonos en nuestros hallazgos, hemos reducido el TR a 1.540<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ms y hemos aumentado el TI al menos a 900<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ms en la nueva secuencia MP-GRE EF, puesto que los artefactos de cancelación de señal podrían representar un problema, ya que no observamos ninguna ventaja clínica con un TI más corto. El ancho de banda de las secuencias MP-GRE EF es diferente del de las secuencias MP-GRE FO debido a una limitación de la interfaz de usuario (IU). En concreto, no existe un mecanismo directo para seleccionar el tiempo de eco (TE), aunque se establece indirectamente mediante el ancho de banda. Para la secuencia MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span>, se seleccionó mediante simulación por ordenador. Además, incorporamos 2 promedios y aumentamos el tamaño de la matriz de 256<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>88 a 256<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>156, ya que no observamos mayor granulado de los píxeles con la secuencia MP-GRE FO.</p><p id="par0290" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tras las modificaciones de los parámetros de la secuencia MP-GRE EF basándonos en la investigación preliminar de la fase 1 del estudio, la secuencia MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> presentó una mayor calidad de imagen, similar a la MP-GRE FO.</p><p id="par0295" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El presente estudio puede, por tanto, servir como base para futuras investigaciones para la optimización de la secuencia MP-GRE para la adquisición de imágenes abdominales EF/FO.</p><p id="par0300" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La evaluación de la grasa en el hígado y en las masas suprarrenales son indicaciones importantes para la imagen en EF/FO. La esteatosis hepática se detectó visualmente en el 14,6% (20/137) de los pacientes. Las secuencias MP-GRE FO mostraron la pérdida subjetiva de intensidad de señal en el hígado y la presencia evidente de artefacto de cancelación de fase, que permitió la confirmación del diagnóstico de depósito graso. Los subgrupos de hígado graso y de masas suprarrenales se compararon subjetivamente con imágenes 2D-GRE potenciadas en T1 EF/FO cuando éstas estaban disponibles (16/20 para la esteatosis hepática y 3/5 para los adenomas suprarrenales) que fueron usadas como referencia. En 3 pacientes se observaron diferencias entre las secuencias 2D-GRE y las MP-GRE en la puntuación cualitativa de la extensión de infiltración grasa, lo que sugiere mejor visualización del contenido graso en las secuencias 2D-GRE. Para el sistema de puntuación utilizamos la comparación visual de la señal entre el hígado y el bazo. La naturaleza de las secuencias de inversión recuperación, junto con unos tiempos de relajación longitudinal ligeramente distintos entre el bazo y el hígado pueden haber sido la causa de esta diferencia, lo que sugiere que la comparación con el bazo puede ser menos fiable en las secuencias MP-GRE. Los datos cuantitativos obtenidos del cálculo del porcentaje de grasa confirman los hallazgos observados en las secuencias MP-GRE EF/FO, mostrando una pérdida importante de la IS hepática en imágenes 2D-GRE FO en 16 pacientes con esteatosis. Respecto a las lesiones suprarrenales, la pérdida de intensidad de señal desde EF a FO permitió la caracterización de adenomas suprarrenales en 5 pacientes (5/6) mediante la secuencia MP-GRE. Los valores del índice de IS suprarrenal en las secuencias 2D-GRE, que estaban disponibles de 3 pacientes, apoyaron estos hallazgos. Aplicando nuestra optimización y usando parámetros análogos de secuencia, las secuencias MP-GRE EF/FO han mostrado resultados prometedores en el estudio por imagen de la esteatosis hepática<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0090"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a> y en la caracterización de nódulos suprarrenales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">32</span></a>.</p><p id="par0305" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El presente estudio presenta algunas limitaciones. La primera es su diseño retrospectivo. El uso de 2 secuencias MP-GRE diferentes con unos parámetros distintos en la primera fase del estudio contribuyó a la diferente puntuación cualitativa de las secuencias. Por ejemplo, el hecho de que se usaran 2 promedios para las secuencias MP-GRE FO y uno para las secuencias MP-GRE EF, podría haber dado lugar a un sesgo en la calidad de imagen, ya que los artefactos causados por los movimientos respiratorios disminuyen cuando se utilizan múltiples promedios. No obstante, nosotros utilizamos los parámetros que proporcionan por defecto los fabricantes de los equipos ya que no existían estudios previos que evaluasen este tipo de secuencias. El diseño retrospectivo del estudio implicó que las secuencias postoptimización MP-GRE EF no se realizaran en todos los pacientes. Otra limitación fue el reducido número de pacientes no colaboradores incluidos en el estudio, aunque los datos MP-GRE de los pacientes colaboradores fueron adquiridos con respiración normal, que se considera como un modelo válido de pacientes no colaboradores. No hubo diferencias significativas respecto a la evaluación cualitativa a la hora de comparar estas 2 poblaciones en ambos grupos de pacientes. Una limitación adicional fue que los protocolos de los pacientes no colaboradores no incluían secuencias precontraste 2D-GRE EF/FO por la razón obvia de que se requiere que el paciente esté en apnea para obtener una buena calidad de imagen. Basándonos en nuestros hallazgos, empleamos de modo rutinario secuencias MP-GRE EF/FO en los pacientes no colaboradores.</p><p id="par0310" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En conclusión, hemos descrito la implementación y la optimización de una técnica EF/FO en una secuencia de disparo único MP-GRE resistente al movimiento. Esta experiencia clínica inicial parece prometedora, proporcionando buena calidad de imagen, con presencia constante del artefacto de cancelación de fase en secuencias MP-GRE FO y ausencia del mismo en secuencias MP-GRE EF.</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Responsabilidades éticas</span><p id="par0315" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Protección de personas y animales</span>. Los autores declaran que para esta investigación no se han realizado experimentos en seres humanos ni en animales.</p><p id="par0320" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Confidencialidad de los datos</span>. Los autores declaran que han seguido los protocolos de su centro de trabajo sobre la publicación de datos de pacientes y que todos los pacientes incluidos en el estudio han recibido información suficiente y han dado su consentimiento informado por escrito para participar en dicho estudio.</p><p id="par0325" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleBold">Derecho a la privacidad y consentimiento informado.</span> Los autores han obtenido el consentimiento informado de los pacientes y/o sujetos referidos en el artículo. Este documento obra en poder del autor de correspondencia.</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Autorías</span><p id="par0335" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">1.</span><p id="par0340" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Responsable de la integridad del estudio: RCS.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">2.</span><p id="par0345" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Concepción del estudio: MR, VH, ROPC, MDT, BMD y RCS.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">3.</span><p id="par0350" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Diseño del estudio: MR, VH, ROPC, BMD y RCS.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">4.</span><p id="par0355" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Obtención de los datos: MR, VH y MDT.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">5.</span><p id="par0360" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Análisis e interpretación de los datos: MR, VH, ROPC, MDT, BMD y RCS.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0030"><span class="elsevierStyleLabel">6.</span><p id="par0365" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tratamiento estadístico: MR, VH y ROPC.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0035"><span class="elsevierStyleLabel">7.</span><p id="par0370" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Búsqueda bibliográfica: MR, VH, ROPC, MDT, BMD y RCS.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0040"><span class="elsevierStyleLabel">8.</span><p id="par0375" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Redacción del trabajo: MR, VH, ROPC, BMD y RCS.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0045"><span class="elsevierStyleLabel">9.</span><p id="par0380" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Revisión crítica del manuscrito con aportaciones intelectualmente relevantes: MR, VH, ROPC, MDT, BMD y RCS.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0050"><span class="elsevierStyleLabel">10.</span><p id="par0385" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aprobación de la versión final: MR, VH, ROPC, MDT, BMD y RCS.</p></li></ul></p></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle">Conflicto de intereses</span><p id="par0390" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de los autores (BMD), que trabaja para Siemens Medical Solutions (Cary, NC), contribuyó al diseño del protocolo de imagen. El resto de los autores controlaron la inclusión de cualquier dato o información que pudiese suponer un conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:12 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "xres315761" "titulo" => array:5 [ 0 => "Resumen" 1 => "Objetivo" 2 => "Material y métodos" 3 => "Resultados" 4 => "Conclusión" ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec298446" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "xres315762" "titulo" => array:5 [ 0 => "Abstract" 1 => "Purpose" 2 => "Materials and methods" 3 => "Results" 4 => "Conclusion" ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec298447" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Material y métodos" "secciones" => array:5 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Pacientes" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Técnica de resonancia magnética" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Análisis de las imágenes" "secciones" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Análisis cualitativo" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Análisis cuantitativos" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Análisis estadísticos" ] ] ] 6 => array:3 [ "identificador" => "sec0045" "titulo" => "Resultados" "secciones" => array:2 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0050" "titulo" => "Fase 1" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0055" "titulo" => "Fase 2" ] ] ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0060" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0065" "titulo" => "Responsabilidades éticas" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0070" "titulo" => "Autorías" ] 10 => array:2 [ "identificador" => "sec0075" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 11 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2011-10-25" "fechaAceptado" => "2012-02-17" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec298446" "palabras" => array:6 [ 0 => "Resonancia magnética" 1 => "Hígado" 2 => "Hígado graso" 3 => "Tumores suprarrenales" 4 => "Resistencia al movimiento" 5 => "Eco de gradiente con preparación de la magnetización" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec298447" "palabras" => array:6 [ 0 => "Magnetic resonance imaging" 1 => "Liver" 2 => "Fatty liver" 3 => "Adrenal masses" 4 => "Motion resistant" 5 => "Magnetization-prepared gradient recalled echo imaging" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:2 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle">Objetivo</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Implementar técnicas en fase y en fase opuesta (EF/FO) con eco de gradiente con preparación de la magnetización (<span class="elsevierStyleItalic">Magnetization-Prepared Gradient Recalled Echo</span> [MP-GRE]) y evaluar la viabilidad y la calidad de imagen diagnóstica entre las secuencias MP-GRE antes y después de la optimización, incluyendo aquellos pacientes que no pueden colaborar manteniendo la apnea.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Material y métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Para la realización del presente estudio retrospectivo, llevado a cabo de conformidad con la ley HIPPA de protección de datos médicos de EE.UU., se obtuvo la aprobación del Comité de Ética Institucional con exención de obtención del consentimiento informado. Se incluyeron 2 grupos de pacientes en el estudio, antes y después de la optimización de los parámetros MP-GRE, con 73 (24 no colaboradores/49 colaboradores) y 64 (22 no colaboradores/42 colaboradores) pacientes consecutivos, respectivamente. La secuencia no sensible al movimiento usada en este estudio fue 2D MP-GRE con técnica de disparo único. Dos radiólogos evaluaron cualitativamente las secuencias para identificar la presencia de artefactos de cancelación de fase en las imágenes en FO y para determinar la calidad de imagen, la extensión de los artefactos (artefacto de fantasma, artefacto de cancelación de señal, error de registro espacial y granulado de los píxeles) y la visibilidad de las lesiones en las diferentes secuencias. También se evaluó la capacidad para detectar visualmente esteatosis hepática y adenomas suprarrenales de contenido graso. Los análisis cualitativos se compararon mediante las pruebas de Wilcoxon y Mann-Whitney.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Resultados</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Hubo diferencias estadísticamente significativas entre todas las secuencias MP-GRE en lo relativo al artefacto de cancelación de fase (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0001), presente en las secuencias MP-GRE FO y despreciable o ausente en las secuencias MP-GRE EF, tanto antes (EF<span class="elsevierStyleInf">1</span>) como después (EF<span class="elsevierStyleInf">2</span>) de la optimización, en todos los pacientes.</p><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Los artefactos de cancelación de señal fueron significativamente más marcados en las secuencias in MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0001). El error de registro espacial fue ligeramente más marcado en las secuencias MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0027) en los pacientes no colaboradores. Las secuencias MP-GRE en FO y las secuencias MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> mostraron una calidad de imagen significativamente mayor (p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0001).</p><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">En las secuencias MP-GRE se identificaron subjetivamente la esteatosis hepática (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>20) y los adenomas suprarrenales (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>5) basándose en la pérdida de señal desde la secuencia EF a la secuencia en FO.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusión</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La técnica de disparo único MP-GRE EF/FO es una técnica viable que permite la obtención de imágenes resistentes al movimiento, ofreciendo una calidad de imagen diagnóstica adecuada. Esta técnica puede proporcionar información EF y en FO de pacientes que no son capaces de mantener la apnea.</p>" ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span class="elsevierStyleSectionTitle">Purpose</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To implement in-phase and out-of-phase (IP/OP) techniques with Magnetization-Prepared Gradient Recalled Echo (MP-GRE) and to evaluate the feasibility and diagnostic image quality among pre and post-optimized MP-GRE sequences, including patients unable to cooperate with breath-hold requirements.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Materials and methods</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Institutional review board approval with waiver of informed consent was obtained for this HIPAA-compliant retrospective study. Two groups of patients were included in the study, before and after optimization of MP-GRE parameters, with seventy-three (24 noncooperative/49 cooperative) and sixty-four (22 noncooperative/42 cooperative) consecutive patients, respectively. The motion-insensitive sequence used in this study was a single-shot 2D MP-GRE. Two radiologists qualitatively evaluated the sequences to identify the presence of phase cancellation artifact in OP images and to determine image quality, extent of artifacts (respiratory ghosting, bounce-point artifact, spatial misregistration and pixel graininess) and lesion conspicuity on the various sequences. The ability to visually detect liver steatosis and fatty adrenal adenomas was evaluated. Qualitative analyses were compared using the Wilcoxon and Mann-Whitney tests.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Results</span><p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">There were statistically significant differences between all MP-GRE sequences concerning phase cancellation artifact (<span class="elsevierStyleItalic">P</span><.0001) which was present in MP-GRE OP sequences and negligible to absent in the pre (IP<span class="elsevierStyleInf">1</span>) and post-optimized (IP<span class="elsevierStyleInf">2</span>) MP-GRE IP sequences, respectively, in all patients.</p><p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Bounce point artifacts were significantly more pronounced in MP-GRE IP<span class="elsevierStyleInf">1</span> (<span class="elsevierStyleItalic">P</span><.0001). Spatial misregistration was slightly more prominent in noncooperative patients with MP-GRE IP<span class="elsevierStyleInf">2</span> (<span class="elsevierStyleItalic">P</span>=.0027). MP-GRE OP and MP-GRE IP<span class="elsevierStyleInf">2</span> showed significantly higher overall image quality (<span class="elsevierStyleItalic">P</span><.0001).</p><p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">MP-GRE sequences subjectively identified hepatic steatosis (n=20) and adrenal adenomas (n=5) based on signal loss from IP to OP sequence.</p> <span class="elsevierStyleSectionTitle">Conclusion</span><p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Single shot IP/OP MP-GRE is feasible and allows motion resistant imaging with adequate diagnostic image quality. This technique is able to provide IP and OP information in patients unable to suspend respiration.</p>" ] ] "multimedia" => array:10 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1185 "Ancho" => 995 "Tamanyo" => 87566 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">RM axial de una mujer de 87 años con adenoma suprarrenal izquierdo. El estudio se realizó con un protocolo de secuencias insensibles al movimiento. El artefacto de cancelación de fase es importante en la secuencia MP-GRE FO (A) y no aparece en la secuencia MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> (B). Estas secuencias muestran propiedades en fase opuesta y en fase, respectivamente. El artefacto de cancelación de señal aparece en la secuencia MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> (flechas, B), más pronunciado en la interfase entre las venas cava inferior y porta y el parénquima hepático, alrededor de la aorta y del conducto vertebral. Se observa una lesión bien delimitada de 4<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm (asterisco) en la glándula suprarrenal izquierda y caída de la intensidad de señal evidente en la secuencia MP-GRE FO (A) en comparación con la secuencia MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> (B), compatible con adenoma de contenido graso.</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 1383 "Ancho" => 997 "Tamanyo" => 113243 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0070" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">RM axial de un niño de 7 años con esteatosis hepática. El estudio se realizó con un protocolo de secuencias insensibles al movimiento. Se observa infiltración grasa moderada del hígado en la secuencia MP-GRE FO (A). La secuencia MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> (B) muestra un borde de vacío de señal entre los vasos y los tejidos adyacentes provocado por el artefacto de cancelación de señal. El origen de dicho artefacto es la cancelación de la señal en un vóxel que contenga 2 tejidos con valores T1 muy diferentes.</p>" ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "fig0015" "etiqueta" => "Figura 3" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr3.jpeg" "Alto" => 1304 "Ancho" => 897 "Tamanyo" => 100684 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0075" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">MR axial de un varón de 66 años con esteatosis. El hígado muestra pérdida de intensidad de señal (IS) difusa en la imagen MP-GRE FO (A) en comparación con la secuencia en fase MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> postoptimización (B), compatible con infiltración grasa difusa. La alta calidad de imagen de la secuencia MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> es comparable a la de la secuencia MP-GRE FO. Cabe destacar la ausencia de artefacto de cancelación de señal.</p>" ] ] 3 => array:7 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:1 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Pacientes \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Indicaciones \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Evaluación de lesiones hepáticas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">44 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Seguimiento de cirrosis hepática \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">23 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Evaluación de tumores no hepáticos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Evaluación de lesiones renales \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Evaluación postoperatoria del hígado \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Evaluación de dolor abdominal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Control post transplante hepático o renal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Evaluación postoperatoria de tumores no hepáticos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Evaluación de las lesiones pancreáticas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Evaluación de sospecha de enfermedad biliar \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Evaluación de pancreatitis \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Pruebas funcionales hepáticas alteradas \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Screening</span> de hipertensión arterial \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Evaluación de incidentalomas suprarrenales \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab464615.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0080" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Indicaciones para el estudio de imagen</p>" ] ] 4 => array:7 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:2 [ "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="3" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">MP-GRE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a></td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2D-GRE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Parámetros \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">FO \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">En fase/en fase opuesta \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tiempo de eco (ms) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,09 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,07 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,92/2,22 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Espaciado entre ecos (ms)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0015"><span class="elsevierStyleSup">c</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5,9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8,2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">– \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tiempo de repetición (ms)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0020"><span class="elsevierStyleSup">d</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1.540 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3.000 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1.540 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">160 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Tiempo de inversión (ms) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">900 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">750 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">900 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">– \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Inclinación del vector <span class="elsevierStyleItalic">Flip angle</span> (°) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">70 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Ancho de banda (Hertz/píxel) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">180 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">150 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">150 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">300/300 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Grosor (mm) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">N.° promedio de señales \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Matriz \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">256<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>156 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">256<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>88 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">256<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>156 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">256<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>×<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>156 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Factor de adquisición en paralelo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0025"><span class="elsevierStyleSup">e</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">No \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">No \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">No \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2x \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Control de la respiración \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">No \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">No \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">No \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Apnea \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab464613.png" ] ] ] "notaPie" => array:5 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "a" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Eco de gradiente con preparación de la magnetización (MP-GRE) se obtienen como 3 adquisiciones en 2D independientes.</p>" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0010" "etiqueta" => "b" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Secuencia 2D de eco de gradiente (2D-GRE) <span class="elsevierStyleItalic">spoiled</span> en fase y en fase-opuesta adquirida como secuencia de doble eco.</p>" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0015" "etiqueta" => "c" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Espaciado entre ecos es el tiempo entre lecturas sucesivas.</p>" ] 3 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0020" "etiqueta" => "d" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">En las secuencias MP-GRE, el tiempo de repetición es el tiempo entre la aplicación del pulso de inversión para cada división individual.</p>" ] 4 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0025" "etiqueta" => "e" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">El factor de adquisición en paralelo fue GRAPPA (<span class="elsevierStyleItalic">Generalized Autocalibrating Partially Parallel Acquisitions</span>).</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0085" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Parámetros detallados empleados para las secuencias MP-GRE y 2D-GRE</p>" ] ] 5 => array:7 [ "identificador" => "tbl0015" "etiqueta" => "Tabla 3" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0095" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Los valores se expresan como media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DS. Los números entre paréntesis corresponden a un IC del 95%. Para el análisis estadístico se usó la prueba de rangos con signo de Wilcoxon.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Parámetros cualitativos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0035"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Secuencias MP-GRE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0030"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a></td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Valor de p<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0040"><span class="elsevierStyleSup">c</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">FO \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Artefacto fantasma respiratorio \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,91<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,34 (3,83-3,98) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,95<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,34 (3,87-4,02) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,105 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Artefacto de cancelación de fase \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 (1,00-1,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 (3,00-3,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Visualización de vasos intrahepáticos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,66<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,62 (3,51-3,80) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,84<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,44 (3,73-3,94) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,0021 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Artefactos de cancelación de señal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 (4,00-4,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,97<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,97 (2,74-3,19) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Error de registro \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,85<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,37 (3,76-3,93) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,92<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,21 (3,87-3,96) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,0512 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Granulado de píxeles \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,64<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,66 (3,48-3,79) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,70<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,61 (3,55-3,84) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,205 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Calidad de imagen total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,53<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,72 (3,36-3,69) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,84<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,80 (2,65-3,02) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Visibilidad de las lesiones \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,61<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,49 (4,49-4,72) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,66<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,57 (4,52-4,79) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,562 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab464619.png" ] ] ] "notaPie" => array:3 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0030" "etiqueta" => "a" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Eco de gradiente con preparación de la magnetización.</p>" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0035" "etiqueta" => "b" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Los datos se expresan como media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar.</p>" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0040" "etiqueta" => "c" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Resultados con p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05 se consideraron estadísticamente significativos.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0090" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Comparación de los resultados cualitativos entre MP-GRE FO y MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">1</span> de todos los pacientes (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>73). Parámetros por defecto</p>" ] ] 6 => array:7 [ "identificador" => "tbl0020" "etiqueta" => "Tabla 4" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0105" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Los valores se expresan como media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DS. Los números entre paréntesis corresponden a un IC del 95%. Para el análisis estadístico se usó la prueba de Mann-Whitney.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Parámetros cualitativos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0050"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="5" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Secuencias MP-GRE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0045"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a></td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Valor de p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">FO</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Valor de p<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0055"><span class="elsevierStyleSup">c</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">EF<span class="elsevierStyleInf">1</span></td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Colaboradores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">No colaboradores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Colaboradores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">No colaboradores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Artefacto fantasma respiratorios</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,95<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,82<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,52 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,489</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,98<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,14 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,91<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,33 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,658</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,89-4,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,60-4,03) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,93-4,02) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,77-4,04) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Visualización de vasos intrahepáticos</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,68<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,55 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,60<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,77 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,966</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,82<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,41 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,89<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,52 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,247</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,52-3,83) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,27-3,92) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,70-3,93) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,67-4,10) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Artefactos de cancelación de señal</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,85<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1,05 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,67<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,76 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,155</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(4,00-4,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(4,00-4,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(2,54-3,15) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(2,34-2,99) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Error de registro</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,80<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,95<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,184</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,93<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,25 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,89<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,31 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,707</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,67-3,92) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,86-4,03) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,85-4,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,75-4,02) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Granulado de los píxeles</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,64<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,63 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,62<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,71 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,974</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,79<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,52<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,77 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,107</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,45-3,82) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,32-3,91) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,64-3,93) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,19-3,84) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Calidad de imagen total</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,31<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,72 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,45<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,73 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,319</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,80<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,81 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,95<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,77 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,282</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,10-3,51) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,14-3,75) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(2,56-3,03) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(2,62-3,21) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Visibilidad de las lesiones</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,68<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,47 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,50<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,70 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,548</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,73<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,55 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,50<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,70 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,391</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(4,54-4,81) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(4,20-4,79) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(4,57-4,88) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(4,20 -4,79) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab464616.png" ] ] ] "notaPie" => array:3 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0045" "etiqueta" => "a" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Eco de gradiente con preparación de la magnetización.</p>" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0050" "etiqueta" => "b" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Los datos se expresan como media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar.</p>" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0055" "etiqueta" => "c" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Resultados con p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05 se consideraron estadísticamente significativos.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0100" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Resultados del análisis de la calidad entre los pacientes colaboradores (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>49) y no colaboradores (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>24) antes de la optimización de las secuencias</p>" ] ] 7 => array:7 [ "identificador" => "tbl0025" "etiqueta" => "Tabla 5" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0115" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Los valores se expresan como media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DS. Los números entre paréntesis corresponden a un IC del 95%. Para el análisis estadístico se usó la prueba de rangos con signo de Wilcoxon.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Parámetros cualitativos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0065"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Secuencias MP-GRE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0060"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a></td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Valor de p<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0070"><span class="elsevierStyleSup">c</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">FO \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Artefacto fantasma \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,80<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,43 (3,69-3,88) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,82<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,40 (3,72-3,91) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,56 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Artefacto de cancelación de fase \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 (1,00-1,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 (3,00-3,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,0001 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Visualización de vasos intrahepáticos \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,76<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,47 (3,64-3,87) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,84<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,35 (3,75-3,92) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Artefacto de cancelación de señal \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 (4,00-4,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 (4,00-4,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Error de registro \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,69<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,46 (3,57-3,80) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,65<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,52 (3,52-3,77) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,46 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Granulado de los píxeles \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,47<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,54 (3,33-3,60) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,49<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,53 (3,35-3,62) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,76 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Calidad de imagen total \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,51<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,58 (3,36-3,65) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,42<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,58 (3,27-3,56) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,098 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Visibilidad de las lesiones \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,43<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1,05 (4,16-4,69) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,55<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,78 (4,35-4,74) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab464617.png" ] ] ] "notaPie" => array:3 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0060" "etiqueta" => "a" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Eco de gradiente con preparación de la magnetización.</p>" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0065" "etiqueta" => "b" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Los datos se expresan como media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar.</p>" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0070" "etiqueta" => "c" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Resultados con p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05 se consideraron estadísticamente significativos.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0110" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Comparación de los resultados cualitativos entre MP-GRE FO y MP-GRE EF<span class="elsevierStyleInf">2</span> en todos los pacientes (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>64) tras la optimización de las secuencias EF</p>" ] ] 8 => array:7 [ "identificador" => "tbl0030" "etiqueta" => "Tabla 6" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0125" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Los valores se expresan como media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>DS. Los números entre paréntesis corresponden a un IC del 95%. Para el análisis estadístico se usó la prueba de Mann-Whitney.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Parámetros cualitativos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0075"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="5" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Secuencias MP-GRE</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Valor de p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">FO</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Valor de p<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0080"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">EF2</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Colaboradores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">No colaboradores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Colaboradores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">No colaboradores \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Artefacto fantasma</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,84<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,39 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,72<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,33</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,91<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,28 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,70<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,56 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,50</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,71- 3,96) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,50-3,93) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,82-3,99) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,45-3,94) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Visualización de vasos intrahepáticos</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,78<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,44 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,75<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,53 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,96</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,91<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,28 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,77<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,19</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,64- 3,91) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,51-3,98) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,82-3,99) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,58-3,95) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Artefacto de cancelación de señal</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,0<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(4,00- 4,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(4,00-4,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(4,00-4,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(4,00-4,00) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Error de registro</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,76<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,42 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,54<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,039</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,74<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,43 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,45<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,62 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,027</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,62 -3,89) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,31-3,76) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,60-3,87) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,17-3,72) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Granulado de los píxeles</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,46<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,50 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,50<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,62 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,52</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,56<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,49 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,43<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,58 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,33</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,30 -3,61) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,23-3,76) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,40-3,71) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,17-3,68) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Calidad de imagen total</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,48<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,54 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,56<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,66 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,66</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,47<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,57 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,40<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,62 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,65</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,31- 3,64) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,26 -3,85) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,29-3,64) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,12-3,67) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Visibilidad de las lesiones</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,65<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,68 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,06<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1,51 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,46</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,71<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,52 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,26<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1,12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " rowspan="2" align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,43</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(4,43- 4,86) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,39- 4,72) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(4,54-4,87) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">(3,76-4,75) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab464614.png" ] ] ] "notaPie" => array:2 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0075" "etiqueta" => "a" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Los datos se expresan como media<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>±<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>desviación estándar.</p>" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0080" "etiqueta" => "b" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Resultados con p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05 se consideraron estadísticamente significativos.</p> <p class="elsevierStyleNotepara"><span class="elsevierStyleSup">c</span>Eco de gradiente con preparación de la magnetización.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0120" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Resultados del análisis cualitativo entre los pacientes colaboradores (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>42) y no colaboradores (n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>22) tras la optimización de la secuencia EF</p>" ] ] 9 => array:7 [ "identificador" => "tbl0035" "etiqueta" => "Tabla 7" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0140" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">N/A: no se aplica.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Primer grupo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Secuencias</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Porcentaje de grasa<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0090"><span class="elsevierStyleSup">b</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Segundo grupo \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Secuencias</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Porcentaje de grasa<span class="elsevierStyleSup">‡</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Paciente \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">2D-GRE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0085"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">MP-GRE FO \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Paciente \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">2D-GRE<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0085"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">MP-GRE FO \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Puntuación cualitativa</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " colspan="2" align="center" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black">Puntuación cualitativa</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18,3% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">10 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">36,8% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">11 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15,1% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">22,1% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5,3% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27,4% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">13 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16,8% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18,3% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8,8% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">19,2% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">37,4% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17,5% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8,1% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">– \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">N/A \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16,4% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">– \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">N/A \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20,3% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">19 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">– \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">N/A \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">– \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="char" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">N/A \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab464618.png" ] ] ] "notaPie" => array:2 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0085" "etiqueta" => "a" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara">Secuencia 2D con eco de gradiente (2D-GRE) <span class="elsevierStyleItalic">spoiled</span> en fase y en fase opuesta adquirida como una secuencia de doble eco.</p>" ] 1 => array:3 [ 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Secuencia de disparo único eco de gradiente en fase y fase opuesta con preparación de la magnetización: descripción y optimización de la técnica con equipo de 1,5 T
In-phase and out-of-phase single-shot magnetization-prepared gradient recalled echo: description and optimization of technique at 1.5T