Multivendor implementation and comparison of volumetric whole‐brain echo‐planar MR spectroscopic imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess volumetric proton MR spectroscopic imaging (MRSI) of the human brain on multivendor MRI instruments. METHODS: Echo-planar spectroscopic imaging was developed on instruments from three manufacturers, with matched specifications and acquisition protocols that accounted for differences in sampling performance, radiofrequency (RF) power, and data formats. Intersite reproducibility was evaluated for signal-normalized maps of N-acetylaspartate (NAA), creatine (Cre), and choline using phantom and human subject measurements. Comparative analyses included metrics for spectral quality, spatial coverage, and mean values in atlas-registered brain regions. RESULTS: Intersite differences for phantom measurements were less than 1.7% for individual metabolites and less than 0.2% for ratio measurements. Spatial uniformity ranged from 79% to 91%. The human studies found differences of mean values in the temporal lobe, but good agreement in other white matter regions, with maximum differences relative to their mean of under 3.2%. For NAA/Cre, the maximum difference was 1.8%. In gray matter, a significant difference was observed for frontal lobe NAA. Primary causes of intersite differences were attributed to shim quality, B0 drift, and accuracy of RF excitation. Correlation coefficients for measurements at each site were over 0.60, indicating good reliability. CONCLUSION: A volumetric intensity-normalized MRSI acquisition can be implemented in a comparable manner across multivendor MR instruments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».