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Enregistrement W1539977390 · doi:10.1002/mrm.25131

In vivo double quantum filtered sodium magnetic resonance imaging of human brain

2014· article· en· W1539977390 sur OpenAlexaff
Adrian Tsang, Robert Stobbe, Christian Beaulieu

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLanthanide and Transition Metal Complexes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear magnetic resonancePulse sequenceImaging phantomSIGNAL (programming language)IsotropyPulse (music)Magnetic resonance imagingIn vivoChemistrySodiumSequence (biology)PhysicsOpticsComputer scienceBiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Sodium signal from ordered environments can be selectively detected using a double-quantum magic angle (DQ-MA) sequence. This study presents the first DQ-MA sodium images of the human brain and evaluates the effect of preparation time (τ) on the signal. THEORY AND METHODS: Three phantoms of saline, agar gel, and xanthan gum were used to test the correct functioning of the DQ-MA sequence. Five healthy volunteers were imaged using DQ-MA with varying τ to determine the optimal preparation time. DQ-MA images were acquired with 1 or 2 averages and nominal resolution of 15 mm isotropic in 3.5 or 7 min, respectively. In addition, higher nominal resolution (8.4 mm isotropic) DQ-MA images were acquired from another subject in 48 min. Post hoc simulations were performed to explain the effect of τ on imaging results. RESULTS: The DQ-MA sequence generates signal from only the xanthan gum phantom, correctly suppressing signal from environments in which the time-averaged quadrupolar interaction is expected to be zero (saline, agar). This sequence generates signal throughout the brain with maximum detection when τ=3 ms. CONCLUSION: The existence of DQ-MA signal in the human brain indicates the presence of sodium nuclei in ordered environments and provides a novel contrast mechanism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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