Max‐IDEAL: A max‐flow based approach for IDEAL water/fat separation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To propose a novel approach to water/fat separation using a unique smoothness constraint. THEORY AND METHODS: Chemical-shift based water/fat separation is an established noninvasive imaging tool for the visualization of body fat in various anatomies. Nevertheless, B0 magnetic field inhomogeneities can hamper the water/fat separation process. In this work, B0 variations are mapped using a convex-relaxed labeling model which produces a coarse estimate of the field map, while considering T2* decay during the labeling process. Fat and water components are subsequently resolved using T2*-IDEAL. An adaptive spatial filtering (ASF) was introduced to improve the robustness of the estimate. The method was tested on cardiac and abdominal datasets from healthy volunteers and nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) patients. RESULTS: Out of 168 cardiac and abdominal images, only 1 case has shown water/fat swaps that can hinder the clinical interpretation of the underlying anatomy. CONCLUSION: This work demonstrates a new water/fat separation approach that prevents the occurrence of water/fat swaps, by means of a unique smoothness constraint. Incorporating T2* effect in the labeling procedure and including the ASF processing enhance the robustness of the proposed approach and permit the procedure to handle abrupt B0 variations within the field of view.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».