Optimizing contrast agent concentration and spoiled gradient echo pulse sequence parameters for catheter visualization in MR‐guided interventional procedures: An analytic solution
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: A critical requirement of MR-guided interventions is the visualization of an instrument (e.g., catheter, needle) during the procedure. One approach is to fill the instrument with a contrast agent. Previously, the optimization of contrast agent visualization was performed only empirically. In the present study, an analytic optimization of contrast agent SNR efficiency was performed for a spoiled gradient echo pulse sequence. METHODS: Optimal flip angle, repetition time, echo time, and contrast agent concentration were derived analytically. The solution is valid for any contrast agent, provided the relationship between T1 , T2 , and doping concentration is known. RESULTS: Phantom experiments validated the analytic optimization for Gd- and MnCl2 -based contrast agents. Results showed excellent agreement between experimentally predicted and theoretically observed magnetization behavior. In vivo experiments demonstrated optimized contrast agent visualization in brain, heart, and prostate applications. The results demonstrated the large SNR that can be achieved with analytic optimization. As a practical guideline, an 11% dilution of 500 mMol/L Gd-DTPA solution, repetition time ≈ 4 ms, echo time ≈ 1 ms, and θ ≈ 65° was found to provide a large SNR. CONCLUSION: This study derived and validated a method for analytically optimizing contrast agent SNR efficiency. This information may be useful for visualizing instruments during MR-guided interventions.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule 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 ».