Fat-suppressed alternating-SSFP for whole-brain fMRI using breath-hold and visual stimulus paradigms
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To achieve artifact-suppressed whole-brain pass-band-balanced steady-state free precession functional MRI from a single functional magnetic resonance imaging (fMRI) scan. METHODS: A complete and practical data acquisition sequence for alt-SSFP fMRI was developed. First, multishot flyback-echo-planar imaging (EPI) and echo-time shifting were used to achieve data acquisition that was robust against eddy currents, gradient delays, and ghosting artifacts. Second, a steady-state catalyzation scheme was implemented to reduce oscillations in the transient signal when catalyzing in and out of alternate steady states. Next, a short spatial-spectral radiofrequency (RF) pulse was designed to achieve excellent fat-suppression while maintaining a repetition time <15 ms to sensitize functional activation toward smaller vessels and capillaries. Lastly, parallel imaging was used to achieve whole-brain coverage and sufficiently high temporal resolution. RESULTS: Breath-hold experiments showed excellent fat-suppression and alt-SSFP's capability to recover functional sensitivity from signal dropout regions of conventional gradient-echo and banding artifacts from conventional pass-band-balanced steady-state free precession. Applying fat-suppression resulted in improved activation maps and increased temporal SNR. Visual stimulus functional studies verify the proposed method's excellent functional sensitivity to neuronal activation. CONCLUSION: Artifact-suppressed images are demonstrated, showing a practical pass-band-balanced steady-state free precession fMRI method that permits whole-brain imaging with excellent blood oxygen level-dependent sensitivity and fat suppression.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».