Magnetic resonance elastography of the brain using multishot spiral readouts with self‐navigated motion correction
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance elastography (MRE) has been introduced in clinical practice as a possible surrogate for mechanical palpation, but its application to study the human brain in vivo has been limited by low spatial resolution and the complexity of the inverse problem associated with biomechanical property estimation. Here, we report significant improvements in brain MRE data acquisition by reporting images with high spatial resolution and signal-to-noise ratio as quantified by octahedral shear strain metrics. Specifically, we have developed a sequence for brain MRE based on multishot, variable-density spiral imaging, and three-dimensional displacement acquisition and implemented a correction scheme for any resulting phase errors. A Rayleigh damped model of brain tissue mechanics was adopted to represent the parenchyma and was integrated via a finite element-based iterative inversion algorithm. A multiresolution phantom study demonstrates the need for obtaining high-resolution MRE data when estimating focal mechanical properties. Measurements on three healthy volunteers demonstrate satisfactory resolution of gray and white matter, and mechanical heterogeneities correspond well with white matter histoarchitecture. Together, these advances enable MRE scans that result in high-fidelity, spatially resolved estimates of in vivo brain tissue mechanical properties, improving upon lower resolution MRE brain studies that only report volume averaged stiffness values.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».