Modeling and suppression of respiration‐related physiological noise in echo‐planar functional magnetic resonance imaging using global and one‐dimensional navigator echo correction
Notice bibliographique
Résumé
A major source of noise in functional magnetic resonance imaging (fMRI) arises from modulations in the local magnetic field in the head due to motion of the subject's chest through the respiratory cycle, and this physiologic noise can nullify the gains in statistical power expected by the use of higher magnetic fields for fMRI. In particular, fMRI data acquired using echo-planar imaging (EPI) are very sensitive to these spatially and temporally varying respiration-induced frequency offsets. In this study, accurate 3D magnetic field maps in the head were measured and used to determine the frequency offsets at the two extremes of the respiratory cycle. From these maps, spatially dependent frequency variations from about -1.0 Hz to +1.5 Hz were measured in the brain through the respiratory cycle. Simulations of a typical axial EPI fMRI experiment acquired in the presence of this measured field variation were performed, demonstrating regional image intensity variations between 1 and 5% in single pixel time series. The inadequacy of either global or 1D navigator echo corrections to measure and suppress respiratory-induced noise in fMRI time series is demonstrated. The nature of the spatial variations observed suggests that 2D approaches should be considered.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».