Improved motion correction capabilities for fast spin echo <i>T</i><sub>1</sub> FLAIR propeller using non‐Cartesian external calibration data driven parallel imaging
Notice bibliographique
Résumé
Patient motion is a common challenge in the clinical setting and fast spin echo longitudinal relaxation time fluid attenuating inversion recovery imaging method with motion correction would be highly desirable. The motion correction provided by transverse relaxation time- and diffusion-weighted periodically rotated overlapping parallel lines with enhanced reconstruction methods has seen significant clinical adoption. However, periodically rotated overlapping parallel lines with enhanced reconstruction with fast spin echo longitudinal relaxation time fluid attenuating inversion recovery-weighting has proved challenging since motion correction requires wide blades that are difficult to acquire while also maintaining short echo train lengths that are optimal for longitudinal relaxation time fluid attenuating inversion recovery-weighting. Parallel imaging provides an opportunity to increase the effective blade width for a given echo train lengths. Coil-by-coil data-driven autocalibrated parallel imaging methods provide greater robustness in the event of motion compared to techniques relying on accurate coil sensitivity maps. However, conventional internally calibrated data-driven parallel imaging methods limit the effective acceleration possible for each blade. We present a method to share a single calibration dataset over all imaging blades on a slice by slice basis using the APPEAR non-cartesian parallel imaging method providing an effective blade width increase of 2.45×, enabling robust motion correction. Results comparing the proposed technique to conventional cartesian and periodically rotated overlapping parallel lines with enhanced reconstruction methods demonstrate a significant improvement during subject motion and maintaining high image quality when no motion is present in normal and clinical volunteers.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,002 |
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 ».