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Enregistrement W1986061044 · doi:10.1002/mrm.21711

Free‐breathing cine MRI

2008· article· en· W1986061044 sur OpenAlexaff
Angela O. Leung, D. Ian Paterson, Richard B. Thompson

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital EdmontonUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreathingCartesian coordinate systemComputer scienceNuclear medicineMagnetic resonance imagingComputer visionMotion (physics)Standard deviationArtificial intelligenceBiomedical engineeringMedicineMathematicsRadiologyAnatomyGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Standard MRI cine exams for the study of cardiac function are segmented over several heartbeats and thus require a breath-hold to minimize breathing motion artifacts, which is a current limitation of this approach. The purpose of this study was to develop a method for the measurement and correction of respiratory motion that is compatible with cine imaging. Real-time images were used to measure the respiratory motion of heart, to allow translations, rotations, and shears to be measured and corrected in the k-space domain prior to a final gated-segmented reconstruction, using the same data for both purposes. A method for data rejection to address the effects of through-plane motion and complex deformations is described (respiratory gating). A radial k-space trajectory was used in this study to allow direct reconstruction of undersampled real-time images, although the techniques presented are applicable with Cartesian k-space trajectories. Corrected and uncorrected free-breathing gated-segmented images acquired over 18 sec were compared to the current standard breath-hold Cartesian images using both quantitative sharpness profiles (mm(-1)) and clinical scoring (1 to 5 scale, 3: clinically acceptable). Free-breathing, free-breathing corrected, and breath-hold images had average sharpness values of 0.23 +/- 0.04, 0.38 +/- 0.04, and 0.44 +/- 0.04 mm(-1) measured at the blood-endocardium interface, and clinical scores of 2.2 +/- 0.5, 4.2 +/- 0.4, and 4.7 +/- 0.5, respectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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