Temporal stability of adaptive 3D radial MRI using multidimensional golden means
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Breast tumor diagnosis requires both high spatial resolution to obtain information about tumor morphology and high temporal resolution to probe the kinetics of contrast uptake. Adaptive sampling of k-space allows images in dynamic contrast-enhanced (DCE)-magnetic resonance imaging (MRI) to be reconstructed at various spatial or temporal resolutions from the same dataset. However, conventional radial approaches have limited flexibility that restricts image reconstruction to predetermined resolutions. Golden-angle radial k-space sampling achieves flexibility in-plane with samples that are incremented by the golden angle, which fills two-dimensional (2D) k-space with radial spokes that have a relatively uniform angular distribution for any time interval. We extend this method to three-dimensional (3D) radial sampling, or 3D-Projection Reconstruction (3D-PR) using multidimensional golden means, which are derived from modified Fibonacci sequences by an eigenvalue approach. We quantitatively compare this technique to conventional 3D radial methods in terms of the fluctuation in error caused by undersampling artifacts, and show that the golden 3D-PR method can substantially improve the temporal stability of quantitative measurements made from dynamic images when compared to conventional 3D radial approaches of k-space sampling.
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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 découle