Modeling <sup>1</sup>H exchange: An estimate of the error introduced in MRI by assuming the fast exchange limit in bolus tracking
Notice bibliographique
Résumé
A simulation is presented which calculates the MRI signal expected from a model tissue for a given pulse sequence after a bolus injection of a contrast agent. The calculation assumes two physiologic compartments only, the intravascular and extravascular spaces. The determination of the concentration of contrast in each compartment as a function of time and position has been outlined in a previous publication (Moran and Prato, Magn Reson Med 2001;45:42-45). These contrast agent concentrations are used here to determine the NMR relaxation times as a function of time and position within the tissue. Knowledge of this simulated tissue 'map' of relaxation times as a function of time provides the information required to determine whether the proton exchange rate is fast or slow on the NMR timescale. Since with a bolus injection the concentration of contrast and hence the relaxation time may vary with position along the capillary, some segments of the capillary are allowed to be in fast exchange with the extravascular space, while others may be in slow exchange. Using this information, and parameters specific to a given tissue, the MRI signal for a given pulse sequence is constructed which correctly accounts for differences in proton exchange across the length of the capillary. It is shown that extravascular contrast agents show less signal dependence on water exchange, and thus may be more appropriate for quantitative imaging when using fast exchange assumptions. It is also shown that nondistributed compartment models can incorrectly estimate the water exchange that is occurring at the capillary level if exchange-minimizing pulse sequences are not used.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».