MO‐F‐211‐09: Scalar Coupling Effects on Lipid Composition Determination Using Localized 1H Magnetic Resonance Spectroscopy at 9.4 T
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To improve lipid composition determination by localized proton magnetic resonance spectroscopy (MRS) at 9.4 T by minimizing J‐coupling modulations of the 2.1 ppm, 2.3 ppm, and 2.8 ppm lipid peaks. Methods: Experiments were conducted on corn oil and sesame oil phantoms at 9.4 T. A regular PRESS (Point RESolved Spectroscopy) sequence was used to obtain spectra from the oils with echo times (TEs) of 20, 30, 40, 50, 80, 120, 180, and 240 ms. A modified PRESS sequence designed to minimize signal losses due to J‐coupling was also utilized to acquire spectra of the 2.1 ppm, 2.3 ppm, and 2.8 ppm resonances of the oils with TEs of 40, 50, 80, 120, 180 and 240 ms. The areas of the three lipid resonances obtained by both sequences were plotted as a function of echo time and the resulting curves were fitted to the function Moexp(−TE/T2), where Mo is proportional to the proton concentration of the target resonance. Oil compositions (% linoleic acid, % oleic acid, and % saturated fatty acids) were determined from extrapolated Mo values for the three resonances and from equations established in the literature. Results: The responses of the three proton groups to a regular PRESS sequence were modulated due to J‐coupling interactions. However, the responses to the modified PRESS sequence fit well to monoexponentially decaying functions. Oil compositions determined with the PRESS sequence designed to minimize J‐coupling effects agreed with results reported in the literature unlike those calculated from spectra acquired with the regular PRESS sequence. Conclusions: Lipid compositions determined by localized proton MRS can contain significant errors (as high as 49 %), even if they are determined from short‐ TE PRESS spectra corrected for T2 relaxation, if the influence of J‐coupling is not considered.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».