ToF‐SWI: Simultaneous time of flight and fully flow compensated susceptibility weighted imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To perform systematic investigations on parameter selection of a dual-echo sequence (ToF-SWI) for combined 3D time-of-flight (ToF) angiography and susceptibility weighted imaging (SWI). MATERIALS AND METHODS: ToF-SWI was implemented on 1.5 T and 3 T MR scanners with complete 3D first-order flow compensation of the second echo. The efficiency of flow compensating the SWI echo was studied based on phantom and in vivo examinations. Arterial and venous contrasts were examined in volunteers as a function of flip angle and compared with additionally acquired single-echo ToF and single-echo SWI data. RESULTS: Complete flow compensation is required to reduce arterial contamination in the SWI part caused by signal voids. A ramped flip angle of 20 degrees depicted arteries best while venous contrast was preserved. Comparing ToF-SWI with single-echo ToF demonstrated arteries with similar quality and delineated all major arteries equally well. Venous delineation was degraded due to lower SNR associated with the thinner slabs used with ToF-SWI compared to single-echo SWI acquisition. CONCLUSION: A dual-echo sequence (ToF-SWI) with full flow compensation of the second echo in a single scan is feasible. This sequence allows simultaneous visualization of intrinsically coregistered arteries and veins without spatial mis-registration of vessels caused by oblique flow and with minimal signal loss in arteries.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».