Comparison of the quantification precision of human short echo time1H spectroscopy at 1.5 and 4.0 Tesla
Notice bibliographique
Résumé
Precise quantification of human in vivo short echo time (1)H spectra remains problematic at clinical field strengths due to broad peak linewidths and low signal-to-noise ratio (SNR). In this study, multiple STEAM spectra (TE = 20 ms, volume = 8 cm(3)) were acquired in a single individual at 1.5 T and 4 T to compare quantification precision. Test-retest STEAM spectra (volume = 1.5 cm(3)) were also acquired from the anterior cingulate and thalamus of 10 individuals at 4.0 T. Metabolite levels were quantified using automated software that incorporated field strength-specific prior knowledge. With the distinct methods of data acquisition, processing, and fitting used in this study, peak height SNR increased approximately 80% while peak linewidth increased by approximately 50% in the 8 cm(3) volumes at 4.0 T compared to 1.5 T, resulting in an average increase in quantification precision of 39%. Metabolite levels from test-retest data (1.5 cm(3) voxels at 4.0 T) were quantified with similar inter- and intraindividual variability. Magn Reson Med 44:185-192, 2000. Published 2000 Wiley-Liss, Inc.
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 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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».