Difference spectroscopy using PRESS asymmetry: application to glutamate, glutamine, and myo‐inositol
Notice bibliographique
Résumé
A simple, clinically viable technique utilizing PRESS and strong coupling properties is presented for discrimination of coupled brain metabolites. The method relies on signal variation due to alteration of inter-echo timings (PRESS asymmetry) while maintaining a constant total echo time. Spin response of singlets and weakly coupled spins is unchanged due to PRESS asymmetry, allowing difference spectroscopy to detect unobstructed strongly coupled resonances. No changes to the standard PRESS sequence are required except variation of inter-echo timings. The procedure is illustrated for the separate detection of glutamate from glutamine and the detection of myo-inositol in simulation, phantom, and in vivo experiments at 4.7 T. The subtraction yields calculated from the simulation were 53% for glutamate and 75% for myo-inositol, and a resultant contribution of 96% glutamate to the total glutamate/glutamine multiplet in the 2.04-2.14 ppm range. To extend the treatment to other field strengths and metabolites, an analytical approximation based on a strongly coupled AB system was used to model individual spin groups. Subtraction spectroscopy yields for different combinations of coupling parameters were calculated for the detection of various strongly coupled metabolites at common clinical field strengths. The approximation also predicts adequate glutamate/glutamine discrimination at 3.0 T using the difference spectroscopy method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».