3D non‐contrast‐enhanced MR angiography with balanced steady‐state free precession dixon method
Notice bibliographique
Résumé
Balanced steady-state free precession (bSSFP) is capable of producing ample fat-water separation. In the case of the bSSFP Dixon method, the phase between fat and water can be manipulated by setting repetition time (TR) to an odd-half-multiple of the cycle time and adjusting the center frequency to acquire fat-water in in-phase and opposed-phase images. Adding an image collected when fat and water are in-phase to an image in which fat and water are opposed-phase produces a water-only image. Of the water signals, arterial blood has the highest T(2)/T(1) contrast, making the arterial signal appear brighter than both venous blood and muscle in the final image. In this study, the bSSFP Dixon method was used to collect coronal water-only three-dimensional (3D) volumes at multiple anatomical stations in the legs of five healthy volunteers. The image quality was quantified by region-of-interest (ROI) analysis of signal intensities between arterial blood, venous blood, muscle, and fat. The images were also assessed for diagnostic quality by a trained radiologist. The bSSFP Dixon method was successful in producing non-contrast-enhanced (NCE) images of the blood vessels in the lower limbs. The work presented here is a proof-of-concept for the use of the bSSFP Dixon method for 3D peripheral angiography.
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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) | 0,001 | 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 ».