On the influence of training data quality in <i>k‐t</i> BLAST reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
This work investigated how the quality of prior information (i.e., data acquired during the training stage) influences k-t BLAST reconstruction. The impact of several factors, such as the amount of training data, the presence of spatial misregistration in the training data, and the effects of filtering, was investigated with simulations and in vivo data. It is shown that k-t BLAST outperforms sliding window reconstruction, even with very limited training data. By increasing the amount of training data, reconstruction error continues to decrease, albeit by a diminishing amount. However, an increased amount of training data also increases susceptibility to misregistration of the training data. Filtering of the training data with the goal of reducing truncation artifacts had only minor impact on reconstruction errors. Considering the balance among obtaining the most benefit from the training data, minimizing susceptibility to misregistration, and keeping data acquisition to a minimum, it is concluded that in cardiac imaging the training datasets should be limited to 10-20 profiles in k-space for a typical field of view. The training data may be acquired in a separate breathhold without much penalty, if care is taken to minimize misregistration, such as with a navigator.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».