SU‐E‐I‐126: Feasibility of Myelin Water Fraction Quantification Using Multi‐ Component Gradient Echo Sampling of Spin Echoes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Multi‐component T2 is a magnetic resonance imaging technique which allows the quantification of the myelin water fraction (MWF) non invasively in the brain. The MWF is the proportion of the shorter T2 signal arising from water trapped within layers of the myelin sheath and has been shown to be closely related to aberrant white matter microstructure, such as in multiple sclerosis lesions. The purpose of this study was to evaluate the theoretical ability of a new method to calculate the MWF in a two‐ component model using simulated data and realistic temporal signal to noise (SNR) profiles. Methods: The signal is sampled at equal intervals using gradient echoes placed symmetrically about multiple spin echoes while they rephase and subsequently dephase. Considering a two component model with a bi‐exponential signal decay, a ratio of the signal before and after the spin echo can be obtained which depends on the MWF and a short and long T2 component. Using Matlab, data was generated based on the acquisition of three spin echoes at echo times of 16, 50 and 150ms respectively flanked by 8, 18 and 40 pairs of gradient echoes spaced 1 ms apart. Realistic temporal SNR profiles were generated for the case of zero static dephasing and for a worst scenario case scenario based on realistic expectations at 3T. Results: Simulation results indicated a slight overestimation of the MWF, but distributions and standard deviations were well behaved at worsening SNR levels. Conclusions: The ability of this acquisition scheme and simple model to evaluate the contribution of a short T2 component was demonstrated. Future work will focus on the practical implementation of this technique in‐vivo which would enable the assessment of white matter microstructure by providing MWF data in a clinically relevant scan time of approximately 10 to 20 minutes.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».