SU‐GG‐I‐144: Accelerating Non‐Contrast‐Enhanced MRA with Inflow Inversion Recovery by Using Skipped Phase Encoding and Edge Deghosting (SPEED)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Non‐contrast‐enhanced MR angigraphy (MRA) has always been a valuable clinical tool to study vasculatural diseases. The recently arising concerns of constrast agents in contrast‐enhanced MRA encouraged more use of non‐contrast‐enhanced MRA. The aim of this work is to accelerate non‐contrast‐enhanced MRA with inflow inversion recovery (IFIR) with a fast imaging method, Skipped Phase Encoding and Edge Deghosting (SPEED) Method and Materials: IFIR imaging uses a preparatory inversion pulse to reduce signals from static tissue, while leaving inflow arterial blood unaffected, resulting in sparse arterial vasculature on modest tissue background. By taking advantage of vascular sparsity, SPEED can be simplified with a single‐layer‐model to achieve higher efficiency in both scan time reduction and image reconstruction. SPEED can also make use of information available in multiple coils for further acceleration. The techniques are demonstrated with a 3D renal non‐contrast‐enhanced IFIR MRA study performed on a 3.0 T scanner (GE Healthcare,WI) with a Respiratory Triggered IR‐Prepared Fiesta (SSFP) sequence (matrix 256×256, FOV 36cm, TI 200ms, TR 4.2ms, TE 2.1ms, slice thickness 2mm, space between slices 1mm, flip angle 70°, single acquisition, slices 116). Results: Images are reconstructed by SPEED based on a single‐layer model to achieve an undersampling factor of up to 4.2 using one skipped phase encoding direction. By making use of information available in multiple coils, SPEED can achieve an undersampling factor of up to 8.3 with four receiver coils. The reconstructed images generally have comparable quality as that of the reference images reconstructed from full k‐space data. Conclusion: This study demonstrated the successful application of SPEED to accelerate non‐contrast‐enhanced IFIR MRA based on a single‐layer‐model. Although the single‐layer‐model SPEED is demonstrated with only renal IFIR MRA, it may have great potential in other MRI applications, particularly in cases where sparse signals are distributed on a modest tissue background.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».