Sci-PM Thurs - 05: Improving background suppression in magnetic resonance-guided endovascular therapy
Notice bibliographique
Résumé
Vascular disease is a leading cause of death in Canada. Endovascular therapy represents a minimally invasive means of treating this disease. The current clinical standard for endovascular treatment uses x-ray imaging as the modality to visualize the vasculature and devices introduced into the vascular system. Magnetic resonance (MR) imaging is a better modality in terms of patient safety and has potential for use in clinical endovascular therapy. Before that can happen, we must show that we can reliably visualize and track catheters within a slice of tissue under MR guidance. One way of increasing catheter conspicuity is the projection dephaser (PD) method of background suppression.(Dixon et al., MRM, 1986) We propose another approach, in which multiple phase cycles are applied over the slice thickness, such that upon projection into one plane, the background tissue signal adds destructively while the catheter signal is minimally affected. In a 3 Tesla MR scanner, we imaged a 4 French catheter (1.3 mm) in a pork chop phantom with a fast spoiled gradient echo sequence (repetition time/echo time/ flip angle/ slice thickness = 7.5 ms/ 3.6 ms/ 20°/ 70 mm). Visual analysis of acquired images shows that catheter conspicuity is significantly improved over the PD method. Quantitatively, catheter contrast, , in the PD-suppressed image is 15% (Sc = catheter signal, Sb = background signal). With 35 phase cycles over the slice thickness, C is increased to 44%. These results show that this background suppression technique has potential for use in MR-guided endovascular procedures.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».