Poster — Thur Eve — 29: Determination of Contrast Agent Concentration in Tortuous Blood Vessels Using Measured MRI Phase Changes and Fourier‐Based Field Inhomogeneity Equations
Notice bibliographique
Résumé
There has been considerable research effort into obtaining quantitative measures of perfusion using dynamic contrast‐enhanced MRI. Absolute quantification of the arterial input function (AIF) and/or venous output function (VOF) in major blood vessels improves perfusion estimates, however reliable techniques for doing so are lacking. Using changes in phase (Δφ) in blood vessels is thought to be the best way to quantify the AIF or VOF. However, it is not yet clear how best to deal with the susceptibility physics when the blood vessels have a complex geometry. We propose a methodology for obtaining absolute quantification of the AIF or VOF using a Fourier‐based calculation of field inhomogeneities, in order to convert Δφ to absolute contrast agent concentration, regardless of the blood vessel geometry. This methodology was tested in an aqueous phantom system. The experimentally measured Δφ was divided by the expected Δφ on a pixel by pixel basis. Ideally, this ratio should be one. Considering all pixels in the phantom tubing, the measured Δφ divided by expected Δφ had a mean value of 1.02 and standard deviation of 0.172. The Fourier‐based calculation can therefore successfully predict Δφ and thus can be used to account for the effect of the vessel geometry and orientation in the conversion of MR phase to contrast agent concentration. The methodology is thus promising for making absolute measurements of the AIF or VOF.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,008 |
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 ».