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Enregistrement W2026083078 · doi:10.1002/mrm.23074

Understanding quantitative pulsed CEST in the presence of MT

2011· article· en· W2026083078 sur OpenAlexafffund
Kimberly L. Desmond, Greg J. Stanisz

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésMagnetization transferChemistryMagnetizationImaging phantomNuclear magnetic resonanceBloch equationsSaturation (graph theory)Ammonium chlorideAnalytical Chemistry (journal)ProtonSpectral lineMagnetic fieldPhysicsPhysical chemistryChromatographyOpticsMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phantom experiments in agar and ammonium chloride were performed to evaluate a three-pool model of magnetization transfer and chemical exchange saturation transfer (CEST) in a pulsed saturation transfer experiment. The utility of the pulsed CEST method was demonstrated by varying the pH of the phantoms and observing the effect upon the CEST spectra both with and without the solid agar (the magnetization transfer pool), while fitting the spectra to the Bloch equation model with exchange. Pulsed CEST could be used to robustly quantify parameters related to CEST, including the exchange rate constant describing proton exchange with free water and the concentration of exchanging protons. Furthermore, the exchange rate constant and the CEST pool offset frequency of the ammonium chloride remained unchanged in the presence of a magnetization transfer pool. The logarithm of the fitted exchange rate constant was linearly related to pH: this relationship was maintained in the presence of magnetization transfer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,240
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,138 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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