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Enregistrement W2028110903 · doi:10.1002/mrm.21640

DWI of the spinal cord with reduced FOV single‐shot EPI

2008· article· en· W2028110903 sur OpenAlexaff
Emine Ülkü Sarıtaş, Charles H. Cunningham, Jin Hyung Lee, Eric Han, Dwight G. Nishimura

Notice bibliographique

RevueMagnetic Resonance in Medicine · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcho-planar imagingSagittal planeSpinal cordPhysicsField of viewNuclear magnetic resonanceSingle shotMagnetic resonance imagingPulse (music)Diffusion MRISIGNAL (programming language)Nuclear medicineBiomedical engineeringOpticsMedicineComputer scienceAnatomyRadiologyDetector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-shot echo-planar imaging (ss-EPI) has not been used widely for diffusion-weighted imaging (DWI) of the spinal cord, because of the magnetic field inhomogeneities around the spine, the small cross-sectional size of the spinal cord, and the increased motion in that area due to breathing, swallowing, and cerebrospinal fluid (CSF) pulsation. These result in artifacts with the usually long readout duration of the ss-EPI method. Reduced field-of-view (FOV) methods decrease the required readout duration for ss-EPI, thereby enabling its practical application to imaging of the spine. In this work, a reduced FOV single-shot diffusion-weighted echo-planar imaging (ss-DWEPI) method is proposed, in which a 2D spatially selective echo-planar RF excitation pulse and a 180 degrees refocusing pulse reduce the FOV in the phase-encode (PE) direction, while suppressing the signal from fat simultaneously. With this method, multi slice images with higher in-plane resolutions (0.94 x 0.94 mm(2) for sagittal and 0.62 x 0.62 mm(2) for axial images) are achieved at 1.5 T, without the need for a longer readout.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations267
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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