Phase and amplitude correction for multi‐echo water–fat separation with bipolar acquisitions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To address phase and amplitude errors for multi-point water-fat separation with "bipolar" acquisitions, which efficiently collect all echoes with alternating read-out gradient polarities in one repetition. MATERIALS AND METHODS: With the bipolar acquisitions, eddy currents and other system nonidealities can induce inconsistent phase errors between echoes, disrupting water-fat separation. Previous studies have addressed phase correction in the read-out direction. However, the bipolar acquisitions may be subject to spatially high order phase errors as well as an amplitude modulation in the read-out direction. A method to correct for the 2D phase and amplitude errors is introduced. Low resolution reference data with reversed gradient polarities are collected. From the pair of low-resolution data collected with opposite gradient polarities, the two-dimensional phase errors are estimated and corrected. The pair of data are then combined for water-fat separation. RESULTS: We demonstrate that the proposed method can effectively remove the high order errors with phantom and in vivo experiments, including obliquely oriented scans. CONCLUSION: For bipolar multi-echo acquisitions, uniform water-fat separation can be achieved by removing high order phase errors with the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».