Implementation of three‐dimensional wavelet encoding spectroscopic imaging: In vivo application and method comparison
Notice bibliographique
Résumé
We have recently proposed a two-dimensional Wavelet Encoding-Spectroscopic Imaging (WE-SI) technique as an alternative to Chemical Shift Imaging (CSI), to reduce acquisition time and crossvoxel contamination in magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI). In this article we describe the extension of the WE-SI technique to three dimensions and its implementation on a clinical 1.5 T General Electric (GE) scanner. Phantom and in vivo studies are carried out to demonstrate the usefulness of this technique for further acquisition time reduction with low voxel contamination. In wavelet encoding, a set of dilated and translated prototype functions called wavelets are used to span a localized space by dividing it into a set of subspaces with predetermined sizes and locations. In spectroscopic imaging, this process is achieved using radiofrequency (RF) pulses with profiles resembling the wavelet shapes. Slice selective excitation and refocusing RF pulses, with single-band and dual-band profiles similar to Haar wavelets, are used in a modified PRESS sequence to acquire 3D WE-SI data. Wavelet dilation and translation are achieved by changing the strength of the localization gradients and frequency shift of the RF pulses, respectively. The desired spatial resolution in each direction sets the corresponding number of dilations (increases in the localization gradients), and consequently, the number of translations (frequency shift) of the Haar wavelets (RF pulses), which are used to collect magnetic resonance (MR) signals from the corresponding subspaces. Data acquisition time is reduced by using the minimum recovery time (TR(min)), also called effective time, when successive MR signals from adjacent subspaces are collected. Inverse wavelet transform is performed on the acquired data to produce metabolite maps. The proposed WE-SI method is compared in terms of acquisition time, pixel bleed, and signal-to-noise ratio to the CSI technique. The study outcome shows that 3D WE-SI provides accurate results while reducing both acquisition time and voxel contamination.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».