Investigating exchange and multicomponent relaxation in fully‐balanced steady‐state free precession imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the effect of chemical exchange and multicomponent relaxation on the rapid T(2) mapping method, DESPOT2 (driven equilibrium single pulse observation of T(2)) and the steady-state free precession (SSFP) sequence upon which it is based. Although capable of rapid T(2) determination, an assumption implicit of the method is single-component relaxation. In many biological tissues (such as white and gray matter), it is well established that the T(2) decay curve is more accurately described by the summation of more than one relaxation species. MATERIALS AND METHODS: The effects of exchange were first incorporated into the general SSFP magnetization expressions and its effect on the measured SSFP signal investigated using Bloch-McConnell simulations. Corresponding imaging experiments were performed to support the presented theory. RESULTS: Simulations show the measured multicomponent SSFP signal may be expressed as a linear summation of signal from each species under usual imaging conditions where the repetition time is much less than T(2). Imaging experiments performed using dairy cream demonstrate strong agreement with the presented theory. Finally, using a dairy cream model, we demonstrate quantification of multicomponent relaxation from multiangle SSFP data for the first time, showing good agreement with reference spin-echo values. CONCLUSION: SSFP and DESPOT2 may provide a new method for investigating multicomponent systems, such as human brain, and disease processes, such as multiple sclerosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».