Measurement of signal‐to‐noise ratios in sum‐of‐squares MR images
Notice bibliographique
Résumé
Dietrich et al (1) present an interesting comparison of different approaches in the estimation of signal-to-noise ratio (SNR) in MRI images and investigate the influence of the use of multichannel coils, parallel imaging, and reconstruction filters. One conclusion of the article is that the widely used SNR estimation method using a background region of interest (ROI) for the estimation of the signal standard deviation provides inaccurate results when multichannel coils are employed. For an eight-channel coil, such as the one employed in Ref.1, the factor between the noise mean in a background ROI (mair) and the noise standard deviation (σmean) obtained with Eq. [3] is 0.254 and is significantly different from the value of 0.797 obtained with Eq. [1]. This important difference probably explains why the ratios SNR(8CH)/SNR(1CH) presented in Table 1 and 2 of Ref.1 are significantly lower for SNRmean when compared to the values obtained with the other methods. The values of SNRstdv for the same ratios are in better agreement with the values obtained by using the other methods because Eqs. [2] and [4] give factors that are more similar (1.526 in comparison to 1.426). The evaluation of the signal standard deviation from a background ROI definitely appears risky when parallel imaging and reconstruction filters are employed or when the correlation between the channels is high. However, if correlation is low and as long as a standard sum-of-squares reconstruction without parallel imaging is employed, the use of the good factors should definitely improve the accuracy of the SNR estimation when multichannel coils are used, especially when coils with different number of channels are compared. Guillaume Gilbert BSc*, * Department of Radiology, Centre Hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM), Montreal, Quebec, Canada.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».