Investigation of motion artifacts associated with fat saturation technique in 3D flash imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Fast low-angle shot (FLASH) imaging is widely used in dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (DCE-MRI) because it permits fast and accurate T1 measurement in vivo. Suppression of the fat signal is necessary for most FLASH applications; otherwise, fat will appear hyperintense. The fat saturation technique is one popular method to reduce fat images on clinical scanners. However, fat saturation combined with the 3D FLASH sequence in breast DCE-MRI scans results in heavy ghosting artifacts caused by heartbeat. We used simulation and experimental scans to determine the cause of these artifact-enhancement phenomena. METHODS: We simulated imaging of motion in the x, y, and z directions, with and without fat saturation, to investigate the origin of artifacts. Fourier transform (FT) of the whole field of view was used in the simulation, and we assumed that the uniform phantom was static during one TR. The amplitude of each echo was considered a factor in the FT data. Images were reconstructed using FT data from different phantom positions multiplied by the amplitude factor. Phantom experiments and volunteer studies were implemented to verify the conclusion. RESULTS: Both phantom and volunteer results showed artifacts similar to those in simulation images. We found that FLASH sequence without fat saturation is insensitive to motion. Fat saturation radiofrequency pulses placed before each group of echoes disrupted the steady state of the signal amplitude and produced a low-pass filter effect that enhanced the motion artifacts. CONCLUSIONS: We conclude that the low-pass filter effect associated with the fat saturation technique is responsible for dramatically increased motion artifacts.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».