Pulsatile motion effects on 3D magnetic resonance angiography: Implications for evaluating carotid artery stenoses
Notice bibliographique
Résumé
In-plane carotid artery motion during a 3D MR angiography (MRA) scan can significantly degrade the resulting image resolution. This study characterizes the effect of cardiac pulsatility on 3D contrast-enhanced (CE) MRA with elliptical centric acquisitions using a point-spread function (PSF) analysis. Internal carotid artery (ICA) motion was collected from volunteers and patients using both MR and ultrasound (US) scans. After measuring the carotid artery motion displacement, a simulation was performed which calculated the blurring effects for three different protocols: nongated and two different cardiac gating schemes. The motion sensitivity of each protocol was evaluated for different spatial resolutions. The selection of optimal imaging parameters for a given scan time was investigated. The final results showed that cardiac-gated acquisitions only over a limited region of k-space high spatial frequencies are more time-efficient than cardiac gating for the entire k-space, as it allows for higher resolutions to be achieved and for capturing the arterial phase with low spatial frequencies. Selecting the optimal gating parameters depends directly on the motion characteristics of each individual. Our initial clinical experience is presented, and the need for a real-time tool that characterizes motion behavior for each individual as a prescan protocol is discussed.
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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 | 0,009 |
| 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 ».