T<sub>1</sub> independent, T<sub>2</sub>* corrected MRI with accurate spectral modeling for quantification of fat: Validation in a fat‐water‐SPIO phantom
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To validate a T(1)-independent, T(2)*-corrected fat quantification technique that uses accurate spectral modeling of fat using a homogeneous fat-water-SPIO phantom over physiologically expected ranges of fat percentage and T(2)* decay in the presence of iron overload. MATERIALS AND METHODS: A homogeneous gel phantom consisting of vials with known fat-fractions and iron concentrations is described. Fat-fraction imaging was performed using a multiecho chemical shift-based fat-water separation method (IDEAL), and various reconstructions were performed to determine the impact of T(2)* correction and accurate spectral modeling. Conventional two-point Dixon (in-phase/out-of-phase) imaging and MR spectroscopy were performed for comparison with known fat-fractions. RESULTS: The best agreement with known fat-fractions over the full range of iron concentrations was found when T(2)* correction and accurate spectral modeling were used. Conventional two-point Dixon imaging grossly underestimated fat-fraction for all T(2)* values, but particularly at higher iron concentrations. CONCLUSION: This work demonstrates the necessity of T(2)* correction and accurate spectral modeling of fat to accurately quantify fat using MRI.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».