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
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle