Subject‐specific estimation of respiratory navigator tracking factor for free‐breathing cardiovascular MR
Notice bibliographique
Résumé
A mean respiratory navigator tracking factor of 0.6 is commonly used to estimate the respiratory motion of the heart from the displacement of the right hemi-diaphragm. A constant tracking factor can generate significant residual error in estimation of the respiratory motion of the heart for the cases where the actual tracking factor highly deviates from 0.6. In this study, we implemented and evaluated a robust method to calculate a subject-specific tracking factor for free-breathing high resolution cardiac MR. The subject-specific tracking factor was calculated from two consecutive navigator signals placed on the right hemi-diaphragm and the basal left ventricle in a training phase. To verify the accuracy of the estimated subject-specific tracking factor, nineteen subjects were recruited for comparing the estimated tracking factor in real-time with an image-based tracking factor, calculated off-line. Subsequently, in seven adult subjects, whole-heart or targeted coronary artery MR images were acquired using the estimated subject-specific tracking factor and visually compared with those acquired using a constant (0.6) tracking factor. It was shown that the proposed method can accurately estimate the subject-specific tracking factor and improve the quality of coronary images when the subject-specific tracking factor differs from 0.6.
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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 | 0,000 | 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 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 ».