Comparison of biphasic and reordered fat suppression for dynamic breast MRI
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To optimize a reordered k-space acquisition that applies intermittent fat saturation (FS) pulses to allow for a time-efficient reduction of fat signal in breast MR images, and compare it with an elliptic-centric biphasic FS method in terms of the degree of fat suppression and speed. MATERIALS AND METHODS: The behavior of the fat and water signals under the influence of the reordered sequence was characterized. This allowed us to optimize the flip angle and visualize the expected artifacts by deriving the point spread function (PSF) of the fat signal. We compared the two sequences by acquiring images with a varying number of FS pulses, with a corresponding difference in scan time. The quality of the images was assessed by comparison with images obtained with full fat suppression as measured by a root-mean-square (RMS) error metric. RESULTS: The reordered sequence allowed for an approximately twofold reduction in error compared to the biphasic sequence for the same scan time. With the reordered sequence and optimized scan parameters, we were able to reduce the time spent on fat suppression by as much as 99% with no discernible reduction in image quality. CONCLUSION: This method will allow robust fat suppression with virtually no extension in imaging time for dynamic contrast-enhanced (DCE)-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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».