Atlas‐based automated positioning of outer volume suppression slices in short‐echo time 3D MR spectroscopic imaging of the human brain
Notice bibliographique
Résumé
Spatial suppression of peripheral lipid-containing regions in volumetric MR spectroscopic imaging of the human brain requires placing large numbers of outer volume suppression (OVS) slices, which is time-consuming, prone to operator error and may introduce subject-dependent variability in volume coverage. We developed a novel, computationally efficient atlas-based approach for automated positioning of up to 16 OVS slices and the MR spectroscopic imaging slab. Standardized positions in Montreal Neurological Institute atlas space were established offline using a recently developed iterative optimization procedure. During the scanning session, positions in subject space were computed using affine transformation of standardized positions in Montreal Neurological Institute space. Offline analysis using magnetization prepared rapid gradient echo scans from 11 subjects demonstrated reliable OVS placement, comparable with but faster than iterative placement in subject space. This atlas-based method was further validated in 14 subjects using 3D short-echo time proton-echo-planar-spectroscopic-imaging at 3 T. Comparison of manual and automatic placement using 8 OVS slices demonstrated consistent MR spectroscopic imaging volume selection and comparable spectral quality with similar degree of lipid suppression and number of usable voxels. Automated positioning of 16 OVS slices enabled larger volume coverage, while maintaining similar spectral quality and lipid suppression. Atlas-based automatic prescription of short echo time MR spectroscopic imaging is expected to be advantageous for longitudinal and cross-sectional studies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».